一、代码
%查看MAMI在密钥空间下得分布情况
M=zeros(1,100);
for i=1:power(2,8)
M(i)=myMAMI('Lena_R.bmp',96,i);
end
stem(M);
调用的子函数myMAMI
%对图像的MAMI值进行计算--2016.6.28
%1、读取载密图像C_M;
%2、利用密钥k获取隐写路径R，[row,col]=randinterval(C_M,L,k);
%3、将每个嵌入点的像素计算四个方向的消减相邻像素值，用一个4*2*L的二维向量存储起来，
% D(i,j，l)其中i表示方向，j表示指向，l表示对应的像素点的位置
% 其中i:表示方向1-水平 2-垂直 3-主对角线 4-反对角线
% j:表示指向性：1-指向性 2-背向性
%4利用已给的公式计算出p(a)、p(b)、p(a,b),用大小为4*9二维向量Pa(i,j1)存放p(a),用大小为4*9二维向量Pb(i,j2)存放p(b),用大小为4*9*9的二维向量(i,j1,j2)存放p(a,b),其中i表示方向。
%6、设置增强区向量和减弱区向量
%7、计算MAMI值
%函数功能介绍：计算多方向关联化互信息值MAMI
%输入：载密图像C_M、密钥k、秘密消息长度L
%输出：MAMI
%输入输出格式：MAMI=myMAMI('Lena_R.bmp',96,100)
function MAMI=myMAMI(C_M,L,k)
%读取载密图像
s=imread(C_M);
[m,n]=size(s);
%获取隐写路径R
[row,col]=randinterval(C_M,L,k);
%设置存放消减相邻像素值得8个向量，并初始化
D=zeros(4,2,L);
b=0;%计算边界点的个数
%计算隐写路径上四个方向的消减相邻像素值
for i=1:4
for j=1:2
for l=1:L
%排除边界嵌入点
if row(l)==1 || col(l)==1 || row(l)==m || col(l)==n
b=b+1;%计算边界点的个数
else
%水平指向性消减邻域像素
if i==1 && j==1
D(i,j,l)=s(row(l)-1,col(l))-s(row(l),col(l));
end
%水平背向消减邻域像素
if i==1 && j==2
D(i,j,l)=s(row(l),col(l))-s(row(l)+1,col(l));
end
%垂直指向消减邻域像素
if i==2 && j==1
D(i,j,l)=s(row(l),col(l)-1)-s(row(l),col(l));
end
%垂直背向消减邻域像素
if i==2 && j==2
D(i,j,l)=s(row(l),col(l))-s(row(l),col(l)+1);
end
%主对角线指向消减邻域像素
if i==3 && j==1
D(i,j,l)=s(row(l)-1,col(l)+1)-s(row(l),col(l));
end
%主对角线背向消减邻域像素
if i==3 && j==2
D(i,j,l)=s(row(l),col(l))-s(row(l)+1,col(l)-1);
end
%反对角线指向消减邻域像素
if i==4 && j==1
D(i,j,l)=s(row(l)-1,col(l)-1)-s(row(l),col(l));
end
%反对角线背向消减邻域像素
if i==4 && j==2
D(i,j,l)=s(row(l),col(l))-s(row(l)+1,col(l)+1);
end
end
end
end
end
Pa=zeros(4,9,'double');
Pb=zeros(4,9,'double');
Pab=zeros(4,9,9,'double');
%计算各个方向的P(a)、P(b)、P(a,b)的值，用向量二维向量Pa(i,j1)表示四个方向的P(a)，二维向量Pb(i,j2)表示四个方向的P(b),三维向量Pab(i,j1,j2)表示四个方向的P(a,b)
for i=1:4
for j1=1:9
for j2=1:9
for l=1:9
%计算P(a)
if D(i,1,l)==j1-5
Pa(i,j1)=Pa(i,j1)+1/L;
end
%计算P(b)
if D(i,2,l)==j2-5
Pb(i,j2)=Pb(i,j2)+1/L;
end
%计算P(a,b)
if D(i,1,l)==j1-5 && D(i,2,l)==j2-5
Pab(i,j1,j2)=Pab(i,j1,j2)+1/L;
end
end
end
end
end
%计算MAMI的值
mamiZ=zeros(1,4,'double');%增强区互信值
mamiJ=zeros(1,4,'double');%减弱去互信息值
MAMI=0;
J=[11 12 13 20 21 22 29 30 31 32 40 41 42 50 51 52 53 60 61 62 69 70 71];%向量长度为23
Z=[15 16 17 24 25 26 33 34 35 47 48 49 56 57 58 65 66 67];%向量长度为18
for i=1:4
for j1=1:9
for j2=1:9
%计算减弱区互信息值mamiJ
for a=1:23
if (j2-1)*9+j1==J(a)
if Pa(i,j1)~=0 && Pb(i,j2)~=0 &&Pab(i,j1,j2)~=0
mamiJ(1,i)=mamiJ(1,i)+Pab(i,j1,j2)*log(Pab(i,j1,j2)/(Pa(i,j1)*Pb(i,j2)));
end
end
end
%计算增强区互信息值mamiZ
for b=1:18
if (j2-1)*9+j1==Z(b)
if Pa(i,j1)~=0 && Pb(i,j2)~=0 &&Pab(i,j1,j2)~=0
mamiZ(1,i)=mamiZ(1,i)+Pab(i,j1,j2)*log(Pab(i,j1,j2)/(Pa(i,j1)*Pb(i,j2)));
end
end
end
end
end
MAMI=MAMI+mamiZ(1,i)-mamiJ(1,i);%增强去减去减弱区
end
二、结果展示
Paste_Image.png
三、存在问题
1、提取攻击的真密钥k=100，但是为什么在k=100时，多关联方向互信息值MAMI不是最大的？
2、增强区和减弱区的划分方法是否对所有图形都适用？
3、p(a)、p(b)、p(a,b)为0的情况下是否是可以不作计算？
