CN107818266B - 基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法。本发明通过构造了更高效的可嵌单位,并且针对不同载体图像的特点对其可嵌区域的EPP的灰度趋势进行差异化编码,最终通过像素置换嵌入信息。本算法在结合可嵌条件在提升嵌入容量的同时避免隐写过程给图像视觉质量造成过大影响。此外,增加了基于灰度趋势特征的可嵌像素对自适应预编码过程,更大程度上增加了算法嵌入容量。最后,采用像素置换的方式嵌入密位,使得算法具有灰度直方图稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法。
背景技术
随着文本加密技术在网络安全领域的广泛应用,其不足之处也 越来越明显,如针对文本加密的破解分析越来越多,文本加密所需 的密钥尺寸越来越大,文本加密几乎无法保证密文也是人类可读 的。因此,为了满足信息在安全性上的更高要求,图像信息隐藏,又称图像隐写成为网络安全领域的新热点。
根据算法是否具有可逆性,图像信息隐藏可被分为可逆信息隐 藏与不可逆信息隐藏。可逆性指隐写图像在经过秘密信息提取后能 还原成隐写前的载体图像,这一特性使得接收者可在提取秘密信息 之后将它从隐写图像中完全剔除,避免残留信息遭受攻击,且还使 得载体图像可以无差别循环利用。不可见性与嵌入容量是衡量图像 信息隐藏算法性能的两大重要指标,前者衡量了载体图像在秘密信 息嵌入前后的差别,后者衡量了在某算法下载体图像所能容纳的密 位最大量。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足,提出了一种基于像素置 换的自适应可逆信息隐藏方法。本发明能够有效提高可逆信息隐藏 性能。
本发明设计了更稠密的载体图像分割方法与相应的可嵌对筛选 条件,根据可嵌区域灰度趋势特点对可嵌对进行自适应预编码,再 利用Huffman压缩算法对编码进行压缩,最后在空余位实现可逆信 息隐藏。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案具体步骤如下:
步骤1:可嵌像素对搜索
步骤1.1.首先将矩形数阵分割成若干个不重叠2×3像素块, 设载体图像像素尺寸为M×N,其像素块个数n计算公式如下:
若由于载体图像尺寸问题,小部分像素不能按此构成2×3像素 块则不对该部分像素进行任何后续处理;
在空间域上,灰度载体图像可被看作是由像素灰度值按一定顺 序排列组成的矩形数阵,可嵌像素对是该方法提出的密位嵌入单元;
步骤1.2.将发送者与接收者事先分享好的密钥的每一位按顺序 分配给每个像素块,密钥为伪随机二进制序列,且密钥长度与被嵌 入像素块数一致;
若像素块被分配到的密钥位为1,则将该像素块分割为两个类 型1像素对;若像素块被分配到的密钥位为0,则将该像素块分割 为两个类型0像素对;
经过步骤1.1和1.2载体图像中的所有像素对已被密钥唯一确 定并得到;
步骤1.3.考虑到像素置换在之后过程中的有效性以及信息隐藏 的不可见性,需要从所有像素对中筛选出全部EPP用于之后的密位 嵌入过程,具体可嵌条件如下:
条件(1):经过某一密钥唯一确定了载体图分割结果后,对于确 定类型的像素对,其对应类型的EPP的两个端点像素值必须不相 等,其中不同类型像素对的端点像素位置不同;
条件(2):EPP内三个像素值中最大值与最小值的差必须小于阈 值T;
具体公式体现如下:
|aep1-aep2|>0 (2)
max{aep1,aep2,atp}-min{aep1,aep2,atp}<T (3)
其中,aep1、aep2为该像素对的两个端点像素;atp为该像素对的 拐点像素;T为阈值;
步骤(2)密位嵌入
步骤2.1.EPP自适应预编码及压缩:
首先,标记四种EPP,分别称为1L-EPP、1R-EPP、0L-EPP与 0R-EPP;
然后,分别统计该四种类型EPP在端点处的总体灰度趋势,并 据总体灰度趋势对其进行自适应预编码;
步骤2.2.必要信息的整合与嵌入:
把嵌入的必要信息按功能分为三部分:定位图p1,用于载体还原 的p'0以及秘密信息p2;其中,定位图p1是一个固定长度为16位的二 进制序列,它的前4位由预编码过程确定,其剩余位用来确定秘密信 息在被嵌入信息中的位置;
步骤(3)密位提取与载体复原
密位提取与载体复原是密位嵌入的逆过程,具体算法步骤如 下:
输入:密钥k,隐写图像I1;
输出:秘密信息p2,载体图像I0;
步骤3.1.读入I1,根据事先分享的密钥k在空间域对隐写图像 进行分割,并利用条件(1)和条件(2)筛选出所有EPP;
步骤3.2.选择前4个EPP,利用表2,根据该4个EPP的类型 倒推得出p1的前4位;
步骤3.3.提取被嵌入信息的第5至16位,即p1后12位,将该 12位二进制数转换为十进制数,得到秘密信息p2的长度;
步骤3.4.根据秘密信息长度从被嵌入信息中提取秘密信息p2;
步骤3.5.提取被嵌入信息的中间p′0部分,利用表1将p′0解压为 p0;
步骤3.6.根据p1的前4位与前4个EPP,进行一次像素置换, 从而将前4个EPP还原回信息嵌入之前;
步骤3.7.将除去前4位的p0与除去前4位的被嵌入信息按顺序 逐位对比;
(1)若两位相同,不对该位对应的EPP做任何改变;
(2)若两位不同,则置换对应EPP中的端点像素;至此,I1被完全还原为初始载体图像I0。
步骤2.1所述的自适应预编码具体做法如下:
假设EPP中共有n1L个为1L-EPP,其中端点灰度值由左上至
右下呈下降趋势的1L-EPP被称为1Ld-EPP,个数为n1Ld,反之呈 上升趋势的被称为1Li-EPP;
若n1Ld/n1L≥0.5,则将所有1Ld-EPP预编码为0,将所有1Li-EPP 预编码为1,并把定位图p1的第1位记为1;
若n1Ld/n1L<0.5,将所有1Ld-EPP预编码为1,将所有1Li-EPP预 编码为0,并把定位图p1的第1位记为0;
将1R-EPP分为1Rd-EPP与1Ri-EPP两类,并将两者中数量多的 一类预编码为0,另一类预编码为1,将p1的第2位记为与1Ri-EPP 的预编码值相同;
对于0L-EPP,则按端点灰度值由左下至右上的下降或上升趋势 将其分为0Ld-EPP与0Li-EPP两类,并同样将两者中数量多的一类 预编码为0,另一类预编码为1,p1的第3位记为与0Li-EPP的预编 码值相同;然后按同样方法完成0R-EPP中0Rd-EPP与0Ri-EPP两类的预编码与p1第4位的设值;
经过上述自适应预编码过程,所有载体还原所需的EPP灰度趋 势信息被提取到一个二进制序列p0和p1的前4位中;
对上述得到的p0进行Huffman压缩编码,采用2-bit分组形式 进行压缩,具体压缩编码方法如表1所示;
表1 码字替代表
其中p1的前4位不参与Huffman压缩编码;并将经过Huffman 压缩编码的p0称为p′0。
步骤2.2所述的必要信息的整合与嵌入,具体如下:
首先设len(·)是序列长度计算函数,则秘密信息的长度可由(4) 式计算得出;
len(p2)=len(p0)-len(p'0)-len(p1) (4)
p2为秘密信息;p0为经过自适应预编码得到的用于载体还原的 二进制序列;p'0为p0的Huffman压缩结果;p1为用于密位提取与载 体还原的定位图
其次将len(p2)转换为12位的二进制数,作为p1的剩余位,从而 得到完整的p1;
最后将该三部分整合为被嵌入信息;
将被嵌入信息的前4位即p1前4位,分别与前4个EPP对比, 并按表2嵌入载体图像;而对于两序列除前4位之外的剩余部分, 由于它们在长度上一致,因此将该两部分按顺序逐位对比;若两位 相同,不对该位对应的EPP做任何改变;若两位不同,则置换对应 EPP中的端点像素;经过像素置换载体图像变为含密的隐写图像;
表2 前4位被嵌入信息嵌入方式说明
步骤3.2所述的选择前4个EPP,利用表2,根据该4个EPP的 类型倒推得出p1的前4位,具体推导如下:
(1)若p1的第1位为1,则将除前4位之外的EPP中的1Ld- EPP、1Li-EPP分别编码为0、1;
(2)若p1的第1位为0,则将除前4位之外的EPP中的1Ld- EPP、1Li-EPP分别编码为1、0;
(3)若p1的第2位为1,则将除前4位之外的EPP中的1Rd- EPP、1Ri-EPP分别编码为0、1;
(4)若p1的第2位为0,将剩余部分的1Rd-EPP、1Ri-EPP分别 编码为1、0;
(5)若p1的第3位为1,则将除前4位之外的EPP中的0Ld- EPP、0Li-EPP分别编码为0、1;
(6)若p1的第3位为0,将剩余部分的0Ld-EPP、0Li-EPP分别 编码为1、0;
(7)若p1的第4位为1,则将除前4位之外的EPP中的0Rd- EPP、0Ri-EPP分别编码为0、1;
(8)若p1的第4位为0,将剩余部分的0Rd-EPP、0Ri-EPP分别 编码为1、0;由此得到完整被嵌入信息。
本发明有益效果如下:
本发明方法设计了一种用于可逆信息隐藏,像素成本更低的像 素对结构,结合可嵌条件在提升嵌入容量的同时避免隐写过程给图 像视觉质量造成过大影响。此外,增加了基于灰度趋势特征的可嵌 像素对自适应预编码过程,更大程度上增加了算法嵌入容量。最后,采用像素置换的方式嵌入密位,使得算法具有灰度直方图稳定 性。
附图说明
图1为本发明像素块分割示意图;
图2(a)为本发明像素对分割为两个类型1像素对示意图;
图2(b)为本发明像素对分割为两个类型0像素对示意图;
图3为本发明像素对示意图;
图4为本发明被嵌入信息示意图;
具体实施方式
基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法的具体步骤是:
步骤1:可嵌像素对搜索
可嵌像素对(EPP)是本文算法提出的密位嵌入单元,在空间域 上,灰度载体图像可被看作是由像素灰度值按一定顺序排列组成的 矩形数阵。首先,如图1所示将数阵分割成若干个不重叠2×3像素 块。
若由于载体图像尺寸问题,小部分像素不能按此构成2×3像素 块则不对该部分像素进行任何后续处理。因此,假设载体图像像素 尺寸为M×N,其像素块个数n计算公式如下:
然后,将发送者与接收者事先分享好的伪随机二进制序列(密 钥)的每一位按顺序分配给每个像素块。为了保证秘密信息能被完 整提取且载体图像能被完全还原,密钥长度至少需要与被嵌入像素 块数一致。若像素块被分配到的密钥位为1,则将该像素块按图2(a) 所示分割为两个类型1像素对;若像素块被分配到的密钥位为0, 则将该像素块按图2(b)所示分割为两个类型0像素对。经过上述过 程,载体图像中的所有像素对已被密钥唯一确定并得到。
考虑到像素置换在之后过程中的有效性以及信息隐藏的不可见 性,需要从所有像素对中筛选出全部EPP用于之后的密位嵌入过程. 具体可嵌条件如下:
条件(1):经过某一密钥唯一确定了载体图分割结果后,对于确 定形状的像素对,它是对应类型的EPP的必要条件之一是它的两个 端点像素值必须不相等(不同形状像素对的端点像素位置不同)。
条件(2):EPP内三个像素值中最大值与最小值的差必须小于阈 值T。
举例说明,假设某像素对结构如图3所示,则其是可嵌的,当 且仅当(2)、(3)式同时成立。
|a11-a22|>0 (2)
max{a11,a21,a22}-min{a11,a21,a22}<T (3)
其中,a11与a22为例中像素对的两个端点像素;a21为像素对的 拐点像素;T为阈值。
步骤(2)密位嵌入
步骤2.1)EPP自适应预编码及压缩
首先,将形如图2(a)中的两种EPP从左往右分别称为1L-EPP 与1R-EPP。同样,将形如图2(b)中的EPP分别称为0L-EPP与0R- EPP。然后,分别统计该四型EPP在端点处的总体灰度趋势,并据此 对其进行自适应预编码。具体做法如下:
假设EPP中共有n1L个为1L-EPP,其中端点灰度值由左上至
右下呈下降趋势的1L-EPP被称为1Ld-EPP,个数为n1Ld,反之呈 上升趋势的被称为1Li-EPP。
若n1Ld/n1L≥0.5,则将所有1Ld-EPP预编码为0,将所有1Li-EPP 预编码为1,并把定位图p1的第1位记为1。
若n1Ld/n1L<0.5,将所有1Ld-EPP预编码为1,将所有1Li-EPP预 编码为0,并把定位图(Location map)p1的第1位记为0。
举例说明:
对于形如图3的1L-EPP,则其为1Ld-EPP,当且仅当a11>a22。同 1)理,也按端点由左上至右下的灰度下降或上升趋势先
将1R-EPP分为1Rd-EPP与1Ri-EPP两类,并将两者中数量多的 一类预编码为0,另一类预编码为1,将p1的第2位记为与1Ri-EPP 的预编码值相同。
对于0L-EPP,则按端点灰度值由左下至右上的下降或上升趋势 将其分为0Ld-EPP与0Li-EPP两类,并同样将两者中数量多的一类 预编码为0,另一类预编码为1,p1的第3位记为与0Li-EPP的预编 码值相同。4)按同样方法完成0R-EPP中0Rd-EPP与0Ri-EPP两类 的预编码与p1第4位的设值。
经过上述自适应预编码过程,所有载体还原所需的EPP灰度趋 势信息被提取到一个二进制序列p0和p1的前4位中。
对上述得到的p0进行Huffman压缩编码[14]。Huffman压缩编码 是一种无损压缩方法,它的核心思想是将频繁出现的字符串用更短 的码字代替,用更长的码字代替不常出现的字符串,最终达到总码 字长度减小的目的。由于上一步的预编码工作已在最大程度上增加 二进制序列中0的个数,减少1的个数,因此大大增加了Huffman 压缩编码算法对该段二进制序列的压缩比。在此,本文采用2-bit 分组形式进行压缩,具体压缩编码方法如表1所示。
表1 码字替代表
值得一提的是,p1的前4位不参与Huffman压缩编码。把经过 上述Huffman压缩编码的p0称为p′0。
步骤2.2)被嵌入信息的整合与嵌入
提出的算法中被嵌入信息包括三部分,每部分具有不同的功 能。定位图p1,用于载体还原的p′0以及秘密信息p2。其中,p1是一 个固定长度为16位的二进制序列,它的前4位由预编码过程确定。 其剩余位用来确定秘密信息在被嵌入信息中的位置。具体做法如 下:
假设len(·)是序列长度计算函数,则秘密信息的长度可由(4)式 计算得出。
len(p2)=len(p0)-len(p'0)-len(p1) (4)
p2为秘密信息;p0为经过自适应预编码得到的用于载体还原的 二进制序列;p'0为p0的Huffman压缩结果;p1为用于密位提取与载 体还原的定位图
将len(p2)转换为12位的二进制数,作为p1的剩余位,从而得到 完整的p1。最后,如图4所示将该三部分整合为被嵌入信息。
首先,将被嵌入信息的前4位即p1前4位,分别与前4个EPP 对比,并按表2嵌入载体图像。而对于两序列除前4位之外的剩余 部分,由于它们在长度上一致,因此将该两部分按顺序逐位对比。 若两位相同,不对该位对应的EPP做任何改变;若两位不同,则置 换对应EPP中的端点像素。经过像素置换载体图像变为含密的隐写 图像。
表2 前4位被嵌入信息嵌入方式说明
步骤(3)密位提取与载体复原
密位提取与载体复原是密位嵌入的逆过程,具体算法步骤如 下:
输入:密钥k,隐写图像I1。
输出:秘密信息p2,载体图像I0。
步骤3.1)读入I1,根据事先分享的密钥k在空间域对隐写图像 进行分割,并利用条件(1)和条件(2)筛选出所有EPP。
步骤3.2)选择前4个EPP,利用表2,根据该4个EPP的类型 倒推得出p1的前4位。
(1)若p1的第1位为1,则将除前4位之外的EPP中的1Ld- EPP、1Li-EPP分别编码为0、1。
(2)若p1的第1位为0,则将除前4位之外的EPP中的1Ld- EPP、1Li-EPP分别编码为1、0。
(3)若p1的第2位为1,则将除前4位之外的EPP中的1Rd- EPP、1Ri-EPP分别编码为0、1。
(4)若p1的第2位为0,将剩余部分的1Rd-EPP、1Ri-EPP分别 编码为1、0。
(5)若p1的第3位为1,则将除前4位之外的EPP中的0Ld- EPP、0Li-EPP分别编码为0、1。
(6)若p1的第3位为0,将剩余部分的0Ld-EPP、0Li-EPP分别 编码为1、0。
(7)若p1的第4位为1,则将除前4位之外的EPP中的0Rd- EPP、0Ri-EPP分别编码为0、1。
(8)若p1的第4位为0,将剩余部分的0Rd-EPP、0Ri-EPP分别 编码为1、0。由此得到完整被嵌入信息。
步骤3.3)提取被嵌入信息的第5至16位(p1后12位),将该 12位二进制数转换为十进制数,得到秘密信息p2的长度。
步骤3.4)根据秘密信息长度从被嵌入信息中提取秘密信息 p2。
步骤3.5)提取被嵌入信息的中间p′0部分,利用表1将p′0解压为 p0。
步骤3.6)根据p1的前4位与前4个EPP,利用表2再进行一次 像素置换,从而将前4个EPP还原回信息嵌入之前。
步骤3.7)将除去前4位的p0与除去前4位的被嵌入信息按顺序 逐位对比。
(1)若两位相同,不对该位对应的EPP做任何改变。
(2)若两位不同,则置换对应EPP中的端点像素。至此,I1被完全还原为初始载体图像I0。
Claims (4)
1.基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤(1)可嵌像素对EPP搜索;
步骤1.1.首先将矩形数阵分割成若干个不重叠2×3像素块,设载体图像像素尺寸为M×N,其像素块个数n计算公式如下:
若由于载体图像尺寸问题,小部分像素不能按此构成2×3像素块则不对该部分像素进行任何后续处理;
在空间域上,灰度载体图像可被看作是由像素灰度值按一定顺序排列组成的矩形数阵,可嵌像素对是该方法提出的密位嵌入单元;
步骤1.2.将发送者与接收者事先分享好的密钥的每一位按顺序分配给每个像素块,密钥为伪随机二进制序列,且密钥长度与被嵌入像素块数一致;
若像素块被分配到的密钥位为1,则将该像素块分割为两个类型1像素对;若像素块被分配到的密钥位为0,则将该像素块分割为两个类型0像素对;
经过步骤1.1和1.2载体图像中的所有像素对已被密钥唯一确定并得到;
步骤1.3.考虑到像素置换在之后过程中的有效性以及信息隐藏的不可见性,需要从所有像素对中筛选出全部EPP用于之后的密位嵌入过程,具体可嵌条件如下:
条件(1):经过某一密钥唯一确定了载体图像分割结果后,对于确定类型的像素对,其对应类型的EPP的两个端点像素值必须不相等,其中不同类型像素对的端点像素位置不同;
条件(2):EPP内三个像素值中最大值与最小值的差必须小于阈值T;
具体公式体现如下:
|aep1-aep2|>0, (2)
max{aep1,aep2,atp}-min{aep1,aep2,atp}<T, (3)
其中,aep1、aep2为该像素对的两个端点像素;atp为该像素对的拐点像素;T为阈值;
步骤(2)密位嵌入;
步骤2.1.EPP自适应预编码及压缩:
首先,标记四种EPP,分别称为1L-EPP、1R-EPP、0L-EPP与0R-EPP;
然后,分别统计该四种类型EPP在端点处的总体灰度趋势,并据总体灰度趋势对其进行自适应预编码;
步骤2.2.必要信息的整合与嵌入:
把嵌入的必要信息按功能分为三部分:定位图p1,用于载体还原的p'0以及秘密信息p2;其中,定位图p1是一个固定长度为16位的二进制序列,它的前4位由预编码过程确定,其剩余位用来确定秘密信息在被嵌入信息中的位置;
步骤(3)密位提取与载体复原;
密位提取与载体复原是密位嵌入的逆过程,具体算法步骤如下:
输入:密钥k,隐写图像I1;
输出:秘密信息p2,载体图像I0;
步骤3.1.读入I1,根据事先分享的密钥k在空间域对隐写图像进行分割,并利用条件(1)和条件(2)筛选出所有EPP;
步骤3.2.选择前4个EPP,利用表2,根据该4个EPP的类型倒推得出p1的前4位;
表2前4位被嵌入信息嵌入方式说明
步骤3.3.提取被嵌入信息的第5至16位,即p1后12位,将该12位二进制数转换为十进制数,得到秘密信息p2的长度;
步骤3.4.根据秘密信息长度从被嵌入信息中提取秘密信息p2;
步骤3.5.提取被嵌入信息的中间p′0部分,利用表1将p′0解压为p0;
表1码字替代表
步骤3.6.根据p1的前4位与前4个EPP,进行一次像素置换,从而将前4个EPP还原回信息嵌入之前;
步骤3.7.将除去前4位的p0与除去前4位的被嵌入信息按顺序逐位对比;
(1)若两位相同,不对该位对应的EPP做任何改变;
(2)若两位不同,则置换对应EPP中的端点像素;至此,I1被完全还原为初始载体图像I0。
2.根据权利要求1所述的基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法,其特征在于步骤2.1所述的自适应预编码具体做法如下:
假设EPP中共有n1L个1L-EPP,其中端点灰度值由左上至右下呈下降趋势的1L-EPP被称为1Ld-EPP,个数为n1Ld,反之呈上升趋势的被称为1Li-EPP;若n1Ld/n1L≥0.5,则将所有1Ld-EPP预编码为0,将所有1Li-EPP预编码为1,并把定位图p1的第1位记为1;
若n1Ld/n1L<0.5,将所有1Ld-EPP预编码为1,将所有1Li-EPP预编码为0,并把定位图p1的第1位记为0;
将1R-EPP分为1Rd-EPP与1Ri-EPP两类,并将两者中数量多的一类预编码为0,另一类预编码为1,将p1的第2位记为与1Ri-EPP的预编码值相同;
对于0L-EPP,则按端点灰度值由左下至右上的下降或上升趋势将其分为0Ld-EPP与0Li-EPP两类,并同样将两者中数量多的一类预编码为0,另一类预编码为1,p1的第3位记为与0Li-EPP的预编码值相同;然后按同样方法完成0R-EPP中0Rd-EPP与0Ri-EPP两类的预编码与p1第4位的设值;
经过上述自适应预编码过程,所有载体还原所需的EPP灰度趋势信息被提取到一个二进制序列p0和p1的前4位中;
对上述得到的p0进行Huffman压缩编码,采用2-bit分组形式进行压缩,具体压缩编码方法如表1所示;
表1码字替代表
其中p1的前4位不参与Huffman压缩编码;并将经过Huffman压缩编码的p0称为p′0。
3.根据权利要求2所述的基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法,其特征在于步骤2.2所述的必要信息的整合与嵌入,具体如下:
首先设len(·)是序列长度计算函数,则秘密信息的长度可由(4)式计算得出;
len(p2)=len(p0)-len(p'0)-len(p1), (4)
p2为秘密信息;p0为经过自适应预编码得到的用于载体还原的二进制序列;p'0为p0的Huffman压缩结果;p1为用于密位提取与载体还原的定位图;
其次将len(p2)转换为12位的二进制数,作为p1的剩余位,从而得到完整的p1;
最后将该三部分整合为被嵌入信息;
将被嵌入信息的前4位即p1前4位,分别与前4个EPP对比,并按表2嵌入载体图像;而对于两序列除前4位之外的剩余部分,由于它们在长度上一致,因此将该两部分按顺序逐位对比;若两位相同,不对该位对应的EPP做任何改变;若两位不同,则置换对应EPP中的端点像素;经过像素置换载体图像变为含密的隐写图像;
表2前4位被嵌入信息嵌入方式说明
4.根据权利要求3所述的基于像素置换的自适应可逆信息隐藏方法,其特征在于步骤3.2所述的选择前4个EPP,利用表2,根据该4个EPP的类型倒推得出p1的前4位,具体推导如下:
(1)若p1的第1位为1,则将除前4位之外的EPP中的1Ld-EPP、1Li-EPP分别编码为0、1;
(2)若p1的第1位为0,则将除前4位之外的EPP中的1Ld-EPP、1Li-EPP分别编码为1、0;
(3)若p1的第2位为1,则将除前4位之外的EPP中的1Rd-EPP、1Ri-EPP分别编码为0、1;
(4)若p1的第2位为0,将剩余部分的1Rd-EPP、1Ri-EPP分别编码为1、0;
(5)若p1的第3位为1,则将除前4位之外的EPP中的0Ld-EPP、0Li-EPP分别编码为0、1;
(6)若p1的第3位为0,将剩余部分的0Ld-EPP、0Li-EPP分别编码为1、0;
(7)若p1的第4位为1,则将除前4位之外的EPP中的0Rd-EPP、0Ri-EPP分别编码为0、1;
(8)若p1的第4位为0,将剩余部分的0Rd-EPP、0Ri-EPP分别编码为1、0;由此得到完整被嵌入信息。
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