在這學期的資訊隱藏課程內容中，我認為這是最有趣的，利用事先藏入彩色影像中的隱密資訊，竟然可以偵測出遭到竄改的區域，甚至進行一定程度的復原，這好像有點神奇...😲
資訊嵌入
藏入的隱密資訊其長度為36-bit，由16-bit authentication data加上20-bit recovery data所組成。生成這36-bit資訊的過程有些繁瑣：
- 生成global feature：將影像摘要資訊以MD5生成128-bit hash value，依序分割為8段、每段16-bit進行XOR運算。
- 將影像分割為2x2的不重疊區塊，然後做區塊映射：其結果將用來隱藏recovery data，也就是將目標區塊的復原資訊藏在映射區塊。
- 生成local feature：將2x2區塊每個像素之RGB各取5-bit最大有效位元(MSB)，再加上1-bit偶校驗(Even Parity)組成該像素的feature data，然後將4組feature data和區塊的row index、column index進行XOR運算。
- 生成authentication data：將global feature與2x2區塊的local feature進行XOR運算。
- 生成recovery data：計算2x2區塊的像素RGB平均值並轉換色彩空間至YCbCr，將Y加上Cb、Cr各取6-bit MSBs組成20-bit復原資訊。
根據區塊映射之結果，將映射區塊的authentication data加上目標區塊的recovery data，組合成36-bit隱密資訊並嵌入至映射區塊。嵌入方式為自2x2映射區塊中，從每個像素點之R、G、B各取3-bit最低有效位元(LSB)來使用。
＊舉例來說，假設目標區塊A的index為(3, 4)，其映射區塊為B(2, 1)，則要嵌入至區塊B的36-bit隱密資訊 = 區塊B的16-bit authentication data + 區塊A的20-bit recovery data。因此，在影像遭到竄改而導致區塊A毀損，而區塊B完好如初的情況下，就可以從區塊B取出復原資訊來修復區塊A。
竄改偵測
要知道經過上述處理的影像是否遭到竄改，可透過找出真正的global feature以比對出可能遭到竄改的區域：
- 將影像分割為2x2的不重疊區塊，提取出嵌入於區塊中的16-bit authentication data。
- 提取global feature：生成區塊的local feature並和authentication data進行XOR運算。
- 統計所有區塊提取出的global feature，出現頻率最多次的即為真正的global feature。
- 比對所有區塊的global feature，就能劃分出可能遭到竄改的區域。
影像復原
透過上述的竄改偵測，若確認影像遭到竄改，可利用嵌入其中的recovery data來嘗試復原影像：
- 確認竄改區域，定位被竄改區塊的區塊映射位置。
- 比對global feature檢查映射區塊是否也遭到竄改，以確認recovery data的可用性。
- 若映射區塊並無遭到竄改，則提取映射區塊中的20-bit recovery data，還原YCbCr(Cb、Cr捨棄的2-bit LSBs補0)並將色彩空間轉換回RGB，以此RGB值來復原被竄改的區塊。
- 若映射區塊亦遭到竄改，在recovery data不可用的情況下，就只能使用其所有相鄰區塊的像素平均值來修復了。
- 竄改偵測與復原之演算法參考自 The Study of Copyright Protection and Content Authentication for Digital Images
- 原始碼連結：Github
- 測試影像來源：unsplash、unsplash