system: [SYSTEM]

user: 4. 实验结果与比较 本节将给出实验对比结果来验证改进算法的有效性。实验中用8幅大小为 512 × 512 经典灰度图像(“Lena”， “Peppers”， “Baboon”， “House”， “Boat”， “F16”， “Man”， “Elaine”)作为载体图像。图2给出了这8幅灰度图像，用伪随机数发生器生成的一串伪随机数字当作秘密信息嵌入到载体图像中。 图2给出了实验的八幅原始图像与载密图像，其中图2(a)，图2(c)，图2(e)，图2(g)，图2(i)，图2(k)，图2(m)，图2(o)是原始图像，图2(b)，图2(d)，图2(f)，图2(h)，图2(j)，图2(l)，图2(n)，图2(p)是载密图像。实验结果表明，本文所提出的算法当嵌入秘密信息后，不会影响图像的视觉效果，人的肉眼很难分辨出哪是原始图像，哪是载密图像。 图3给出了本文算法嵌入秘密信息比特数与提取的错误率之间的关系，从图中可以进一步得出，本文所提出的算法能把嵌入的秘密信息完全提取出来，即提取的错误率为零。 图2. 八幅实验图像。(a) 原始图像；(b) 载密图像；(c) 原始图像；(d) 载密图像；(e) 原始图像；(f) 载密图像；(g) 原始图像；(h) 载密图像；(i) 原始图像；(j) 载密图像；(k) 原始图像；(l) 载密图像 用峰值信噪比(Peak Signalto Noise Ratio，简称PSNR)来评估载密图像的图像质量。本文算法的实验结果由表1给出，表1中，“容量”表示的嵌入的秘密信息的比特数，“PSNR”为峰值信噪比值，“错误”为错误提取秘密信息比特数，“嵌入(秒)，提取(秒)”分别为本文所提出的算法嵌入和提取信息所需要的时间。表1概述了本文所提出的算法的实验结果。实验结果也表明，本文所提出的算法能把嵌入后的秘密信息完全提取出来，而且嵌入和提取所需要的时间很少。 图3. 提取错误率与嵌入容量。(a) Peppers; (b) Lena Table 1 The experiment result in our proposed metho 原始图像 PSNR 容量 错误 嵌入(秒) 提取(秒) Baboon 30.16084 628，892 0 4.634324 2.298003 Lena 37.96220 454，247 0 4.186936 2.210031 Barbara 32.01326 544，368 0 4.448432 2.187897 Boat 35.70142 486，985 0 4.307051 2.176670 Elaine 39.75235 445，913 0 4.102364 2.242244 Goldhill 37.15423 488，198 0 4.152837 2.223915 House 34.23972 504，068 0 5.311871 2.992603 Sailboat 34.11055 525，454 0 4.562337 2.499687 Toys 37.62412 450，020 0 4.423158 2.255411 Zelda 41.06577 425，563 0 3.995963 2.020980 表1. 本文算法的实验结果 从表2可以看出，虽然本文的算法与其它两种算法相比较，载密图像的PSNR值有所下降，可嵌入容量比Wu和Tsai算法 [ 6 ] 和Wang等的算法 [ 7 ] 分别高出44，168~191，086 bits，38，507~171，787 bits。较高的嵌入容量说明本文的算法能更好的区分图像的平滑区域与边缘区域，例如纹理比较丰富的Baboon图像，嵌入容量比Wu和Tsai算法 [ 6 ] 和Wang等的算法 [ 7 ] 分别高出191，086 bits和171，787 bits。而且从嵌入的容量来看，不同的图像嵌入容量相差比较大，边缘越丰富的图像嵌入的容量就越多。说明了本算法充分考虑了图像不同的区域承受的像素差的变化不一样，充分考虑了图像的视觉效应。 从表3可以看出，Jung和Yoo的算法虽然嵌入容量比本文的算法要高，可选择了六幅不同的图像，由于没有充分考虑图像的平滑区域与边缘区域对像素变化的承受力的不同，它们的嵌入容量非常的接近。同时，Jung和Yoo的算法嵌入信息后，对图像造成了一定程度的失真，其PSNR值大部分都低于30 dB，其中最低的PSNR值只有25.96 dB。 表4是比较本文算法和Lee等的算法，Zeng等的算法的PSNR值和有效嵌入量，从表4可看出，本文的算法不仅有效嵌入量比他们的高，同时也能很好的保证载密图像的质量，即嵌入信息后造成的图像的失真程度较低。 Table 2 Comparisons of other method and our propose 原始图像 容量 1 PSNR 1 容量 2 PSNR 2 容量 3 PSNR 3 Lena 406，632 41.71 409，807 46.96 454，247 37.96 Baboon 437，806 38.90 457，105 43.11 628，892 30.16 Peppers 401，982 41.07 407，643 46.10 446，150 36.14 Boat 421，965 39.56 422，194 45.34 486，985 35.70 House 420，386 39.51 420，786 44.61 504，068 34.24 Man 424，585 39.09 424，723 44.98 499，200 32.44 表2. 本文算法与其它算法的实验结果比较 *注：上标 1 ：表示Wu和Tsai的算法 [ 6 ] 实验结果，上标 2 ：表示Wang的算法 [ 7 ] 实验结果，上标 3 ：表示本文的实验结果 Table 3 Comparisons of other method and our propose 原始图像 容量 1 PSNR 1 容量 2 PSNR 2 Lena 614，799 31.94 454，247 37.96 Baboon 686，220 25.96 628，892 30.16 Peppers 611，394 30.42 446，150 36.14 Boat 4，633，078 28.99 486，985 35.70 House 631，341 28.71 504，068 34.24 Man 637，266 28.63 499，200 32.44 表3. 本文算法与其它算法的实验结果比较 *注：上标 1 ：表示Yang和Yoo的算法实验结果，上标 2 ：表示本文的实验结果 Table 4 Comparisons of other method and our propose 原始图像 嵌入率 1 PSNR 1 嵌入率 2 PSNR 2 嵌入率 3 PSNR 3 Lena 0.91 34.38 1.04 32.74 1.73 37.93 Baboon 0.62 30.03 0.51 30.97 2.40 30.16 Sailboat 0.86 33.12 1.04 32.96 2.00 34.11 F16 0.91 34.76 1.16 33.94 1.77 35.87 Goldhill 0.84 32.08 0.80 31.82 1.86 37.15 Barbara 0.73 31.31 0.78 31.96 2.08 32.01 表4. 本文算法与其它算法的实验结果比较 *注：上标 1 ：表示Lee和Chen的算法 [ 16 ] 实验结果， 上标 2 ：表示Wang的算法 [ 17 ] 实验结果，上标 3 ：表示本文的实验结果 表5是本文的算法与Hong [ 18 ] 提出的几种不同的划分区域的算法相比较。从表4可以看出，本文算法的平均嵌入容量分别比Hong提出的AE-PVD (D 12 = 15)，PRT-PVD (T 0 = 15)，AE-PVD (D 12 = 15，D 23 = 31)，PRT-PVD (T 0 = 15，T 1 = 15)多出196，955 bits，190，980 bits，181，891 bits，172，650 bits。如边缘比较丰富的Baboon图像，本文的算法分别比Hong提出的AE-PVD(D 12 =15)，PRT-PVD (T 0 =15)，AE-PVD (D 12 = 15，D 23 = 31)，PRT-PVD (T 0 = 15，T 1 = 15)多出261，314 bits，261，684 bits，207，509 bits，209，314 bits。即使是平滑的图像Lena，本文的算法也分别比Hong提出的AE-PVD (D 12 = 15)，PRT-PVD (T 0 = 15)，AE-PVD (D 12 = 15，D 23 = 31)，PRT-PVD (T 0 = 15，T 1 = 15)多出177，045 bits，168，797 bits，173，616 bits，161，525 bits。虽然，Hong的算法也考虑了根据像素差来决定嵌入的秘密信息的比特数，可其划分的区域 Table 5 Comparisons of other method and our propose 原始图像 容量 1 PSNR 1 容量 2 PSNR 2 容量 3 PSNR 3 容量 4 PSNR 4 容量 5 PSNR 5 Lena 277，202 50.62 285，450 51.36 280，631 50.16 292，722 50.33 454，247 37.96 Boat 290，502 50.22 302，888 50.72 297，345 49.42 316，736 49.15 486，985 35.70 Baboon 367，578 48.48 367，208 49.08 421，383 45.52 419，578 45.88 628，892 30.16 House 301，418 49.93 309，790 50.52 313，329 48.73 327，412 48.68 504，068 34.24 Peppesrs 279，684 50.54 283，078 51.43 284，783 49.93 290，044 50.43 446，150 36.14 F16 285，586 50.38 289，404 51.26 294，885 49.34 301，308 49.74 463，353 35.87 平均 300，328 306，303 315，392 324，633 497，283 表5. 本文算法与其它算法的实验结果比较 *注：上标 1 ：表示AE-PVD (D 12 = 15)算法实验结果， 上标 2 ：表示PRT-PVD (T 0 = 15)实验结果，上标 3 ：表示AE-PVD (D 12 = 15；D 23 = 31)实验结果，上标 4 ：表示PRT-PVD (T 0 = 15；T 1 = 15)实验结果，上标 5 ：表示本文的实验结果 相对而言比较粗糙，不能完全真实的反应图像的区域特征。虽然本算法的PSNR值比Hong提出的几种算法低，可也能使图像的PSNR保持在30 dB上。 PSNR值是最常用来检测嵌入信息后的载体图像质量，通过PSNR值的大小，我们可很清楚的知道嵌入信息后的图像是否会被人的肉眼观测出来。然而，PSNR值不能指出嵌入信息前后两幅图像之间差别有多大。因此，应用由Wang和Bovik [ 19 ] 提出的通用质量因子Q值来检测图像在嵌入信息前后的相似度有多高，并指出Q值的范围是从−1到1。Q值越接近于1，说明嵌入信息前后的两幅图像越相似。由表6所给出的数据，可知通过本文算法进行信息隐藏，所得的Q值非常的接近1，也就是说嵌入信息前后原始图像与载密图像非常的相似。 所有的实验结果都表明，本文所提出的信息隐藏算法不仅有着很高的嵌入容量，而且也能保持很小的图像失真。由于嵌入信息后，图像失真很小，因此，即使非法者拥有了载密图像，他们也区分不了载密图像与原始图像，不知道载密图像中已经隐藏了秘密信息，也就是说本文所提出的算法能很好的隐藏信息已经嵌入到图像中去这样的事实。