CN108648131B - 一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法 - Google Patents

一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复方法 Download PDF

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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位被破坏,1≤k≤8,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Di,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Di中高5位都可信的像素为
Figure GDA0003474657470000021
i=1,2,3,4,j=1,2,..,ti,其中
Figure GDA0003474657470000022
为第i个窗口的第j个像素,ti为第i个窗口中高5位都可信的像素个数,
Figure GDA0003474657470000023
为像素
Figure GDA0003474657470000024
的第k位标记值,1≤k≤8,令:
Figure GDA0003474657470000025
其中
Figure GDA0003474657470000026
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
Figure GDA0003474657470000027
为邻域像素
Figure GDA0003474657470000028
与待修复像素p(x,y)的欧式距离,则:
Figure GDA0003474657470000029
令:
Figure GDA00034746574700000210
Figure GDA00034746574700000211
为邻域像素点
Figure GDA00034746574700000212
的距离权值,
第i个窗口的待修复像素估计值Ai计算如下:
Figure GDA00034746574700000213
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Di的估计值Ai i=1,2,3,4,调整Di中每个像素的不可信位,使窗口中每个像素的值与Ai差的绝对值最小,得到处理后窗口Di中的像素值为Mi,j,i=1,2,3,4,j=1,2,...,ti
Figure GDA00034746574700000214
为方向Di中像素的均值,Ei为方向窗口Di中像素的方差,则:
Figure GDA00034746574700000215
Figure GDA00034746574700000216
令:
Ez=min(E1,E2,E3,E4)
则Az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Ap与Az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Ai,若
Figure GDA0003474657470000031
其中T1为阈值,令:
Figure GDA0003474657470000032
Figure GDA0003474657470000033
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Ap,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位被破坏,1≤k≤8,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Di,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Di中高5位都可信的像素为
Figure GDA0003474657470000041
i=1,2,3,4,j=1,2,..,ti,如图6-1至图6-4所示,其中
Figure GDA0003474657470000042
为第i个窗口的第j个像素,ti为第i个窗口中高5位都可信的像素个数,
Figure GDA0003474657470000043
为像素
Figure GDA0003474657470000044
的第k位标记值,1≤k≤8,令:
Figure GDA0003474657470000045
其中
Figure GDA0003474657470000046
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
Figure GDA0003474657470000047
为邻域像素
Figure GDA0003474657470000048
与待修复像素p(x,y)的欧式距离,则:
Figure GDA0003474657470000049
令:
Figure GDA0003474657470000051
Figure GDA0003474657470000052
为邻域像素点
Figure GDA0003474657470000053
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Ai计算如下:
Figure GDA0003474657470000054
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Di的估计值Ai,i=1,2,3,4,调整Di中每个像素的不可信位,使窗口中每个像素的值与Ai差的绝对值最小,得到处理后窗口Di中的像素值为Mi,j,i=1,2,3,4,j=1,2,...,ti
Figure GDA0003474657470000055
为方向Di中像素的均值,Ei为方向窗口Di中像素的方差,则:
Figure GDA0003474657470000056
Figure GDA0003474657470000057
得到E1=35.25、E2=6.12、E3=8.63、E3=7.65,则Ez=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Ai,若
Figure GDA0003474657470000058
其中T1为阈值,令:
Figure GDA0003474657470000059
Figure GDA00034746574700000510
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Ap,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位被破坏,1≤k≤8,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Di,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Di中高5位都可信的像素为q(xj i,yj i),i=1,2,3,4,j=1,2,..,ti,其中q(xj i,yj i)为第i个窗口的第j个像素,ti为第i个窗口中高5位都可信的像素个数,hj i(k)为像素q(xj i,yj i)的第k位标记值,1≤k≤8,令:
Figure FDA0003474657460000011
其中rj 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dj i为邻域像素q(xj i,yj i)与待修复像素p(x,y)的欧式距离,则:
Figure FDA0003474657460000012
令:
Figure FDA0003474657460000013
则wj i为邻域像素点q(xj i,yj i)的距离权值,
第i个窗口的待修复像素估计值Ai计算如下:
Figure FDA0003474657460000014
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Di的估计值Ai,i=1,2,3,4,调整Di中每个像素的不可信位,使窗口中每个像素的值与Ai差的绝对值最小,得到处理后窗口Di中的像素值为Mi,j,i=1,2,3,4,j=1,2,...,ti
Figure FDA0003474657460000015
为方向Di中像素的均值,Ei为方向窗口Di中像素的方差,则:
Figure FDA0003474657460000016
Figure FDA0003474657460000021
令:
Ez=min(E1,E2,E3,E4)
则Az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Ap与Az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Ai,若
Figure FDA0003474657460000022
其中T1为阈值,令:
Figure FDA0003474657460000023
Figure FDA0003474657460000024
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Ap,完成整个隐藏图像的完整恢复。
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