ldpc编解技术及其在信息隐藏领域中的应用

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1、LDPC编解技术及其在信息隐藏领域中的应用1.概述信息隐藏与传统的信息加密的明显区别在于，传统的加密技术以隐藏信息的内容为目的，使加密后的文件变得难以理解，而信息隐藏是以隐藏秘密信息的存在为目标，所以科学技术的发展使信息隐藏技术在信息时代乂成为新的研宄热点。它既发扬了传统隐藏技术的优势，又具有了现代的独有特性。根据隐藏信息的嵌入方法不同，信息隐藏算法分为空域信息隐藏算法和变换域信息隐藏算法。而LDPC码具有很强的错误纠错能力，所以以LDPC为棊础的信息隐藏算法克服了传统的空域信息隐藏算法和变换域信息隐藏算法的缺点，尤其是在遇到比特攻击的时候，该优点很明显。在信噪比

2、很低的情况下，以LDPC编解码为基础的算法可以几乎完整地恢复出隐藏信息。在冇扰信道进行通信吋，不管是传统的信息隐藏算法，还是变换域信息隐藏算法，都不具备纠错能力。因此仅仅用传统隐藏技术进行信息通信时，必然存在信息的丢失，无法完全恢复隐藏信息。为了恢复隐藏信息，可以将纠错码引入到信息隐藏领域中，从而使隐藏信息在经过有扰信道发生比特翻转后，在接受端仍能纠错过来。在纠错码领域，在一定条件下，LDPC码是目前已知最接近香农限的好码，0前是编码领域研究的热点之一。由于其具冇优越的纠错性能，因此可以将LDPC码与信息隐藏技术相结合。在现代通信系统中，纠错码的设计是保证数据可靠

3、传输的一个重要组成部分，因为它可以检测并纠正信号传输过程引入的错误。1948年，Shannon提出并证明Y—个理论：对于一个信道容量为C的有扰信道，消息源产生信息的速率为R,只要RC,则不存在能够实现无误码率传输的编译码方式。但是Shannon定理并没有指岀相应的实现方式。若干年来，随着通信技术的高速发展和实际应用的不断提高，人们一致的努力寻找能够更加逼近Shannon理论极限的优秀编译码方法，从早期的分组码、代数码、到RS码、卷积码，知道今天的Turbo码、LD

4、PC码，系统性能与Shannon极限的差距越来越小。1）LDPC码原理低密度奇偶校验码本质上是一种线形分组码，它通过一个生成矩阵G将信息序列映射成发送序列，也就是码字序列。对于生成矩阵G,完全等效的存在一个奇偶校验矩阵H,所有的码字序列V构成了H的零空间，SPHVt=0oLDPC码的奇偶校验矩阵H是一个稀疏矩阵，和对于行与列的长度（N,M），校验矩阵每行、列中非零元素的数目非常小，这也是LDPC码之所以称为低密度码的原因。对于线性分组码，我们知道，己知长度为k的输入信息向量m，如果我们知道该码字的生成矩阵qx,,，则码字C为：C=mxGLDPC码的编码原理与线性分

5、组码类似，也是只要求出生成矩阵，利用上式就可以得到码字。现做如下定义:由线性码编码理论得出LDPC码的生成矩阵为:eku-九其中么为KxK的单位矩阵。如果求出了生成矩阵G，就可以进行LDPC码的编码：C=mxG下面简单的叙述一下在二元域上用高斯消去法求解生成矩阵的算法：a.初始化。令HP=H,k=l。b.寻找到矩阵中第k行的第一个不为零的位置，将其所在的列移到第k列。与此同时，对H也作相同的操作。如果该行所有的元素都为零，则说明该行为线性相关的行，进行标记。同时k自增1。重复执行第2步。当k>m时，寻找结束。c.如果该行中还有不为零的元素，则将该行与第k行相加，然

6、后k自增1,返回第2步。规则LDPC码虽然具有了优良的性能，但是它要求所有变量节点的度和同，所有校验节点的度相同。其实这种限制是没有必要的，仅仅是为了分析上的方便。为了寻找性能更好的编码，对非规则码的研究是必要的，非规则码变量节点或校验节点的度不必相同。非规则LDPC码的结构只是其校验矩阵的各列的列重量将不再是相同的，而是变化的值。在非规则Tanner阁上构造的LDPC码能够平衡变量节点和校验节点对度的不同要求，从而可以获得比规则码更好的性能。2)LDPC码解码LDPC码由于其校验矩阵是稀疏矩阵，所以它的解码复杂度很低，解码复杂程度与码长近似于线性关系。因此克服了

7、较长码字解码算法复杂的缺点，从而使较长码字的应用成为可能。Gallager在提出LDPC码的同时给出了W种迭代译码算法：硬判决(BitFlipping)和软判决算法。前者计算复杂度很低，只需要模二运算，但其译码性能不理想，后者虽然性能更好，但复杂度太大。3.基于LDPC的信息隐藏系统基于LDPC码的信息图像隐藏系统框图如下图所示.发送端处理流程包括：信息编码，信息嵌入，BPSK。接收端处理流程包括：信息数据提取，信息解码。信息编码*信息嵌入发送端流程pBPSKw•In息解码*信息数据提取P接受端流程w比特玟击信⑥1）信息嵌入下图中的图像信息的嵌入模块采用空间域嵌入

8、算法，具体