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使用ZedBoard基于边缘的数据嵌入隐藏算法

摘要：本文基于ZedBoard（zynq-7000系列）使用vivado HLS工具实现隐写算法。隐写是隐藏信息的技巧。它是一种在封面图像中隐藏文本文件、图像或可执行程序的技术，而不影响封面图像。此方案用vivado来构建一个硬件系统和软件开发环境（SDK），从而创建一个应用程序来验证硬件功能。这里，通过将数据嵌入到覆盖图像边缘像素的最小有效比特(LSB)中进行隐写。嵌入后得到的伪装图像与覆盖图像相似。最后，通过从伪装图像边缘像素中提取LSB来获取嵌入数据。因此，通过使用该技术的信息图像，攻击者不能访问适当的隐写算法，就无法检测到该技术的消息图像。根据峰值信噪比和相关系数进行性能评价。

关键词：隐写，ZedBoard，vivado HLS，SDK，边缘检测

1 引言

基本上，隐写是指“覆写”。它起源于希腊语单词Steganos 和 Graphie。Steganos是指覆盖，Graphie是指写作。这是一门以这样的方式隐藏信息的科学，以至于没有人怀疑隐藏在封面图像中的秘密信息的存在。隐写的主要目标是将信息嵌入到无害的覆盖工作中，如果没有适当的隐写算法，攻击者就无法检测到这些信息。它不仅使别人不知道隐藏的信息，而且也使其他人不去想信息的存在。在今天的数字时代，隐写技术的重要性正在迅速增长。图像、音频和视频等数据可以复制，供未经授权的用户不适当地使用。这会引起严重的问题。为了避免这样的问题发生，数据需要秘密地隐藏起来。因此，为了证明版权的所有权，隐写技术应运而生，成为一种非常有效的方法。在隐写中，使用不同的方法来隐藏各种格式的信息，但最广泛使用的技术是LSB的修改。这种方法的优点是简单，因为它直接将消息位隐藏在掩护图像的LSB中。但是攻击者能够很容易地检测到它如果在所有像素中顺序地插入数据。因此，如果有人怀疑载波中有隐藏的数据，那么隐藏技术失败的几率就很高。随机插入数据图像取代了依次插入数据，但可能会导致图像中的小斑点。为了克服这些问题，我们提出了图像隐写算法，其中数据隐藏在图像的边缘区域，采用最小有效比特算法。在边缘处，像素的会亮于或暗于邻近像素。因此，肉眼看不到边缘像素的变化。

本文的目的是在ZedBoard Zynq-7000 FPGA [Xilinx]开发套件上实现基于边缘的数据嵌入隐写算法。它是用利用C代码的VIVADOHLS工具来实现的。论文的结构安排如下：第二节介绍了隐写算法和ZedBoard的相关工作。第三节，介绍硬件软件平台Vivado HLS工具，实现隐写算法。第四节讨论了拟定方案，第五节给出了性能分析和实验结果。最后，第六节给出结论。

2 相关工作

文中提出了一种隐写方法。本文的工作是基于LSB算法在彩色图像中隐藏数据。Saiful Islam等人提出了一种在载体图像边缘隐藏秘密信息的算法。作者提出了一种在隐藏在封面图像中之前对秘密信息进行压缩的方法。由于压缩缩小了信息的大小，因此可以在封面图像中隐藏更多的数据。

论文描述了如何在硬件和软件协同设计的基础上完成边缘检测、模糊、锐化等图像处理操作。目前，图像处理的重要性日益提高，在安全、数字摄影、视频监控等各个领域都成为了非常有力的工具。通常图像处理需要大量的操作和高速数据传输,因此并行处理或需要多处理硬件。FPGA具有硬件并行工作的能力。以这种方式，在FPGA中将操作分成几个部分，多个操作可以并行地进行。通常，图像处理需要非常多的操作和高速的数据传输，因此需要并行处理或多处理硬件。FPGA具有硬件并行运算的能力。以这种方式,操作被分成块,FPGA和多个操作可并行完成。[8]中基于拉普拉斯滤波和低通滤波的图像对比度增强和边缘检测思想使用ZedBoard。在ZynqSoC中使用Vivado HLS设计了一些图像处理算法，如Sobel滤波器、步长行滤波器和数据绑定算法，对其进行了说明。

3 硬件和软件平台

A Vivado HLS

Vivado HLS是Xilinx ISE设计工具套件的继承者，并提供了广泛的新功能。它允许在VHDL中使用C来实现和生成工具，方法是考虑到输入约束。图1显示了硬件和软件接口。

Vivado HLS提供对程序和指令的外部访问，以优化硬件。根据规范生成的设计硬件，允许设计接口、所需的并行化和数据类型等特性。Vivado HLS工具的设计方法从功能规范的定义和输入约束开始。为了满足这些输入的时间和面积限制，我们可以开发C/C 模型，并使用程序或指令。如果C/C 模拟不能按预期工作，则必须修改C/C 模型。

图1 软硬件接口体系结构

因此，Vivado允许快速生成基本的嵌入式处理器系统和应用程序。系统定义完成后，硬件可以导出，sdk可以从vivado执行。软件开发在sdk中完成。我们可以通过下载程序、在处理器上执行和在串行终端窗口中观察输出来验证硬件的操作。但是在这些输出数据中，图像通过串口传输到MATLAB。数据存储在MATLAB中，然后进一步进行分析。

B Zynq处理系统

Zynq-7000FPGA评估与开发套件，配备可重新配置的设备。zynq系统芯片(Soc)将xilinx 7系列fpga和基于ARM Cortex-a9双核处理器系统集成在同一芯片上。ZedBoard拥有连贯的多处理器支持、三个看门狗定时器、一个全局定时器和两个三重定时器计数器。在zynq-7000 fpga中，包含密集计算的部件在fpga上执行。不包含计算的控制部件可以通过软件在处理器上完成。Zynq器件硬件平台配置由两部分组成：处理系统和可编程逻辑。电子电路的两个不同部分之间的相互通信被描述为可编程逻辑(Programmable Logic)。上面的基本部分称为处理系统(PS)，与传统的处理器类似。它主要由ARM Cortex-A9、DDR 3控制器组成，用于外部DDR3_SDRAM存储器和uart进行串行通信。可编程逻辑部分包含标准FPGA的结构。AXI接口提供PS和PL部件之间的互连，如图2所示。AXI是一个标准化的接口ip协议，可以重新定制。图3显示了在恢复IP之后的Zynq处理系统。

图2 系统的处理器设计

图3 Zynq处理系统

4 拟定方案

在这一部分中，我们提出了一种在封面图像边缘隐藏信息的隐写技术。它包括三个主要过程：边缘检测、嵌入和提取过程。图4显示了拟定的工作流程图。

图4 拟定工作流图

A 边缘检测

在亮度急剧变化的部分图像中嵌入数据，与均匀区域相比，在人眼中不太明显。选择尺寸为256times;256的覆盖图像。为了找到边缘区域，如(1)中所给出的3times;3的quick mask。在选择掩码后进行卷积运算。数学上的二维卷积在方程(2)中得到了表示。卷积操作在3x3窗口上，并计算中心像素的值。计算方法是将窗口中的9个像素与卷积掩码中的值相乘，再加上乘法结果。最后，在卷积后，可以选择阈值化边缘检测的输出。

Quick mask= (1)

(2)

其中O是输出图像，C是输入图像，K是快速掩码核矩阵。

B 嵌入过程

边缘检测后，在覆盖图像中识别边缘像素。秘密图像位用于修改边缘像素的LSB。秘密图像的大小为32times;32二进制，给我们1024个二进制比特。相应地，对第一1024个边缘像素进行修改，以隐藏覆盖图像中的水印。可以随机选择这1024像素的位置来增加安全性。

C 提取过程

为了从伪装图像中提取秘密图像位，对伪装图像进行边缘检测操作。然后利用伪装图像中的边缘像素值来寻找水印。这些比特的数组用于重建32times;32秘密图像。

5 技术性能分析

A 结果

这一节展示了已经在Zedboard上实施的所拟定的系统的结果。通过计算覆盖图像和伪装图像的PSNR，验证了所实现的技术。同样地，使用Matlab来显示图像。图5显示封面图像，边缘检测到的覆盖图像如图6所示，图7显示伪装图像。最后，图8表示秘密图像和提取的秘密图像。

图5 输入掩盖图像

图6 边缘检测掩盖图像

图7 伪装图像

图8 秘密图像和提取的秘密图像

B 结果分析

用峰值信噪比(PSNR)检测伪装图像的质量。用均方误差计算覆盖图像与伪装图像之间的平方误差。PSNR和MSE数学定义为：

(3)

(4)

其中CI是覆盖图像，SI是伪装图像。该方法用于在不同的封面图像中隐藏相同的信息。例如摄影师、莱娜、狒狒等。计算了每个覆盖图像的PSNR和MSE，并给出了相应的伪装图像。利用相关系数(R)精确测量不同封面图像的秘密图像和提取秘密图像之间的变化。下表I显示了不同覆盖图像的PSNR、MSE和相关系数。

表I 不同覆盖图像的PSNR、MSE及相关系数

6 结论

本文给出了在vivado上使用ZedBoard基于边缘的数据嵌入隐藏算法的研究结果。该系统是用C语言开发的。利用PSNR和相关系数验证了该方法的准确性。5幅封面图像的平均PSNR值为69.25dB。利用不同覆盖图像提取的秘密图像的平均相关系数为0.9737，具有较高的正相关。传统的最小有效位(LSB)技术用于隐藏数据，但攻击者很容易检测到，因为它在所有像素中依次插入数据。因此，利用这种技术，攻击者很难检测到数据，隐藏的数据也无法被准确地提取出来。

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