CN108648131A - 一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法，其特征是，包括如下步骤：1）确定方向窗口；2）确定方向窗口像素估值；3）应用多方向窗口恢复图像；4）修复孤立点完成整个隐藏图像的完整恢复。这种方法利用图像局部区域具有方向性的特点，恢复的隐藏图像具有较好的视觉效果。

Description

一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法

技术领域

本发明涉及信息隐藏和图像处理领域，具体是一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法。

背景技术

随着计算机网络的发展、电子政务和电子商务的普及，在大数据时代对信息的安全存储、传输和访问等方面提出了新的挑战。虽然数字化信息给人们带来便利，但在网络中传输的信息容易被截获，存储的数据会被攻击，如果重要信息被窃取或篡改，用户可能因此而蒙受巨大损失。

信息隐藏也称数据隐藏，是将图像、图表、数据、声音等秘密信息隐藏于图像、声音、视频等载体信息中。隐藏了数据的载密信息，难以被人察觉出在信息隐藏前后的差别，只有合法用户才可以从载密信息中正确提取秘密信息。由于嵌入前后的载体无明显差异，因此隐藏操作并不影响原载体的使用。信息隐藏技术作为一种信息保护方法，可广泛应用于媒体版权保护、保密通信、隐私保护、国防军事等方面，信息隐藏技术较好的解决了信息安全领域诸多问题，是当前信息安全领域的一个重要研究热点。

信息隐藏主要是以图像为载体，如果需要保护的信息也是图像，则可以将一幅图像隐藏在另一幅图像之中实现安全保护。由于数字图像具有易于修改的特点，在存储和传输的过程中，载密图像容易遭受噪声干扰等攻击，这样提取出来的隐藏图像也同样会遭受到一定程度的破坏，若对载密图像进行去噪处理，现有的图像去噪方法虽能有效去除载密图像的噪声，但也同时破坏了载密图像中隐藏的像素比特位，导致从恢复后的载密图像中提取出的隐藏图像效果不佳，由于隐藏图像中像素的部分位被破坏，所以隐藏图像是受不规律的随机噪声干扰，用现有的图像恢复方法效果不尽理想。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法。这种方法利用图像局部区域具有方向性的特点，恢复的隐藏图像具有较好的视觉效果。

实现本发明目的的技术方案是：

一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法，与现有技术不同的是，包括如下步骤：

1)确定方向窗口：若载体和隐藏信息都是图像，当载密图像在传输或存储的过程中被噪声干扰，在提取隐藏图像时，会导致隐藏图像中的某些位被破坏，检测载密图像的噪声点，确定隐藏图像像素中被破坏的位，用h对隐藏图像中像素p(x,y)被破坏的位进行标记，若像素p(x,y)的第k(1≤k≤8)位被破坏，则h(k)＝1，表示该像素位是不可信的；若像素点p(x,y)的第k位没有被破坏，则h(k)＝0，表示该像素位是可信的，由于图像的纹理边缘具有一定的方向性，通过带有方向性的滤波窗口来恢复图像，可提高图像的恢复效果，以像素点为中心，通过在竖直、水平、45度及135度4个方向上分别增加一组像素，形成4个方向的方向窗口D_i(i＝1,2,3,4)，即D₁、D₂、D₃和D₄分别为像素p的竖直、水平、45度和135度4个方向窗口，应用方向窗口中的像素对待修复像素进行修复，可得到在该方向上的恢复值，结合4个方向的修复数据，确定该像素的最终修复结果；

2)确定方向窗口像素估值：设p(x,y)为待修复像素，在p(x,y)的方向窗口D_i(i＝1,2,3,4)中高5位都可信的像素为q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)(i＝1,2,3,4；j＝1,2,...,t_i)，其中q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)为第i个窗口的第j个像素，t_i为第i个窗口中高5位都可信的像素个数，h_j ⁱ(k)(1≤k≤8)为像素q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)的第k位标记值，令：

其中r_j ⁱ为像素可信度，n为正整数，

由于邻域像素与待修复像素越近，其相关性就越大，像素值越有可能接近于待修复像素值，设d_j ⁱ为邻域像素q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)与待修复像素p(x,y)的欧式距离，则：

令：

则w_j ⁱ为邻域像素点q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)的距离权值，

第i个窗口的待修复像素估计值A_i计算如下：

得到p点的4个方向窗口估计值A₁，A₂，A₃，A₄；

3)应用多方向窗口恢复图像:根据步骤2)得到4个方向窗口D_i的估计值A_i(i＝1,2,3,4)，调整D_i中每个像素的不可信位，使窗口中每个像素的值与A_i差的绝对值最小，得到处理后窗口D_i中的像素值为M_i,j(i＝1,2,3,4；j＝1,2,...,t_i)，为方向D_i中像素的均值，E_i为方向窗口D_i中像素的方差，则：

令：

E_z＝min(E₁,E₂,E₃,E₄)

则A_z为待修复像素p的最优估计值，调整待修复像素p的不可信位，使待修复像素p的值A_p与A_z差的绝对值最小，可得到像素p的恢复值，实现对隐藏图像的恢复；

4)修复孤立点：经过步骤3)后隐藏图像中的所有像素都被恢复，若恢复像素与邻域像素存在着较大差值，则该像素点可能是一个孤立点，需要对该像素点进行处理，设p的3×3的邻域像素为q(i)(0<i≤8)，其恢复值为A_i，若其中T₁为阈值，令：

则为像素点p的估计值，调整待修复像素的不可信位，可得到恢复值A_p，完成整个隐藏图像的完整恢复，这个步骤去除图像中孤立点，提高了隐藏图像的质量。

这种技术方案首先确定隐藏图像被破坏像素中不可信位，即需要修复的位，计算待修复像素点4个方向窗口的估计值，根据4个方向窗口的估计值确定每个方向窗口的像素方差，像素方差最小的窗口对应的估计值为最优估计值，调整待修复像素的不可信位，与最优估计值最接近的像素值为像素恢复值，从而恢复隐藏图像，当载密图像被噪声干扰时，通过本技术方案恢复的隐藏图像具有较好的视觉效果。

这种方法利用图像局部区域具有方向性的特点，恢复的隐藏图像具有较好的视觉效果。

附图说明

图1为实施例中的隐藏图像；

图2为实施例中的载体图像；

图3为实施例中采用LSB隐藏算法将图1隐藏在图像中得到的载密图像；

图4为实施例中对图3施加概率为0.1的椒盐噪声得到的破坏图像，图中值为0或255的像素为椒盐噪声；

图5为实施例中从图4提取的隐藏图像，图中的灰色像素为待修复像素已被破坏，原始值为161，提取值为177；

图6-1为实施例中待修复像素竖直方向D₁方向窗口高5位可信的像素图；

图6-2为实施例中待修复像素水平方向D₂方向窗口高5位可信的像素图；

图6-3为实施例中待修复像素45度方向D₃方向窗口高5位可信的像素图；

图6-4为实施例中待修复像素135度方向D₄方向窗口高5位可信的像素图；

图7-1为实施例中待修复像素竖直方向D₁方向窗口高5位可信像素可信度图；

图7-2为实施例中待修复像素水平方向D₂方向窗口高5位可信像素可信度图；

图7-3为实施例中待修复像素45度方向D₃方向窗口高5位可信像素可信度图；

图7-4为实施例中待修复像素135度方向D₄方向窗口高5位可信像素可信度图；

图8-1为实施例中待修复像素竖直方向D₁方向窗口高5位可信像素距离权重图；

图8-2为实施例中待修复像素水平方向D₂方向窗口高5位可信像素距离权重图；

图8-3为实施例中待修复像素45度方向D₃方向窗口高5位可信像素距离权重图；

图8-4为实施例中待修复像素135度方向D₄方向窗口高5位可信像素距离权重图；

图9-1为像素p的竖直方向D₁的窗口模板图；

图9-2为像素p的水平方向D2的窗口模板图；

图9-3为像素p的45度方向D3的窗口模板图；

图9-4为像素p的135度方向D4的窗口模板图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明内容作进一步的详细说明，但不是对本发明的限定。

实施例：

一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法，包括如下步骤：

1)确定方向窗口：若载体和隐藏信息都是图像，隐藏图像如图1所示，载体图像如图2所示，当载密图像如图3所示在传输或存储的过程中被噪声干扰，如图4所示，在提取隐藏图像如图5所示时，会导致隐藏图像中的某些位被破坏，检测载密图像的噪声点，确定隐藏图像像素中被破坏的位，用h对隐藏图像中像素p(x,y)被破坏的位进行标记，若像素p(x,y)的第k(1≤k≤8)位被破坏，则h(k)＝1，表示该像素位是不可信的；若像素点p(x,y)的第k位没有被破坏，则h(k)＝0,表示该像素位是可信的，由于图像的纹理边缘具有一定的方向性，通过带有方向性的滤波窗口来恢复图像，可提高图像的恢复效果，以像素点为中心，通过在竖直、水平、45度及135度4个方向上分别增加一组像素，形成4个方向的方向窗口D_i(i＝1,2,3,4)，即D₁、D₂、D₃和D₄分别为像素p的竖直、水平、45度和135度4个方向窗口，如图9-1至图9-4所示；

2)确定方向窗口像素估值：设p(x,y)为待修复像素，在p(x,y)的方向窗口D_i(i＝1,2,3,4)中高5位都可信的像素为q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)(i＝1,2,3,4；j＝1,2,...,t_i)，如图6-1至图6-4所示，其中q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)为第i个窗口的第j个像素，t_i为第i个窗口中高5位都可信的像素个数，h_j ⁱ(k)(1≤k≤8)为像素q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)的第k位标记值，令：

其中r_j ⁱ为像素可信度，如图7-1至图7-4所示，n为正整数，

由于邻域像素与待修复像素越近，其相关性就越大，像素值越有可能接近于待修复像素值，设d_j ⁱ为邻域像素q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)与待修复像素p(x,y)的欧式距离，则：

令：

则w_j ⁱ为邻域像素点q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)的距离权值，如图8-1至图8-4所示，

第i个窗口的待修复像素估计值A_i计算如下：

得到p点的4个方向窗口估计值A₁＝144、A₂＝161、A₃＝161、A₄＝161；

3)应用多方向窗口恢复图像:根据步骤2)得到4个方向窗口D_i的估计值A_i(i＝1,2,3,4)，调整D_i中每个像素的不可信位，使窗口中每个像素的值与A_i差的绝对值最小，得到处理后窗口D_i中的像素值为M_i,j(i＝1,2,3,4；j＝1,2,...,t_i)，为方向D_i中像素的均值，E_i为方向窗口D_i中像素的方差，则：

得到E₁＝35.25、E₂＝6.12、E₃＝8.63、E₃＝7.65，则E_z＝min(E₁,E₂,E₃,E₄)＝E₂。由此可知A₂＝161为待修复像素的最优估计值，调整待恢复像素177所有不可信位，得到像素恢复值为161；

4)修复孤立点：经过步骤3)后隐藏图像中的所有像素都被恢复，若恢复像素与邻域像素存在着较大差值，则该像素点可能是一个孤立点，需要对该像素点进行处理，设p的3×3的邻域像素为q(i)(0<i≤8)，其恢复值为A_i，若其中T₁为阈值，令:

则为像素点p的估计值，调整待修复像素的不可信位，可得到恢复值A_p，完成整个隐藏图像的完整恢复，本例这一步骤去除图像中孤立点，提高了隐藏图像的质量。

Claims (1)

1.一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法，其特征是，包括如下步骤：

1)确定方向窗口：若载体和隐藏信息都是图像，当载密图像在传输或存储的过程中被噪声干扰，在提取隐藏图像时，会导致隐藏图像中的某些位被破坏，检测载密图像的噪声点，确定隐藏图像像素中被破坏的位，用h对隐藏图像中像素p(x,y)被破坏的位进行标记，若像素p(x,y)的第k(1≤k≤8)位被破坏，则h(k)＝1，表示该像素位是不可信的；若像素点p(x,y)的第k位没有被破坏，则h(k)＝0,表示该像素位是可信的，以像素点为中心，通过在竖直、水平、45度及135度4个方向上分别增加一组像素，形成4个方向的方向窗口D_i(i＝1,2,3,4)，即D₁、D₂、D₃和D₄分别为像素p的竖直、水平、45度和135度4个方向窗口；

2)确定方向窗口像素估值：设p(x,y)为待修复像素，在p(x,y)的方向窗口D_i(i＝1,2,3,4)中高5位都可信的像素为q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)(i＝1,2,3,4；j＝1,2,...,t_i)，其中q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)为第i个窗口的第j个像素，t_i为第i个窗口中高5位都可信的像素个数，h_j ⁱ(k)(1≤k≤8)为像素q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)的第k位标记值，令：

其中r_j ⁱ为像素可信度，n为正整数，

由于邻域像素与待修复像素越近，其相关性就越大，像素值越有可能接近于待修复像素值，设d_j ⁱ为邻域像素q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)与待修复像素p(x,y)的欧式距离，则：

令：

则w_j ⁱ为邻域像素点q(x_j ⁱ,y_j ⁱ)的距离权值，

第i个窗口的待修复像素估计值A_i计算如下：

得到p点的4个方向窗口估计值A₁，A₂，A₃，A₄；

3)应用多方向窗口恢复图像:根据步骤2)得到4个方向窗口D_i的估计值A_i(i＝1,2,3,4)，调整D_i中每个像素的不可信位，使窗口中每个像素的值与A_i差的绝对值最小，得到处理后窗口D_i中的像素值为M_i,j(i＝1,2,3,4；j＝1,2,...,t_i)，为方向D_i中像素的均值，E_i为方向窗口D_i中像素的方差，则：

令：

E_z＝min(E₁,E₂,E₃,E₄)

则A_z为待修复像素p的最优估计值，调整待修复像素p的不可信位，使待修复像素p的值A_p与A_z差的绝对值最小，可得到像素p的恢复值，实现对隐藏图像的恢复；

4)修复孤立点：经过步骤3)后隐藏图像中的所有像素都被恢复，若恢复像素与邻域像素存在着较大差值，则该像素点可能是一个孤立点，设p的3×3的邻域像素为q(i)(0<i≤8)，其恢复值为A_i，若其中T₁为阈值，令：

则为像素点p的估计值，调整待修复像素的不可信位，可得到恢复值A_p，完成整个隐藏图像的完整恢复。