CN108200435A - 一种分形图像的可逆信息隐藏方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分形图像的可逆信息隐藏方法，先利用基本的分形编码算法将图像分形，得到分形图像码编码参数，然后在参数<x,y>嵌入信息，接着在参数o中进行信息嵌入。所隐藏的信息抽取过程为：首先在参数os中抽取信息，然后在参数<xs,ys>中抽取信息；把两次抽取的信息按照抽取的顺序组合，得到原始嵌入的信息，并得到无损原始载体图像。本方法的两步嵌入信息分别都是可逆的，这不仅能够提高信息的安全性、增加载体的容量，同时又保证了信息抽取后载体图像的完整性，还具有操作简单的优点。

Description

一种分形图像的可逆信息隐藏方法
技术领域
本发明属于多媒体信息安全领域，尤其涉及一种分形图像的可逆信息隐藏方法。
背景技术
随着社会信息化程度不断提高，信息安全的传输安全是目前互联网要解决的首要问题。新兴技术信息隐藏能够解决信息安全问题，已经成为信息安全领域的研究热点。
自然图像是最常用的隐写术载体，但在实际应用中存在一定的局限性,然而分形图像有很多区别于自然图像的独特特征,是一种更为理想的载体图像。目前，基于分形图像的嵌入大多受限于等距变换的种类，这类方法得到的阈值块的分形码大多数为局部最优，而不是全局最优，例如所提出的基于分形码的局部搜索方法（Local Searching Region ,LSR ，Zhao Y, Ma Q, Yuan B. Digital watermark based on LIFS[C]// InternationalConference on Signal Processing Proceedings, 2000. Wccc-Icsp. IEEE, 2000:1281-1284 vol.2；
Davern P, Scott M. Fractal Based Image Steganography[C]// InternationalWorkshop on Information Hiding. Springer-Verlag, 1996:279-294.）。这种做法使得经过分形编码的由于信息的嵌入导致解码后图像的失真，从而得不到原始的载体图像，即上述的做法是不可逆的。
此外，上述方法没有充分利用分形码的亮度调整参数，导致隐写容量不高。在分析以往的分形码信息隐藏的缺陷的基础上提出了本发明所述的新的隐藏方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种分形图像的可逆信息隐藏方法，在有分形图像码的前提下嵌入容量大，安全性好，同时可以保证信息抽取后载体图像的完整性。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种分形图像的可逆信息隐藏方法，包括以下步骤：
（1）、将分形图像码分步隐藏：
11）、利用基本的分形编码算法将图像分形，得到分形图像码编码参数（分形编码形式）：<x, y, t, s, o>，其中<x, y>表示Domain块左上角的横、纵坐标，t为等距变换，s为亮度调整，o为亮度偏移；
12）、在参数<x, y>嵌入可逆信息，记为<xs, ys>；
13）、在参数o中进行可逆信息嵌入，记为os；
（2）、信息的抽取：
21）、首先在参数os中抽取信息，然后在参数<xs, ys>中抽取信息；
22）、把两次抽取的信息按照抽取的顺序组合，参数<xs, ys>中抽取的信息在前，参数os中抽取的信息在后，按顺序串联起来构成原始嵌入的信息。
其中所述的步骤11）中得到分形图像码编码参数的具体步骤如下所述：分形图像被分成大小不同的两类子块：R块和D块，其中R块为互不重叠的且覆盖整个图像，D块为可以重叠且边长大于R块的且覆盖整个图像，D块经过4邻域的平均或者间距采样收缩为R块大小，所有R块和收缩后的D块构成了码本。
其中所述的步骤11）中还需要对码本进行8种等距变换，最后得到分形编码形式：<x, y, t, s, o>。
其中所述的步骤12）具体为：首先根据分形编码的定义，定义域块是按D * D大小、以步长δ搜索D块，其中D = 2 * B，值域块大小为B * B；
然后对分形压缩图像进行解码，接着在<x+i,y+j>范围内搜索D块，其中0≤i<δ，0≤j<δ，i和j不同时为0；将该搜索结果内定义的D块按PSNR值从高到低进行排序，满足条件则可进行参数的替换进行可逆信息的嵌入，嵌入信息后的参数记为<xs, ys>。
所述的步骤13）中在参数o中进行可逆信息嵌入，需要先对参数o按7位量化，然后用直方图移位方法进行可逆信息嵌入，嵌入信息后的参数记为os。
所述的步骤21）中在参数<xs, ys>中抽取信息的方法如下：先将含密的分形压缩图像编码的<xs, ys>改为<[xs / 4] * 4, [ys / 4] * 4>，[ ]表示向下取整，再在[xs / 4] *4+i, [ys / 4] * 4+j>范围内搜索D块，按预设的PSNR值从高到低排序则可得到嵌入信息。
本发明不仅能够提高信息的安全性、增加载体的容量，同时又保证了信息抽取后载体图像的完整性，还具有操作简单的优点，具体如下所述：
1.本发明所述方法在参数<x, y>嵌入信息（Domain块左上角横、纵坐标），同时在参数o（为亮度偏移值）中进行信息嵌入，充分利用了分形码的参数信息，能够提高了嵌入容量。
2.本方法在信息隐藏时，设置了两个参数，即δ和PSNR，在未知两个参数时，不能抽取完整的信息；此外本方法采用编码的方式嵌入密信，在没有分形图像码情况下，无法判别信道所传输的编码信息是否含有密信；因此本发明能够提高信息的安全性。
3.通过比较<[x / 4] * 4+i, [y / 4] * 4+j>范围内（0≤i<δ，0≤j<δ，i和j不同时为0）的含密码子<xs, ys>与<[xs / 4] * 4, [ys / 4] * 4>（这里[ ]表示向下取整）的差异，即这个差异就是所抽取的信息。此时可以得到未嵌入信息的分形编码，通过迭代可以得到无损的原始分形载体图像，因此本方法可以保证信息抽取后载体图像的完整性。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是参数<x, y>嵌入信息后的含密图像；
图3是参数o经过7位量化后图像的显示图；
图4是参数o与参数<x, y>联合嵌入信息后的含密图像；
图5是本发明含密分形图像与抽取信息后的对比图。
具体实施方式
在此结合实施方式和图对本发明进行详细说明。
本发明公开了一种分形图像的可逆信息隐藏方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
（1）、将分形图像码分步隐藏：
11）、首先利用基本的分形编码算法将图像分形，得到分形图像码编码参数（分形编码形式），具体可实施为：
此处所述的基本的分形编码算法是现有技术，首先，图像被分成大小不同的两类子块：Rang块（R块）和Domain块（D块），其中R块为互不重叠的且覆盖整个图像，D块为可以重叠且边长大于R块（通常是R块的两倍）且覆盖整个图像。D块经过4邻域的平均或者间距采样收缩为R块大小，所有的R块和经收缩后的D块构成了码本，为了改进图像质量，接下来还需要对码本进行8种等距变换（0度，90度，180度，270度旋转变换和垂直中线、水平中线、45度，135度对角线反射变换），最后得到分形编码形式：<x, y, t, s, o>，其中<x, y>表示Domain块左上角横、纵坐标；t为等距变换，即取0、90或180等；s为亮度调整；o为亮度偏移。
12）、在参数<x, y>嵌入可逆信息；
首先根据分形编码的定义，定义域块是按D * D（通常D = 2 * B，值域块大小为B * B，B = 4）大小、以本发明定义的步长δ搜索D块。
在上述的前提下，得到的参数x和y皆为δ的倍数。首先对分形压缩图像进行解码，接着在<x+i,y+j>（0≤i<δ，0≤j<δ，i和j不同时为0，δ的根据需要进行取值，本实施例中取δ= 4）范围内搜索D块，将此范围搜索到的D块按PSNR值（Peak Signal to Noise Ratio，即峰值信噪比）从高到低进行排序，满足条件，则可进行参数的替换即信息的嵌入，嵌入信息后的参数记为<xs, ys>。此处实施的条件取PSNR ≥ 30dB，也可以根据实际需要进行取值。
例如：在B = 4的情况下，对某一值域块，在<x + i, y + j>范围内搜索D块，按PSNR值从高到低排序得到list[15]，有list[0] ~ list[9]这10个值满足条件，则该块可嵌入[log2(10)] = 3个bit（这里[ ]表示向下取整）。当欲嵌入信息为000，则<x, y>不变；当欲嵌入信息为001，则<x, y>改为list[0]对应的<x + i, y + j>；当欲嵌入信息为111，则<x, y>改为list[7]对应的<x + i, y + j>，图2是在参数<x, y>嵌入信息后的含密图像，512*512的灰度图像（本发明实验用的图像都为512*512大小的灰度图像），负载量为39563bits。
13）、在参数o中进行可逆信息嵌入：
为了保证密信嵌入后图像的质量，我们先对参数o按7位量化（量化后范围为0 ~ 127），量化后我们发现参数o分布可以显示为带有盐椒噪声的原始图像的低对比度近似，以Lena图为例，如图3所示。
此时，可以视参数o组成了一幅带有盐椒噪声低质量的图像，可以在图像上嵌入信息。为了保证信息隐藏的可逆性，采用LIN等人提出的直方图移位可逆嵌入信息（C.C. Lin,W.L. Tai, C.C. Chang, Multilevel reversible data hiding based on histogrammodification of difference images, Pattern Recognition 41 ( 12) (2008) 3582–3591.），嵌入信息后的参数记为os。图4是在参数o与参数<x, y>联合嵌入信息后的含密图像，负载量为51567 bits。
在进行了上述第一大步骤将分形图像分步隐藏后要进行下述信息抽取步骤：
（2）、信息的抽取：密信（信息）抽取过程分为两部分，并且具有一定抽取次序，具体如下：
21）、首先在参数os中抽取信息，这部分相对简单，其方法按照上述Lin等人的直方图移位可逆信信息抽取方法即可。因为在参数os中抽取信息时，同样是可逆的抽取过程，信息抽取后，参数o仍为分形图像码参数中的最优参数，这保证了本发明分形图像隐藏的可逆性。
然后在参数<xs, ys>中抽取信息，在参数<xs, ys>中抽取信息的方法如下：先将分形压缩图像编码的<xs, ys>改为<[xs/ 4] * 4, [ys / 4] * 4>（这里[ ]表示向下取整），然后在<[xs / 4] * 4+i, [ys/ 4] * 4+j>范围内（0≤i<δ，0≤j<δ，i和j不同时为0，本发明取δ=4）搜索D块，按前面预设的PSNR值从高到低排序。
如果未知预设的PSNR值，将不能完整的抽取信息。图5是本发明方法分形图像与抽取信息后的图像比较；图a）为分形压缩码图像（即原始载体图像），图b）为抽取信息后的图像，图c）为图a）与图b）的差值图像。图c）显示密信抽取后仍能无损的得到原始图像。
22）、由于信息嵌入时是按照先在参数<x, y>嵌入，后在参数o中嵌入，为了保证抽取信息的准确，在组合时应该将参数<xs, ys>中抽取的信息在前，参数os中抽取的信息在后，按顺序串联起来构成原始嵌入的信息。
然后通过比较<[xs / 4] * 4+i, [ys/ 4] * 4+j>范围内（0≤i<δ，0≤j<δ，i和j不同时为0）的含密码子<xs, ys>与<[xs / 4] * 4, [ys/ 4] * 4>（这里[ ]表示向下取整）的差异，即这个差异就是所抽取的信息。此时可以得到未嵌入信息的分形编码<[xs / 4] *4, [y s/ 4] * 4>，通过迭代可以得到无损的原始分形载体图像。
综上所述，本发明所述的分形图像的可逆信息隐藏方法，通过先利用基本的分形编码算法将图像分形，得到分形图像码编码参数，然后在参数<x, y>嵌入信息，接着在参数o中进行可逆信息嵌入完成隐藏，再进行信息的抽取：首先在参数os中抽取信息，然后在参数<xs, ys>中抽取信息；把两次抽取的信息按照抽取的顺序组合，得到原始嵌入的信息，进一步恢复原始图像。本方法不仅能够提高信息的安全性，同时又保证了信息抽取后载体图像的完整性，还具有操作简单的优点。

Claims (6)

1.一种分形图像的可逆信息隐藏方法，其特征在于：包括以下步骤：
（1）、将分形图像码分步隐藏：
11）、利用基本的分形编码算法将图像分形，得到分形图像码编码参数：<x, y, t, s,o>，其中<x, y>表示Domain块左上角的横、纵坐标，t为等距变换，s为亮度调整，o为亮度偏移；
12）、在参数<x, y>嵌入可逆信息，记为<xs, ys>；
13）、在参数o中进行可逆信息嵌入，记为os；
（2）、信息的抽取：
21）、首先在参数os中抽取信息，然后在参数<xs, ys>中抽取信息；
22）、把两次抽取的信息按照抽取的顺序组合，参数<xs, ys>中抽取的信息在前，参数os中抽取的信息在后，按顺序串联起来构成原始嵌入的信息。
2.如权利要求1所述的分形图像的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述的步骤11）中得到分形图像码编码参数的具体步骤如下所述：分形图像被分成大小不同的两类子块：R块和D块，其中R块为互不重叠的且覆盖整个图像，D块为可以重叠且边长大于R块的且覆盖整个图像，D块经过4邻域的平均或者间距采样收缩为R块大小，所有R块和收缩后的D块构成了码本。
3.如权利要求2所述的分形图像的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述的步骤11）中还需要对码本进行8种等距变换，最后得到分形编码形式：<x, y, t, s, o>。
4.如权利要求1-3任一所述的分形图像的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述的步骤12）具体为：
首先根据分形编码的定义，定义域块是按D * D大小、以步长δ搜索D块，其中D = 2 *B，值域块大小为B * B；
然后对分形压缩图像进行解码，接着在<x+i,y+j>范围内搜索D块，其中0≤i<δ，0≤j<δ，i和j不同时为0；将该搜索结果内定义的D块按PSNR值从高到低进行排序，满足条件则可进行参数的替换进行可逆信息的嵌入，嵌入信息后的参数记为<xs, ys>。
5.如权利要求4所述的分形图像的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述的步骤13）中在参数o中进行可逆信息嵌入，需要先对参数o按7位量化，然后用直方图移位方法进行可逆信息嵌入，嵌入信息后的参数记为os。
6.如权利要求5所述的分形图像的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述的步骤21）中在参数<xs, ys>中抽取信息的方法如下：先将分形压缩图像编码的<xs, ys>改为<[ xs/ 4]* 4, [ys / 4] * 4>，[ ]表示向下取整，再在<[xs / 4] * 4+i, [ys / 4] * 4+j>范围内搜索D块，按预设的PSNR值从高到低排序则可得到嵌入信息。
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