CN108109101A - 一种基于多媒体数据的信息隐藏方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于多媒体数据的信息隐藏方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：计算图像块的局部复杂度，将局部复杂度不大于预设阈值的图像块形成第一集合；构造位置图，压缩位置图得到比特流，生成附加信息；按照位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对图像块进行分层划分；利用分层划分的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；根据预测误差计算基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并替换基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；将附加信息替换载体图像中前附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到载体图像中剩余图像块中完成信息隐藏。无损的方式将水印信息嵌入到载体信息。
Description
技术领域
本发明涉及多媒体信息安全领域，特别涉及一种基于多媒体数据的信息隐藏方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
计算机信息技术的发展和普及给数字媒体信息的传播带来便利的同时也使得信息载体在网络传播的过程中很可能会遭受一些有意或无意的破坏攻击，继而使得人们无法对该信息载体的内容真实性和完整性进行验证。
信息隐藏技术通过将水印信息以某种不可察觉的方式嵌入到数字媒体中，使得接收者可以通过提取数字媒体中的隐藏信息来验证所接收到的信息的真实性和完整性。
现有技术中信息隐藏技术只关注嵌入的水印信息在解码端能否被正确提取出来，而忽视了信息隐藏过程中是否对载体信息造成永久失真，以致载体信息无法全部复原。例如，医学诊断、法律取证等一些实际应用中，不仅需要保证水印信息的完整性同时需要载体信息的无失真恢复。
因此，如何以无损的方式将水印信息嵌入到载体信息中，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多媒体数据的信息隐藏方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够以无损的方式将水印信息嵌入到载体信息中，保证在提取的过程中能够恢复原始图像。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于多媒体数据的信息隐藏方法，所述方法包括：
计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将所述局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；
根据所述第一集合构造位置图，压缩所述位置图得到比特流，并利用所述比特流生成附加信息；
按照所述位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；
利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；
根据所述预测误差计算所述基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换所述基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；
将所述附加信息替换所述载体图像中前所述附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到所述载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
可选的，计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，包括：
利用公式计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度σi,j；
其中，集合{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}为环绕图像块Bi,j的(r+c+1)个像素，μEPN表示集合的均值。
可选的，按照所述位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分，包括：
当所述局部复杂度σi属于T/2＜σi≤T时，对应图像块作为基本嵌入单元；
当所述局部复杂度σi属于T/4＜σi≤T/2时，将对应图像块划分为前[n/2]个像素和后[n/2]个像素的两个基本嵌入单元；
当所述局部复杂度σi属于σi≤T/4时，将对应图像块划分为前[n/3]个像素、中[n/3]个像素和后[n/3]个像素的三个基本嵌入单元；其中，T为预设阈值。
可选的，利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差，包括：
将所述基本嵌入单元中的像素按灰度值从小到大排序；
利用排序后的前三个对应的像素计算预测误差(dS1,dS2)；
利用排序后的最后三个对应的像素计算预测误差(dL1,dL2)。
本发明还提供一种基于多媒体数据的信息隐藏装置，所述装置包括：
局部复杂度计算模块，用于计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将所述局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；
附加信息模块，用于根据所述第一集合构造位置图，压缩所述位置图得到比特流，并利用所述比特流生成附加信息；
分层划分模块，用于按照所述位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；
预测误差模块，用于利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；
水印模块，用于根据所述预测误差计算所述基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换所述基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；
附加信息嵌入模块，用于将所述附加信息替换所述载体图像中前所述附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到所述载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
可选的，所述局部复杂度计算模块，包括：局部复杂度计算单元，用于利用公式计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度σi,j；
其中，集合{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}为环绕图像块Bi,j的(r+c+1)个像素，μEPN表示集合的均值。
可选的，所述分层划分模块，包括：
第一划分单元，用于当所述局部复杂度σi属于T/2＜σi≤T时，对应图像块作为基本嵌入单元；
第二划分单元，用于当所述局部复杂度σi属于T/4＜σi≤T/2时，将对应图像块划分为前[n/2]个像素和后[n/2]个像素的两个基本嵌入单元；
第三划分单元，用于当所述局部复杂度σi属于σi≤T/4时，将对应图像块划分为前[n/3]个像素、中[n/3]个像素和后[n/3]个像素的三个基本嵌入单元；其中，T为预设阈值。
可选的，所述预测误差模块具体为将所述基本嵌入单元中的像素按灰度值从小到大排序；利用排序后的前三个对应的像素计算预测误差(dS1,dS2)；利用排序后的最后三个对应的像素计算预测误差(dL1,dL2)的模块。
本发明还提供一种基于多媒体数据的信息隐藏设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述基于多媒体数据的信息隐藏方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述基于多媒体数据的信息隐藏方法的步骤。
本发明所提供的基于多媒体数据的信息隐藏方法，其特征在于，方法包括：计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；根据第一集合构造位置图，压缩位置图得到比特流，并利用比特流生成附加信息；按照位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；根据预测误差计算基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；将附加信息替换载体图像中前附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
可见，该方法经过上述嵌入水印的过程，可以实现可逆信息隐藏，即提取过程是嵌入过程的逆过程提取过程注重从含水印载体中正确提取水印和恢复原始图像；从而实现以无损的方式将水印信息嵌入到载体信息中。本发明所还提供了基于多媒体数据的信息隐藏装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的基于多媒体数据的信息隐藏方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的24邻域示意图；
图3为本发明实施例所提供的基于多媒体数据的信息嵌入过程的流程图；
图4为本发明实施例所提供的基于多媒体数据的信息提取过程的流程图；
图5为本发明实施例所提供的基于多媒体数据的信息隐藏装置的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种基于多媒体数据的信息隐藏方法，能够以无损的方式将水印信息嵌入到载体信息中；本发明的另一核心是提供一种基于多媒体数据的信息隐藏装置、设备及计算机可读存储介质。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例提供的基于多媒体数据的信息隐藏方法，是一种可逆信息隐藏技术，能够实现以无损的方式将水印信息嵌入到载体信息中。因此在解码端可以无失真的提取出水印信息后仍能无损恢复出原始载体信息(即未加入水印的原始图像)，从而满足了一些实际应用中借助于恢复出的原始载体信息进行医疗诊断、法律诉讼等应用需求。本实施例提供的基于多媒体数据的信息隐藏方法是一种基于改进的像素值排序(Improved pixel-value-ordering)和自适应块划分的可逆信息隐藏方法；具体实现可逆信息隐藏的过程分为嵌入和提取两部分。嵌入过程是将水印信息无失真地嵌入到载体图像中；提取过程是嵌入过程的逆过程，即按照嵌入过程的逆过程可以从含水印载体中正确提取水印和恢复原始图像。因此本实施例仅以嵌入过程说明该可逆信息隐藏方法，对应的逆过程即为提取过程。具体请参考图1，图1为本发明实施例所提供的基于多媒体数据的信息隐藏方法的流程图；该方法可以包括：
S100、计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；
具体的，本实施例并不限定载体图像划分成图像块的个数，当然也不限定载体图像的大小。例如可以将大小为R×C原始图像分成大小为n＝r×c的图像块。
计算各图像块的局部复杂度，本实施例并不限定计算局部复杂度的方法。本实施例利用图像块的局部复杂度作为控制参数，来决定该图像块是否适合嵌入数据(即嵌入水印等验证信息)。只有局部复杂度小于或等于预设阈值T的图像块才能用于嵌入数据。将局部复杂度小于或者等于预设阈值T的所有图像块组成一个集合SB即第一集合，第一集合中图像块数量记为L。例如对于任一个图像块(其中代表向下取整函数)，计算围绕它的(r+c+1)个最近邻像素构成的邻域的局部复杂度，记为σi,j，请参考图2，{p1,1,…,p1,c；p2,1,…,p2,c；…,pr,1,…,pr,c}构成了图像块Bi,j和{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}是环绕Bi,j的(r+c+1)个像素。
可选的，计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度可以包括：
利用公式计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度σi,j；
其中，集合{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}为环绕图像块Bi,j的(r+c+1)个像素，μEPN表示集合的均值。
S110、根据第一集合构造位置图，压缩位置图得到比特流，并利用比特流生成附加信息；
其中，利用第一集合构造位置图，即产生一个和集合SB中各图像块一一对应的一维位置序列LM。可选的，所述的一维位置序列是将二维图像块按照从左到右、从上到下的顺序排列得到的。每个位置对应的标识可以用0或1来表示，当然也可以用其他数字或者字符来表示，只要可以标识该位置对应的图像块是否可以无失真的恢复原状即可。例如以SB中一个图像块Bi＝{p1,…,pn}(i∈{1,...L})为例，如果Si的某个点的像素值等于0或255的时候，则该像素点在水印嵌入的过程中可能会溢出从而导致它在水印提取过程中无法无失真恢复。对于SB中不能无失真恢复的图像块标识LMi为1，其他的标识为0，生成的{LM1,…,LML}。
本实施例并不限定压缩位置图的具体方式，例如可以是算术编码压缩。即将生成的{LM1,…,LML}经过算术编码压缩后得到长度为LS的二进制的比特流B。
具体的，将比特流B和用8比特二进制(本实施例并不对此进行限定，也可以是16比特二进制)表示的T连接成长度LS+8的附加信息，之所以要将附加信息和载荷一起嵌入到图像中，是因为在抽取过程中需要先将这些附加信息提取出来，然后再依靠这些附加信息来进行正确的水印提取和原始图像恢复。
S120、按照位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；
具体的，本实施例并不限定具体的预设阈值范围数量以及每个预设阈值范围的上下限数值。进而也不限定每个预设阈值范围对应的划分规则。用户可以根据实际要插入的水印数据的具体情况进行设定和修改。整体只要符合局部复杂度越小可以划分的层数越多即可，这样其可以插入的水印数据可以越多。优选的，按照位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分可以包括：
当局部复杂度σi属于T/2＜σi≤T时，对应图像块作为基本嵌入单元；
当局部复杂度σi属于T/4＜σi≤T/2时，将对应图像块划分为前[n/2]个像素和后[n/2]个像素的两个基本嵌入单元；
当局部复杂度σi属于σi≤T/4时，将对应图像块划分为前[n/3]个像素、中[n/3]个像素和后[n/3]个像素的三个基本嵌入单元；其中，T为预设阈值。
具体的，将位置图中标识为0对应的图像块可以看成第二集合SE，根据SE中的图像块Bi的局部复杂度σi，如果T/2＜σi≤T，则图像块Bi作为基本嵌入单元，即不会对其进行子块划分操作；如果T/4＜σi≤T/2，则将图像块Bi分成大小分别为[n/2]和[n/2]的两个基本嵌入单元，即将Bi中前[n/2]个像素组成一个基本嵌入单元，后[n/2]个像素组成另一个基本嵌入单元；如果σi≤T/4，则将Bi分成大小为1×3的基本嵌入单元。
S130、利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；
该步骤主要是为了实现块内预测。本实施例并不限定具体的根据灰度值计算预测误差的规则。例如可以通过对基本嵌入单元内的像素的灰度值的两头进行计算得到预测误差。如可以仅选取较小的预设数量(例如3个或者4个)灰度值进行依次预测，再选取较大的预设数量(例如3个或者4个)灰度值进行依次预测。优选的，利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差可以包括：
将基本嵌入单元中的像素按灰度值从小到大排序；
利用排序后的前三个对应的像素计算预测误差(dS1,dS2)；
利用排序后的最后三个对应的像素计算预测误差(dL1,dL2)。
具体的，对于任一个基本嵌入单元，将所含像素按灰度值从小到大的顺序排列得到pσ(1),…,pσ(n)；对于三个最小的像素—(pσ(1),pσ(2),pσ(3))，用pσ(3)预测pσ(2)的同时用pσ(2)去预测pσ(1)，从而可得到一个预测误差对(dS1,dS2)；同理，对于三个最大的像素—(pσ(n-2),pσ(n-1),pσ(n))，用pσ(n-2)预测pσ(n-1)的同时用pσ(n-1)去预测pσ(n)，可以得到另一个预测误差对(dL1,dL2)。
其中，σ:{1,…,n}→{1,…,n}是一对一的数据映射，它表示的是像素在排序之前的位置，注意：如果两个像素的值相等，则原先位置在前的像素排序后仍在前而原先位置在后的像素排序后仍在后，即如果pσ(i)＝pσ(j)且i＜j，则pσ(1)≤…≤pσ(n)，σ(i)＜σ(j)。
当预测误差dS2定义为，其中s2＝min(σ(2),σ(1))，t2＝max(σ(2),σ(1))；
当预测误差dS1定义为，其中s1＝min(σ(3),σ(2))，t1＝max(σ(3),σ(2))；
当预测误差dL1定义为，其中u1＝min(σ(n-2),σ(n-1))，v1＝max(σ(n-2),σ(n-1))；
当预测误差dL2定义为dL2＝pu-pv，其中u2＝min(σ(n-1),σ(n))，v2＝max(σ(n-1),σ(n))。
S140、根据预测误差计算基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；
该步骤主要通过修改对应的像素值实现水印数据的添加。下面以三个最小的像素—(pσ(1),pσ(2),pσ(3))为例，将pσ(1)，pσ(2)和pσ(3)之间的大小关系分成四种情况：pσ(1)＝pσ(2)＝pσ(3)，pσ(1)＜pσ(2)＜pσ(3)，pσ(1)＜pσ(2)＝pσ(3)和pσ(1)＝pσ(2)＜pσ(3)。当pσ(1)＝pσ(2)＝pσ(3)时，为了保证含水印信息的像素值p'σ(1)小于p'σ(2)，将待嵌水印比特对(b1,b2)的三种取值(0,0)，(0,1)和(1,1)中的一个嵌入到预测误差对(dS1,dS2)中(具体过程可以参考表1)；用表2、3和4来分别描述在pσ(1)＜pσ(2)＜pσ(3)，，pσ(1)＜pσ(2)＝pσ(3)和pσ(1)＝pσ(2)＜pσ(3)三种情况下的水印嵌入过程。同理，对于三个最大的像素(pσ(n-2),pσ(n-1),pσ(n))，将pσ(n-2)，pσ(n-1)和pσ(n)之间的大小关系分成四种情况：pσ(n-2)＝pσ(n-1)＝pσ(n)，pσ(n-2)＜pσ(n-1)＜pσ(n)，pσ(n-2)＜pσ(n-1)＝pσ(n)和pσ(n-2)＝pσ(n-1)＜pσ(n)，并用表5、6、7和8来分别描述在pσ(n-2)＝pσ(n-1)＝pσ(n)，pσ(n-2)＜pσ(n-1)＜pσ(n)和pσ(n-2)＜pσ(n-1)＝pσ(n)和pσ(n-2)＝pσ(n-1)＜pσ(n)四种情况下的水印嵌入过程。
表1在pσ(1)＝pσ(2)＝pσ(3)条件下含水印像素值p'σ(1)和p'σ(1)
表2在pσ(1)＜pσ(2)＜pσ(3)条件下含水印像素值p'σ(1)和p'σ(2)
表3在pσ(1)＜pσ(2)＝pσ(3)条件下含水印像素值p'σ(1)和p'σ(2)
表4在pσ(1)＝pσ(2)＜pσ(3)条件下含水印像素值p'σ(1)和p'σ(2)
表5在pσ(n-2)＝pσ(n-1)＝pσ(n)条件下含水印像素值p'σ(n-1)和p'σ(n)
表6在pσ(n-2)＜pσ(n-1)＜pσ(n)条件下含水印像素值p'σ(n-1)和p'σ(n)
表7在pσ(n-2)＜pσ(n-1)＝pσ(n)条件下含水印像素值p'σ(n-1)和p'σ(n)
表8在pσ(n-2)＝pσ(n-1)＜pσ(n)条件下，得到含水印像素值p'σ(n-1)和p'σ(n)
即在执行S150之前，将载体图像(即带加入验证信息如水印数据的图像)按照从左到右，从上到下的顺序遍历图像I中的每一个图像块，并计算每一个图像块的局部复杂度σ，如果σ＞T，则跳过该图像块对其不作任何处理；如果σ≤T，按照上述步骤得到基本嵌入过单元，再执行对该基本嵌入单元进行水印嵌入。
S150、将附加信息替换载体图像中前附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
具体的，以LS+8为例说明该步骤即在载体图像I中前LS+8个像素按照上述过程处理完之后，用LS+8个附加信息去分别代替前LS+8个像素的最不重要位，并将代替后的最不重要位和载荷p一起嵌入到I中剩余图像块中。在I中所有图像块经上述S140处理完之后，产生含水印图像IW，完成可逆信息隐藏。
提取过程即上述过程的逆过程，下面可以参考图3和图4，具体说明基于多预测器的嵌入和提取的过程，即将载体图像加入水印信息实现信息嵌入，将嵌入信息后的图像网络传输或者存储，在对其进行信息提取(提取出水印信息)得到载体图像。载体图像和水印信息在嵌入前和提取后保持不变，从而达到信息隐藏的可逆。其中请参考图3，嵌入过程具体如下：
步骤201、分块；将大小为R×C的原始图像分成大小为n＝r×c的图像块。
步骤202、计算图像块的局部复杂度；以图像块的局部复杂度作为控制参数，来决定一个图像块是否适合嵌入数据。对于任一个图像块(其中代表向下取整函数)，计算围绕它的(r+c+1)个最近邻像素构成的邻域的局部复杂度，只有局部复杂度小于或等于预设阈值T的图像块才能用于嵌入数据。将局部复杂度小于或者等于预设阈值T的所有图像块组成一个集合SB即第一集合，第一集合中图像块数量记为L。
步骤203、构造位置图；产生一个和集合SB中各图像块一一对应的一维位置序列LM。将SB中某一个图像块按照从左到右、从上到下的顺序排列得到一维像素序列Bi＝{p1,…,pn}(i∈{1,...L})，如果Si的某个点的像素值等于0或255的时候，则该像素点在水印嵌入的过程中可能会溢出从而导致它在水印提取过程中无法无失真恢复。对于SB中不能无失真恢复的图像块标识LMi为1，其他的标识为0，并将标识为0的所有图像块组成一个新的集合SE；将生成的{LM1,…,LML}经过算术编码压缩后得到长度为LS的二进制的比特流B。
步骤204、产生附加信息；将比特流B和用8比特二进制表示的T连接成长度LS+8的附加信息，后续将附加信息和载荷一起嵌入到图像中。
步骤205、分层；计算SE中的图像块Bi的局部复杂度σi，如果T/2＜σi≤T，则图像块Bi作为基本嵌入单元，即不会对其进行子块划分操作；如果T/4＜σi≤T/2，则将图像块Bi分成大小分别为[n/2]和[n/2]的两个基本嵌入单元，即将Bi中前[n/2]个像素组成一个基本嵌入单元，后[n/2]个像素组成另一个基本嵌入单元；如果σi≤T/4，则将Bi分成大小为1×3的基本嵌入单元。
步骤206、块内预测：对于任一个基本嵌入单元，将所含像素按灰度值从小到大的顺序排列得到pσ(1),…,pσ(n)；对于三个最小的像素—(pσ(1),pσ(2),pσ(3))，用pσ(3)预测pσ(2)的同时用pσ(2)去预测pσ(1)，从而可得到一个预测误差对(dS1,dS2)；同理，对于三个最大的像素—(pσ(n-2),pσ(n-1),pσ(n))，用pσ(n-2)预测pσ(n-1)的同时用pσ(n-1)去预测pσ(n)，可以得到另一个预测误差对(dL1,dL2)。
步骤207、修改像素值，实现信息嵌入；以三个最小的像素—(pσ(1),pσ(2),pσ(3))为例，将pσ(1)，pσ(2)和pσ(3)之间的大小关系分成四种情况：pσ(1)＝pσ(2)＝pσ(3)，pσ(1)＜pσ(2)＜pσ(3)，pσ(1)＜pσ(2)＝pσ(3)和pσ(1)＝pσ(2)＜pσ(3)。当pσ(1)＝pσ(2)＝pσ(3)时，为了保证含水印信息的像素值p'σ(1)小于p'σ(2)，将待嵌水印比特对(b1,b2)的三种取值(0,0)，(0,1)和(1,1)中的一个嵌入到预测误差对(dS1,dS2)中(具体过程可以参考表1)；用表2、3和4来分别描述在pσ(1)＜pσ(2)＜pσ(3)，，pσ(1)＜pσ(2)＝pσ(3)和pσ(1)＝pσ(2)＜pσ(3)三种情况下的水印嵌入过程。同理，对于三个最大的像素(pσ(n-2),pσ(n-1),pσ(n))，将pσ(n-2)，pσ(n-1)和pσ(n)之间的大小关系分成四种情况：pσ(n-2)＝pσ(n-1)＝pσ(n)，pσ(n-2)＜pσ(n-1)＜pσ(n)，pσ(n-2)＜pσ(n-1)＝pσ(n)和pσ(n-2)＝pσ(n-1)＜pσ(n)，并用表5、6、7和8来分别描述在pσ(n-2)＝pσ(n-1)＝pσ(n)，pσ(n-2)＜pσ(n-1)＜pσ(n)和pσ(n-2)＜pσ(n-1)＝pσ(n)和pσ(n-2)＝pσ(n-1)＜pσ(n)四种情况下的水印嵌入过程。
步骤208、嵌入附加信息和载荷；按照从左到右，从上到下的顺序遍历图像I中的每一个图像块，并计算每一个图像块的局部复杂度σ，如果σ＞T，则跳过该图像块对其不作任何处理；如果σ≤T，按照上述步骤5得到基本嵌入过单元，再执行步骤6和7对该基本嵌入单元进行水印嵌入。在I中前LS+8个像素按照上述过程处理完之后，用LS+8个附加信息去分别代替前LS+8个像素的最不重要位，并将代替后的最不重要位和载荷p一起嵌入到I中剩余图像块中。在I中所有图像块经上述步骤7处理完之后，产生含水印图像IW，完成可逆信息隐藏。
其中请参考图4，提取过程具体如下：
步骤401、提取最不重要位；按照和嵌入过程步骤8所述的次序提取像素的最不重要位，并将提取得到的最不重要位经算术解码后得到位置图；再将位置图经无损压缩得到压缩后的比特流，比特流长度记为LS，同时将第LS+1到第LS+8之间最不重要位提取出来变换成十进制得到阈值T。
步骤402、计算局部复杂度；为了保证算法的可逆性，必须按照和嵌入过程相反的次序恢复原始像素和提取水印信息，同样，也要按照和嵌入过程相反的次序计算复杂度，对于当前图像块Bi',j，计算它的局部复杂度σi,j，如果σi,j＞T，则Bi,j＝Bi',j；如果σi,j≤T，则Bi',j属于SP。
步骤403、归类：对于SP中某一个图像块Bi',j，如果它在位置图中对应位置的标识为1，则Bi,j＝Bi',j；如果标识为0，将其归入集合SE中；
步骤404、分层：对于SE中的任一个图像块Bi，如果T/2＜σi≤T，则图像块Bi作为基本的嵌入单元，即不会对其进行子块划分操作；如果T/4＜σi≤T/2，则将图像块Bi分成大小分别为[n/2]和[n/2]的两个基本嵌入单元，即将Bi中前[n/2]个像素组成一个基本嵌入单元，后[n/2]个像素组成另一个基本嵌入单元；如果σi≤T/4，则将Bi分成大小为1×3的基本嵌入单元。
步骤405、块内预测和像素值恢复及信息提取；对于任一个基本嵌入单元，将所含像素按灰度值的大小做升序排列得到p'σ(1),…,p'σ(n)；对于三个最小的像素—(p'σ(1),p'σ(2),pσ(3))，用pσ(3)预测p'σ(2)得到预测误差d'S1；通过等式(1)和(2)，可实现在d'S1的不同取值下原始像素pσ(2)的恢复和原始水印信息b1的提取。
在正确恢复出pσ(2)之后，用pσ(2)预测得到p'σ(1)预测误差d'S2，由于pσ(1)的恢复过程和pσ(2)的恢复过程类似，而b1的提取过程和b2的提取过程类似，不再赘述；
其中s＝σ(3),t＝σ(2)。
其中s＝σ(2),t＝σ(3)。
同理，以三个最大像素(pσ(n-2),p'σ(n-1),p'σ(n))为例，用pσ(n-2)预测p'σ(n-1)得到预测误差d'L1；通过等式(3)和(4)，可实现在d'L1的不同取值下原始像素pσ(n-1)的恢复和原始水印信息b1的提取。
其中u＝σ(n-1),v＝σ(n-2)。
其中u＝σ(n-2),v＝σ(n-1)。
由于pσ(n)的恢复过程和pσ(n-1)的恢复过程类似，而b2的提取过程和b1的提取过程类似，可参考等式(3)和(4)来实现pσ(n)的恢复和b2的提取。
步骤406、信息提取和原始图像恢复；按照步骤4和步骤5，依次处理完SE中所有像素后，得到恢复后的原始图像即载体图像I和嵌入的水印信息。
基于上述技术方案，本发明实施例提的基于多媒体数据的信息隐藏方法，该方法具有以下有益效果；首先根据图像块的局部纹理复杂度进行自适应子块划分。该自适应的划分策略可以保证划分之后得到的子块中，图像块的局部纹理复杂度越低，子块划分越精细且尺寸越小，反之，局部纹理越复杂的块经子块划分之后其尺寸越大；其次为了充分利用子块内像素间相关性，用第三大像素去预测第二大像素同时用第二大像素预测第一大像素，同时，用第三小像素预测第二小像素并用第二小像素预测最小像素，从而一个子块可以得到两个预测误差对；最后为了避免水印嵌入后像素值排序(PVO)发生改变(即出现第二大像素大于最大像素(或第二小像素小于最小像素)的情况)，将log23比特水印信息嵌入到最大两个像素(或最小两个像素)中。所以本实施例提供的技术方案，无论高纹理图像是不是平滑图像，都可以获得不错的失真率性能。
下面对本发明实施例提供的基于多媒体数据的信息隐藏装置、设备及计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的基于多媒体数据的信息隐藏装置、设备及计算机可读存储介质与上文描述的基于多媒体数据的信息隐藏方法可相互对应参照。
请参考图5，图1为本发明实施例所提供的基于多媒体数据的信息隐藏方法的流程图；该装置可以包括：
局部复杂度计算模块100，用于计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；
附加信息模块200，用于根据第一集合构造位置图，压缩位置图得到比特流，并利用比特流生成附加信息；
分层划分模块300，用于按照位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；
预测误差模块400，用于利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；
水印模块500，用于根据预测误差计算基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；
附加信息嵌入模块600，用于将附加信息替换载体图像中前附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
基于上述实施例，局部复杂度计算模块，包括：局部复杂度计算单元，用于利用公式计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度σi,j；
其中，集合{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}为环绕图像块Bi,j的(r+c+1)个像素，μEPN表示集合的均值。
基于上述任意实施例，分层划分模块，包括：
第一划分单元，用于当局部复杂度σi属于T/2＜σi≤T时，对应图像块作为基本嵌入单元；
第二划分单元，用于当局部复杂度σi属于T/4＜σi≤T/2时，将对应图像块划分为前[n/2]个像素和后[n/2]个像素的两个基本嵌入单元；
第三划分单元，用于当局部复杂度σi属于σi≤T/4时，将对应图像块划分为前[n/3]个像素、中[n/3]个像素和后[n/3]个像素的三个基本嵌入单元；其中，T为预设阈值。
基于上述任意实施例，预测误差模块具体为将基本嵌入单元中的像素按灰度值从小到大排序；利用排序后的前三个对应的像素计算预测误差(dS1,dS2)；利用排序后的最后三个对应的像素计算预测误差(dL1,dL2)的模块。
基于上述任意实施例，还可以包括：
信息提取模块，用于利用嵌入隐藏信息的逆过程提取载体图像中的隐藏信息。
本发明实施例还提供一种基于多媒体数据的信息隐藏设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行计算机程序时实现如上述任意实施例所述的基于多媒体数据的信息隐藏方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任意实施例所述的基于多媒体数据的信息隐藏方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的一种基于多媒体数据的信息隐藏方法、装置、设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于多媒体数据的信息隐藏方法，其特征在于，所述方法包括：
计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将所述局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；
根据所述第一集合构造位置图，压缩所述位置图得到比特流，并利用所述比特流生成附加信息；
按照所述位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；
利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；
根据所述预测误差计算所述基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换所述基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；
将所述附加信息替换所述载体图像中前所述附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到所述载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，包括：
利用公式计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度σi,j；
其中，集合{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}为环绕图像块Bi,j的(r+c+1)个像素，μEPN表示集合的均值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照所述位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分，包括：
当所述局部复杂度σi属于T/2＜σi≤T时，对应图像块作为基本嵌入单元；
当所述局部复杂度σi属于T/4＜σi≤T/2时，将对应图像块划分为前[n/2]个像素和后[n/2]个像素的两个基本嵌入单元；
当所述局部复杂度σi属于σi≤T/4时，将对应图像块划分为前[n/3]个像素、中[n/3]个像素和后[n/3]个像素的三个基本嵌入单元；其中，T为预设阈值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差，包括：
将所述基本嵌入单元中的像素按灰度值从小到大排序；
利用排序后的前三个对应的像素计算预测误差(dS1,dS2)；
利用排序后的最后三个对应的像素计算预测误差(dL1,dL2)。
5.一种基于多媒体数据的信息隐藏装置，其特征在于，所述装置包括：
局部复杂度计算模块，用于计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度，并将所述局部复杂度小于或等于预设阈值的图像块形成第一集合；
附加信息模块，用于根据所述第一集合构造位置图，压缩所述位置图得到比特流，并利用所述比特流生成附加信息；
分层划分模块，用于按照所述位置图中0对应的图像块的局部复杂度所属的预设阈值范围对对应的图像块进行分层划分；其中，位置图中1表示对应图像块中存在像素值为0或255的像素，0表示对应图像块中不存在像素值为0或255的像素；
预测误差模块，用于利用分层划分得到的基本嵌入单元内的像素的灰度值计算预测误差；
水印模块，用于根据所述预测误差计算所述基本嵌入单元嵌入水印后的像素值，并利用嵌入水印后的像素值替换所述基本嵌入单元对应位置的像素值实现水印嵌入；
附加信息嵌入模块，用于将所述附加信息替换所述载体图像中前所述附加信息个像素中最不重要位，将替换后的最不重要位和载荷嵌入到所述载体图像中剩余图像块中，完成信息隐藏。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述局部复杂度计算模块，包括：局部复杂度计算单元，用于利用公式计算载体图像划分后的各图像块的局部复杂度σi,j；
其中，集合{p1,c+1,…,pr,c+1,pr+1,c+1,pr+1,1,…,pr+1,c}为环绕图像块Bi,j的(r+c+1)个像素，μEPN表示集合的均值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分层划分模块，包括：
第一划分单元，用于当所述局部复杂度σi属于T/2＜σi≤T时，对应图像块作为基本嵌入单元；
第二划分单元，用于当所述局部复杂度σi属于T/4＜σi≤T/2时，将对应图像块划分为前[n/2]个像素和后[n/2]个像素的两个基本嵌入单元；
第三划分单元，用于当所述局部复杂度σi属于σi≤T/4时，将对应图像块划分为前[n/3]个像素、中[n/3]个像素和后[n/3]个像素的三个基本嵌入单元；其中，T为预设阈值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预测误差模块具体为将所述基本嵌入单元中的像素按灰度值从小到大排序；利用排序后的前三个对应的像素计算预测误差(dS1,dS2)；利用排序后的最后三个对应的像素计算预测误差(dL1,dL2)的模块。
9.一种基于多媒体数据的信息隐藏设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于多媒体数据的信息隐藏方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于多媒体数据的信息隐藏方法的步骤。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108898542A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-27 | 广东工业大学 | 一种可逆水印的嵌入和提取方法 |
| CN109389546A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-26 | 广东工业大学 | 多分块可逆水印嵌入方法及装置、水印提取方法及装置 |
| CN109413298A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-03-01 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种自适应秘密信息多基表示的信息隐藏方法 |
| CN109523453A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-26 | 中山大学 | 基于菱形预测与图像像素排序的可逆信息隐藏及提取方法 |
| CN109741233A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 广东工业大学 | 一种可逆水印的嵌入和提取方法 |
| CN109859090A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-06-07 | 广东工业大学 | 基于人类视觉系统的可逆水印方法及装置 |
| CN111953994A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-17 | 威创集团股份有限公司 | 一种视频水印添加方法和装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104933668A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-23 | 广东工业大学 | 一种基于局部定位和Alattar整数变换的可逆水印的处理方法 |
| CN105741224A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-07-06 | 广东工业大学 | 基于pvo和自适应块分割的可逆水印算法 |
-
2017
- 2017-12-20 CN CN201711386032.XA patent/CN108109101A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104933668A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-23 | 广东工业大学 | 一种基于局部定位和Alattar整数变换的可逆水印的处理方法 |
| CN105741224A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-07-06 | 广东工业大学 | 基于pvo和自适应块分割的可逆水印算法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| SHAOWEI WENG ET AL.: ""Optimal PPVO-based reversible data hiding"", 《J. VIS. COMMUN. IMAGE R.》 * |
| SHAOWEI WENG ET AL.: ""Reversible data hiding based on flexible block-partition and adaptive block-modification strategy"", 《J. VIS. COMMUN. IMAGE R.》 * |
| 张天聪等: ""1 bit/pixel嵌入率的差扩展可逆水印方案"", 《计算机应用》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108898542A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-27 | 广东工业大学 | 一种可逆水印的嵌入和提取方法 |
| CN109413298A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-03-01 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种自适应秘密信息多基表示的信息隐藏方法 |
| CN109413298B (zh) * | 2018-10-24 | 2019-10-22 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种自适应秘密信息多基表示的信息隐藏方法 |
| CN109389546A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-26 | 广东工业大学 | 多分块可逆水印嵌入方法及装置、水印提取方法及装置 |
| CN109523453A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-26 | 中山大学 | 基于菱形预测与图像像素排序的可逆信息隐藏及提取方法 |
| CN109859090A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-06-07 | 广东工业大学 | 基于人类视觉系统的可逆水印方法及装置 |
| CN109741233A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 广东工业大学 | 一种可逆水印的嵌入和提取方法 |
| CN109741233B (zh) * | 2018-12-29 | 2024-01-23 | 广东工业大学 | 一种可逆水印的嵌入和提取方法 |
| CN111953994A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-17 | 威创集团股份有限公司 | 一种视频水印添加方法和装置 |
| CN111953994B (zh) * | 2020-08-31 | 2021-08-06 | 威创集团股份有限公司 | 一种视频水印添加方法和装置 |
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