CN102044061A

CN102044061A - 一种可逆水印的嵌入方法及其提取方法

Info

Publication number: CN102044061A
Application number: CN 201010596931
Authority: CN
Inventors: 李晓龙; 王超; 亓文法; 杨斌
Original assignee: Peking University
Current assignee: Peking University
Priority date: 2010-12-20
Filing date: 2010-12-20
Publication date: 2011-05-04

Abstract

本发明公开了一种可逆水印的嵌入方法及其提取方法，属于数字水印技术领域。本嵌入方法为：顺序读取数字图像的像素值，并建立位置标志序列；对位置标志序列进行压缩，对像素值为0或255的像素进行调整；计算数字图像的预测误差序列，选择嵌入过程所需要内部区域和参数T；根据所选参数嵌入可逆水印。本提取方法为：顺序读取数字图像的像素值，并提取各种辅助信息；对压缩后的位置标志序列进行解压缩,得到压缩前的位置标志序列；参照嵌入参数进行反解，可得嵌入信息，根据位置标志序列对像素值进行调整，最后用依次替换像素值的最低有效位，此时可完全恢复载体图像。本发明可成功实现可逆水印在灰度图像的嵌入和提取，以及原始图像的恢复。

Description

一种可逆水印的嵌入方法及其提取方法

技术领域

本发明属于信息隐藏和数字水印技术领域，尤其涉及一种数字图像中可逆水印的嵌入方法及其提取方法。

背景技术

信息隐藏(Information Hiding)是信息安全领域的一个新的研究热点，近十几年来该方向的研究越来越受到人们的关注，研究队伍迅速扩大，并且其研究成果在军事、政治、商业等领域中得到了广泛的应用。它为在开放的网络环境下进行涉密的数据通信、数字产品的知识产权保护、重要文件和数字签名的真实性鉴别以及机密文件泄密之后的消息源头追踪提供了可靠的信息安全保障。

数字水印(Digital Watermarking)和图像隐写(Steganography)是信息隐藏技术的两大分支。这两大分支在技术实现上有很多相同之处，但又各有特点，并且其目的有很大的不同。数字水印技术的目的是对多媒体数据进行版权保护，从而更侧重于秘密信息的稳健性；而图像隐写技术的目的是为了将信息秘密地、安全地送达，由于要尽可能地不引起第三方的怀疑，因而更注重于发送消息的隐蔽性。

数字水印是一种将有用信息嵌入到多媒体文件中的过程。对于大多数水印算法来说，载体信号的冗余信息会被提取出来并用水印所替代。因而，在水印嵌入之后，载体信号就会被破坏，并且很难从嵌入水印后的内容中完全恢复出来。然而，在医学和军事上的一些应用中，载体图像对于图像分析是非常重要的。这类图像数据完整性的保护可以通过嵌入水印来实现，但要求水印提取后能完全恢复原始图像。在这种条件下，能够提取水印并且能够恢复原始图像的可逆水印的概念被提出来，为这类问题提供了一种比较好的解决方案。

一般来说，可逆水印方法的好坏主要是通过水印图像的视觉质量来评价的。在嵌入相同数量水印的前提下，图片越清晰，说明该可逆水印嵌入方法越好。为了保持较小的失真度，一系列的方法被提出，如：基于直方图平移的算法，基于压缩技术的算法，基于整数变换的算法。

Hu等人在2009年提出一种新的可逆水印嵌入方法(如参考文献1：C.Y.Hu，H.K.Lee，and J.Li，“DE-based reversible data hiding with improved overflow location map，”IEEETrans.Circuits Syst.Video Technol，vol.19，no.2，pp.250-260，Feb.2009.)，该方法通过对预测误差进行扩展来嵌入水印。为了预测一个像素值，该方法使用了一种基于上下文的预测方法MED(median edge detector，中值边缘检测子)

x^{,} = \{\begin{matrix} \min (a, b), if c &GreaterEqual; \max (a, b), \\ \max (a, b), if c \leq \min (a, b), \\ a + b - c, otherwise \end{matrix}

其中a，b，c分别是x的右边、下面和对角线上像素的像素值，像素x周围的像素值情况如下所示：

x	a
		b	c

我们因此可以获得预测误差e＝x-x’，进而通过统计预测误差来获得预测误差直方图。在给定水印长度后，首先确定哪些像素用来嵌入。定义两个整数

t是一个正整数。[-t₁，t_r-1]被称为内部区域，那些预测误差落在内部区域的像素点将被用来嵌入水印。而预测误差直方图中小于-t₁或者大于t_r-1的部分被称作外部区域。为了保证算法的可逆性，从属于外部区域的预测误差将被移动，以避免与内部区域混淆。易知内部区域是由整数t来决定的。t的选择要保证内部区域有足够的像素点来嵌入所有的水印，同时又要使得t尽可能的小，以减少外部区域的移动，从而达到更好的视觉效果。

具体来说，对于一个像素值为x的像素，当嵌入过程结束后，该像素的像素值变为x_w

(1)如果该像素的预测误差e从属于内部区域，即e∈[-t_l，t_r-1]，则x_w＝x′+e′＝x+e+b。其中e′＝2e+b是e的扩展，而b∈{0，1}是要嵌入的水印信息。

(2)如果该像素的预测误差e从属于外部区域，即e≥t_r或e＜-t_l，则

x_{w} = \{\begin{matrix} x + t_{r}, if e &GreaterEqual; t_{r} \\ x - t_{l}, if e < t_{l} \end{matrix}

可以看出，外部区域的移动并没有嵌入水印，而是为了保证嵌入过程之后，外部区域仍然与内部区域不重叠，从而可以恢复原始图像以及水印信息。

如同大多数可逆水印算法一样，参考文献1优先选择预测误差在0附近的像素点来嵌入水印，然而，在某些情况下，这样的选择可能达不到最优的视觉效果。举例来说明，我们定义一幅图像的预测误差直方图是h。特别的，我们假设h(0)＝h(1)＝h(-1)＝H，且要嵌入的水印长度为2H。按照参考文献1中所阐述算法，令t＝1从而使得内部区域为[-1，0]。我们用嵌入水印前后，每个像素点像素值的差的平方和的期望来衡量水印嵌入所带来的失真d，即

d＝∑E((x_w-x)²)

在此例中，可知若使用参考文献1的方法嵌入，d＝N-H(如附图1A的预测误差直方图所示)。然而，本发明对参考文献1的方案进行改进，取那些预测误差为1或-1的像素点来嵌入水印，这样，外部区域中只有(-∞，-2]∪[2，∞)需要移动，而保持预测误差为0的像素不变，进而可计算嵌入失真的期望为N-2H，小于参考文献1中方法的失真(如附图1B的预测误差直方图所示)。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种新的可逆水印嵌入方法，在参考文献1的基础上做出改进，根据嵌入的水印长度选择更加合适的内部区域，而不一定是在0区域附近，从而获得更好的视觉效果。如附图2所示，在预测误差直方图中，我们取黑色区域为内部区域用来嵌入水印，白色区域为移动区域，需要向与0相反的方向移动1，以保证嵌入的可逆性，而阴影区域保持不变。

本发明的目的是提供一种数字图像中可逆水印的嵌入方法及其提取方法，可保证更好的视觉效果，并解决了依照嵌入率来自由嵌入水印的问题。

本发明提供一种数字图像中可逆水印的嵌入方法，该方法包括以下步骤：

A.按照从左到右，从上到下的顺序扫描载体数字图像，记录每个像素的像素值为x₁，x₂，…x_N，N是载体数字图像像素的总数；

B.保留前

个像素来记录辅助信息，记录前N_AI个像素值的最低有效位，可得二进制序列S′_LSB(序列长度为N_AI)；从第(N_AI+1)个像素开始，设置一个位置标志序列S_LM，S_LM序列中第i个标志位S_LM(i)的取值为：

由此可知S_LM是一个长度为(N-N_AI)的序列；

C.使用无损压缩算法对得到的位置标志序列S_LM进行无损压缩，得到压缩后的位置标志序列S_CLM，并计算其长度N_CLM；从第(N_AI+1)个像素开始，记录N_CLM个像素点的像素值的最低有效位(亦即记录第i个像素值的最低有效位，i∈{N_AI+1，...，N_AI+N_CLM})，将此最低有效位序列记为S_LSB，易知S_LSB的长度也是N_CLM，最后用S_CLM替换这N_CLM个像素值的最低有效位；

D.对x_i(i∈{N_AI+N_CLM+1，...，N})的值进行如下调整：如果x_i＝0，则调整为x_i＝1；如果x_i＝255，则调整为x_i＝254；其余值不变；

E.从(N_AI+N_CLM+1)个像素开始，使用MED预测方法对像素值进行预测，并根据预测误差序列获得预测误差直方图h；

F.对于一个给定的长度为N_EC的水印串，首先我们选择两个整数：s_l∈[-256，-1]，s_r∈[0，256]，并且满足条件h(s_l)+h(s_r)≥N_ALL，这里N_ALL＝N_EC+N_AI+N_CLM，h代表直方图，h(x)表示在直方图中值为x的元素有多少个，也就是值为x的直方条的高度；然后估计嵌入后载体数字图像的失真度，最后找到满足嵌入条件时失真度最小的整数对其具体方法为：我们可以选择预测误差值从属于集合{s_l，s_r}的像素点来嵌入水印，亦即内部区域为{s_l，s_r}(这里注意如果s_l＝-256或者s_r＝256，则实际上只选择了一个值，因为-255≤e≤255)；我们知道一定存在一个整数T(整数T为水印载体长度，亦即实际参与嵌入过程的像素个数，可以通过扫描图像获得)，使得步骤E所得的预测误差序列

包括了恰好N_ALL个属于内部区域的元素，亦即T满足条件

其中#表示取一个集合的元素个数，此集合表示从第(N_AI+N_CLM+1)个像素到第(N_AI+N_CLM+T)个像素之间所有从属于内部区域的预测误差的集合；据此，我们定义

此集合表示从第(N_AI+N_CLM+1)个像素到第(N_AI+N_CLM+T)个像素之间所有大于s_l且小于s_r的预测误差的集合。有了T和L，我们可以估计嵌入失真为

对于每一对(s_l，s_r)，计算对应的嵌入失真D(s_l，s_r)，并找到嵌入失真最小的一组

G.我们把

N_CLM，T转换成二进制的形式，可以一长度为的序列S_AI；用S_AI替换前N_AI个像素值的最低有效位；

H.有了整数对

和水印载体长度T，我们可以顺次把S_LSB，S′_LSB和水印信息嵌入到载体图像中去。具体来说，就是对于任意的像素x_i，其中i∈{N_AI+N_CLM+1，...，N_AI+N_CLM+T}，嵌入水印后的像素值

为：

这里的b∈{0，1}是需要嵌入的数据。易知，N_ALL比特的数据信息全部嵌入到像素{x_i：N_AI+N_CLM+1≤i≤N_AI+N_CLM+T}中去，而{x_i：N_AI+N_CLM+T＜i≤N}没有用到。

本发明提供了一种数字图像中可逆水印的提取方法，该方法包括以下步骤：

A.将嵌入水印后的图像，与所述水印嵌入相同的方式从左到右，从上到下的扫描，得到像素值序列

其中是第i个像素值，N是图像像素的总数；

B.读取前N_AI个像素的最低有效位，可以得到辅助信息序列S_AI，依次将S_AI划分为8、

四段，分别代表整数

的二进制数、整数

的二进制数、整数N_CLM的二进制数和整数T的二进制数，据此可以确定

N_CLM，T；

C.对于像素值我们读取每个像素值的最低有效位，从而得到压缩后的位置标志序列S_CLM，对S_CLM解压缩可得S_LM；

D.对于像素值

i∈{(N_AI+N_CLM+1)，(N_AI+N_CLM+T)}，逆序反解每个像素值，首先计算每个像素值的预测误差然后：

1.如果

提取嵌入的数据信息并计算原来(嵌入之前)的像素值

2.如果

提取嵌入的数据信息并计算原来的像素值

3.如果

则没有信息可以提取，计算原来的像素值

4.如果则没有信息可以提取，计算原来的像素值

5.其他情况，没有信息可以提取，则

从提取出来的数据信息里面可以得到序列S_LSB，S′_LSB和水印信息

E.对x_i(i∈{N_AI+N_CLM+1，...，N})的值进行如下调整：如果x_i＝1且S_LM(i-N_AI)＝1，则调整为x_i＝0；如果x_i＝254且序列S_LM的第(i-N_AI)个数值S_LM(i-N_AI)＝1，则调整为x_i＝255；其余值不变；

F.用S_LSB和S′_LSB的数值依次替换

(i∈{1，...，N_AI+N_CLM})的最低有效位，由此获得原始的载体图像。

本发明提供了一种实现可逆水印的嵌入装置，该装置包括：

读取单元，用于按照顺序读取数字图像的像素值，并建立位置标志序列

调整单元，用于对像素值为0或255的像素进行调整；

预测单元，用于对数字图像的每个像素值进行预测，并计算预测误差；

参数选择单元，选择嵌入过程所需要的参数，包括内部区域

和参数T等；

压缩单元，用于对位置标志序列使用压缩算法进行压缩，得到压缩后的位置标志序列；

嵌入单元，用于嵌入可逆水印。首先将嵌入参数和压缩后的位置标志序列等辅助信息，用替换最低有效位的方法嵌入到，并保存被替换的最低有效位序列；然后，将保存的最低有效位和水印依次嵌入到图像中。

本发明提供了一种实现可逆水印的提取装置，该装置包括：

读取单元，用于按照顺序读取数字图像的像素值，并提取各种辅助信息；

解压缩单元，用于对压缩后的位置标志序列使用压缩算法进行解压缩，得到压缩前的位置标志序列；

提取单元，用于提取水印并恢复原始图像。根据提取出来的辅助信息，可以得到压缩后的位置标志序列S_CLM，以及嵌入参数

N_CLM，T用解压缩单元对位置标志序列解压缩，获得压缩前的位置标志序列S_LM，参照嵌入参数进行反解，可得嵌入信息(包括S_LSB，S′_LSB和水印信息)，根据位置标志序列对像素值进行调整，最后用S_LSB和S′_LSB依次替换像素值的最低有效位，此时可完全恢复载体图像；

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

采用本发明，可以成功实现可逆水印在灰度图像的嵌入和提取，以及原始图像的恢复。嵌入水印后的图像的视觉效果良好，并且能够自由嵌入任意嵌入率的数据，另外水印提取和图像恢复时不需要原始图像参与。因此，本方法是一种性能良好的可逆水印算法，可以用于医疗或者军事图像的信息隐藏与图像恢复等。

附图说明

图1为在某一特例下，参考文献1方法的图示以及对其改进后的嵌入方法；

(A)参考文献1方法嵌入示意图；

(B)参考文献1改进方法嵌入示意图；

图2为本技术发明基本思想的示意图；

图3为本发明的可逆水印嵌入方法流程图；

图4为本发明的可逆水印提取方法流程图；

图5为本发明与现有技术对比实验效果图。

(A)对于图像Lena进行水印嵌入时的实验效果对比图；

(B)对图像Airplane进行水印嵌入时的实验效果对比图。

具体实施方式

为了能够使嵌入水印的图像保持良好的视觉效果，做到水印检测的盲提取和图像恢复，本发明提供一种灰度图像中可逆水印的嵌入方法和一种灰度图像中可逆水印的提取方法。

可逆水印的嵌入方法的具体流程如下，参见图3：

步骤101：获取灰度图像；

步骤102：按照从左到右，从上到下的顺序扫描图像，记录每个像素的像素值x₁，x₂，…x_N

步骤103：保留前N_AI个像素来记录辅助信息，从第(N_AI+1)个像素开始，统计位置标志序列S_LM；

步骤104：使用压缩算法对得到的位置标志序列进行无损压缩，得到压缩后的位置标志序列S_CLM，并计算其长度N_CLM；从第(N_AI+1)个像素开始，记录N_CLM个像素点的像素值的最低有效位，将此最低有效位序列记为S_LSB，用S_CLM替换这N_CLM个像素值的最低有效位；

步骤105：对x_i(i∈{N_AI+N_CLM+1，...，N})的值进行调整，从第(N_AI+N_CLM+1)个像素开始，使用MED预测方法对像素值进行预测，并据此获得预测误差直方图h；

步骤106：对于一个给定的长度为N_EC的水印串，选择合适的内部区域使得内部区域可以嵌入所有的水印信息和需要嵌入的最低有效位序列，并且保证嵌入失真最小，并根据选择的确定参数T；

步骤107：将需要嵌入的信息(包括水印信息和最低有效位序列)嵌入到图像中去。

可逆水印的提取方法的具体流程如下，参见图4：

步骤111：获取嵌入水印信号的灰度图像；

步骤112：将嵌入水印后的图像，与所述水印嵌入相同的方式从左到右，从上到下的扫描，得到像素值序列

步骤113：读取前N_AI个像素的最低有效位，得到辅助信息序列S_AI，并确定参数

步骤114：读取像素值

的最低有效位，得到压缩后的位置标志序列S_CLM，对S_CLM解压缩得S_LM；

步骤115：从(N_AI+N_CLM+T)到(N_AI+N_CLM+1)逆序反解每个像素值，得到所有的嵌入数据(包括最低有效位序列S_LSB，S′_LSB和水印信息)。

步骤116：对x_i(i∈{N_AI+N_CLM+1，...，N})的值进行调整，并用S_LSB和S′_LSB的数值依次替换

的最低有效位，由此获得原始的载体图像；

最后再通过几个实施例来说明本发明所述的在灰度图像中嵌入可逆水印和提取水印方法的性能。我们假设所选内部区域

实施例一：我们假设有一个像素周围的像素值情况如下：

162	163
		165	170

对于左上角的像素点(x＝162)，用MED预测方法，可得预测值为x′＝163，计算预测误差e＝x-x′＝162-163＝-1。预测误差属于内部区域，可以嵌入信息。假设要嵌入的二进制位是b＝1，则e′＝e-b＝-1-1＝-2，x^w＝x′+e′＝163-2＝161，即嵌入后：

161	163
		165	170

如果要嵌入的二进制为0，则，e′＝-1，x^w＝x′+e′＝163-1＝162，即嵌入后：

161	163
		165	170

实施例二：

我们假设有一个像素周围的像素值情况如下：

162	162
		162	162

对于左上角的像素点(x＝162)，用MED预测方法，可得预测值为x′＝162，计算预测误差e＝x-x′＝162-162＝0，且

故不嵌入数据信息且预测误差不变。嵌入后像素值情况为：

162	162
		162	162

实施例三：

我们假设有一个像素周围的像素值情况如下：

162	169
		169	180

对于左上角的像素点(x＝162)，用MED预测方法，可得预测值为x′＝169，计算预测误差e＝x-x′＝162-169＝-7，且

故不嵌入数据信息，且预测误差需要向左移动，即e′＝e-1＝-7-1＝-8，x^w＝x′+e′＝169-8＝161，即嵌入后：

161	169
		169	180

以上的方法使用了MED来预测像素值，实际上，通过分析可以看出，本发明是与预测方法无关的。换言之，任何一种预测方法，都可以与本发明技术相结合。一般来说，预测方法越精确，则嵌入效果越好。

图5显示了本发明内容与当前两种最新的可逆水印方法的实验比较，包括参考文献1中所述方法和参考文献2(D.M.Thodi and J.J.Rodriguez，“Expansion embedding techniques forreversible watermarking，”IEEE Trans.Image Process.，vol.16，no.3，pp.721-730，Mar.2007)中所述的D₂方法。横轴表示嵌入率(用每个像素点嵌入的水印比特数来表示)，纵轴表示每个嵌入率下各个方法所能够达到的图片质量(用嵌入前后的峰值信噪比来衡量)。同时，为了测试不同的预测方法对本发明效果的影响，我们使用了MED和GAP(gradient-adjustedprediction，梯度调整预测，参考文献3(X.Wu and N.M，“Context-based，adaptive，lossless imagecoding，”IEEE Trans.Commun.，vol.45，no.4，pp.437-444，Apr.1997.)所提出的预测方法)。图5中我们给出了对Lena和Airplane两张图片嵌入时的结果。通过分析可以发现，在相同的嵌入率下，本发明能够达到更好的视觉效果(即有更高的峰值信噪比)。此外，当比较MED和GAP两条曲线，可以看出，预测方法越好，则本发明所达到的效果越好。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种可逆水印的嵌入方法，其步骤为：

1)顺序扫描载体数字图像，得到一像素值序列x₁，x₂，…x_N，其中N为载体数字图像像素的总数；

2)记录像素值序列前N_AI个像素值的最低有效位，得到一序列S′_LSB；从第(N_AI+1)个像素开始，建立像素值的位置标志序列S_LM；其中，

3)对S_LM进行无损压缩，得到长度为N_CLM的压缩序列S_CLM；

4)从像素值序列的第(N_AI+1)个像素开始，记录N_CLM个像素点的像素值最低有效位，得到一序列S_LSB，然后用S_CLM中的元素分别替换该N_CLM个像素值最低有效位；

5)从像素值序列第(N_AI+N_CLM+1)个像素开始，对像素值为0或255的像素进行调整；

6)从调整后的像素值序列第(N_AI+N_CLM+1)个像素开始，对像素值进行误差预测，得到一预测误差序列，并根据预测误差序列获得预测误差直方图h；

7)对于待嵌入长度为N_EC的水印串，任选两整数：s_l∈[-256，-1]，s_r∈[0，256]，使得h(s_l)+h(s_r)≥N_ALL；其中，N_ALL＝N_EC+N_AI+N_CLM，h(x)表示在直方图中值为x的元素个数；

8)在预测误差值从属于集合{s_l，s_r}的像素点内嵌入水印串并估计嵌入失真度，选取嵌入失真度最小时的整数对

及其对应的水印载体长度T；

9)将

N_CLM，T转换成二进制形式后记录到像素值序列前N_AI个像素值中；

10)根据整数对

及其对应的T值，将S_LSB、S′_LSB和水印串N_EC嵌入到载体图像中。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于

其中，8位长度记录

的二进制数，9位长度记录

的二进制数，

位长度记录N_CLM的二进制数，

位长度记录T的二进制数；所述序列S_LM中第i个标志位

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于将

N_CLM，T转换成二进制形式后记录到像素值序列前N_AI个像素值中的方法为：将

N_CLM，T转换成二进制形式后依次替换像素值序列前N_AI个像素值的最低有效位。

4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于选取嵌入失真度最小时的整数对及其对应的水印载体长度T的方法为：

1)在预测误差值从属于集合{s_l，s_r}的像素点内嵌入水印串，并扫描载体图像得到嵌入水印串所需的水印载体长度T，使得所述预测误差序列包括了N_ALL个属于集合{s_l，s_r}的元素；

2)设从第(N_AI+N_CLM+1)个像素到第(N_AI+N_CLM+T)个像素之间所有大于s_l且小于s_r的预测误差元素个数为L；

3)根据公式

计算当前整数对(s_l，s_r)对应的嵌入失真D(s_l，s_r)；

4)遍历每一整数对，选取嵌入失真度最小时的整数对

及其对应的水印载体长度T。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于将S_LSB、S′_LSB和水印串N_EC嵌入到载体图像中的方法为：对于像素值序列中的像素x_i，其中i∈{N_AI+N_CLM+1，...，N_AI+N_CLM+T}，嵌入水印后的像素值为：

其中，b∈{0，1}是需要嵌入水印串中的数据。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述5)中，进行像素值调整的方法为：如果x_i＝0，则调整为x_i＝1；如果x_i＝255，则调整为x_i＝254；

7.一种可逆水印的提取方法，其步骤为：

1)顺序扫描嵌入水印后的图像，得到像素值序列

其中

是第i个像素值，N是图像像素的总数；

2)读取前N_AI个像素的最低有效位，得到辅助信息

N_CLM，T；

3)读取像素值序列中的像素值

的最低有效位，i∈{N_AI+1，...，N_AI+N_CLM}，得到一序列S_CLM，对S_CLM解压缩可得一位置标志序列S_LM；

4)根据得到的辅助信息逆序反解像素值序列中第(N_AI+N_CLM+1)个像素到第(N_AI+N_CLM+T)个像素的像素值，得到序列S_LSB、S′_LSB和水印串信息；

5)对像素值序列中的第N_AI+N_CLM+1个像素到第N个像素的像素值进行调整：如果x_i＝1且S_LM中第i-N_AI序列标志位S_LM(i-N_AI)＝1，则调整为x_i＝0；如果x_i＝254且S_LM(i-N_AI)＝1，则调整为x_i＝255；

6)用S_LSB和S′_LSB的数值依次替换像素值序列中

的最低有效位，i∈{1，...，N_AI+N_CLM}，获得原始的载体图像。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于根据得到的辅助信息逆序反解像素值序列中第(N_AI+N_CLM+1)个像素到第(N_AI+N_CLM+T)个像素的像素值的方法为：首先计算每个像素值的预测误差

如果

则提取嵌入的数据信息

并计算嵌入之前的像素值

如果

则提取嵌入的数据信息

并计算嵌入之前的像素值如果

则计算嵌入之前的像素值

如果

则计算嵌入之前的像素值

对于其他情况，则

9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于所述2)中，顺序读取所述像素值序列前N_AI个像素的最低有效位得到一序列S_AI，其中依次将S_AI划分为8、9、四段，分别代表整数

的二进制数、整数

的二进制数、整数N_CLM的二进制数和整数T的二进制数。