CN112884632A

CN112884632A - 基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法

Info

Publication number: CN112884632A
Application number: CN202110211987.1A
Authority: CN
Inventors: 李雪静; 罗永龙; 章海燕; 孙振强
Original assignee: Anhui Normal University
Current assignee: Anhui Normal University
Priority date: 2021-02-25
Filing date: 2021-02-25
Publication date: 2021-06-01
Anticipated expiration: 2041-02-25
Also published as: CN112884632B

Abstract

本发明公开一种基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，包括如下步骤：S1、对密钥k₁所对应的原始数独拼图进行扩展，构建重构矩阵M；S2、利用希尔伯特曲线将h×w大小的载体图像I扫描成一维像素的重排列后，将其划分成不重叠的像素对；S3、将二进制的原始秘密信息比特流B＝(b₁，b₂，…，b_n)₂转换成九进制的秘密信息序列D＝(d₁，d₂，d₃，…，d_h×w)₉；S4、根据所确定的像素修正规则，将每两位九进制秘密信息隐藏到载体图像对应的像素对中，得到含密的伪装图像I′，继而将其发送给接收方。该方法不仅能够保持较好的伪装图像视觉效果，而且具有高载荷的嵌入容量和高效的嵌入效率，保证了实时通信的性能。

Description

基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法

技术领域

本发明属于图像认证技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法。

背景技术

随着计算机网络和信息处理技术的快速发展，大量数字化信息能够更加方便有效地通过公开信道进行传输，其在提高通信效率的同时也带来了安全性问题。因此，如何在高效通信的条件下保证通信双方所传递信息的机密性已经成为信息安全领域重要的研究课题之一。

实现隐蔽通信的传统方法是通过诸如对称加密算法(DES、AES等)或非对称加密算法(RSA等)对要传输的秘密信息直接进行加密处理，但是密码技术在保证信息不被轻易破解的同时也使得被加密的信息暴露了其隐秘性的特点，容易引起第三方的恶意攻击。隐写术作为安全隐蔽通信的另一重要技术，则能很好地克服传统密码术的这些缺点，其利用载体信号自身的冗余性和人类感知系统的不敏感性，使得嵌入到载体中的秘密信息很难被攻击者所检测，可以在保护信息内容的同时也隐藏了信息的存在性，从而能够有效地防止秘密信息被恶意拦截和篡改。隐写技术所应用的载体包括文本、语音、图像和视频等，其中由于数字图像具有较大的数据冗余性以及便于传输和处理等特点，使得基于数字图像的隐写术得到了广泛的研究和关注。峰值信噪比PSNR和嵌入率ER为衡量一种图像隐写算法性能的两个重要评价指标，其分别用于评估伪装图像与载体图像之间的相似度即隐写质量以及单位像素所隐藏的信息载荷即隐写容量。然而，二者之间是相互影响的，一种高载荷的图像隐写算法往往会获得相对较差的隐写质量，因此该问题也是相关领域的研究者们所致力于解决的；此外，现有图像隐写技术上还存在嵌入载荷低、伪装图像视觉效果差等问题。

发明内容

本发明提供一种基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，旨在改善上述问题。

本发明是这样实现的，一种基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，所述方法具体包括如下步骤：

S1、对密钥k₁所对应的原始数独拼图进行扩展，构建重构矩阵M；

S2、利用希尔伯特曲线将h×w大小的载体图像I扫描成一维像素的重排列后，将其划分成不重叠的像素对；

S3、将二进制的原始秘密信息比特流B＝(b₁，b₂，…，b_n)₂转换成九进制的秘密信息序列D＝(d₁，d₂，…，d_h×w)₉；

S4、根据所确定的像素修正规则，将每两位九进制秘密信息隐藏到载体图像对应的像素对中，得到含密的伪装图像I′。

进一步的，重构矩阵M的构建方法具体包括如下步骤：

S11、查找密钥k₁对应的9*9原始数独拼图，基于密钥k₂确定各标记位的扩展编码规则，其中，{k₁，k₂}为通信双方事先共享相同的密钥序列；

S12、以Zig-zag扫描原始数独拼图，并将其内的每个元素重新排列成一维的标记位序列；

S13、根据所确定的扩展编码规则将各标记位扩展成3*3的子单元Unit，标记位位于子单元Unit的左下角；

S14、将各扩展所得的子单元Unit按顺序拼成27*27的扩展数独拼图；

S15、将扩展数独拼图中的所有标记位数值减1后形成九进制的数独网格Grid；

S16、将数独网格Grid进行无重叠的平铺，获取256*256大小的重构矩阵M。

进一步的，像素修正规则具体如下：

(1)确定重构矩阵M内的每个坐标点M(p′_i，p′_i+1)所属的3*3子单元Unit，用UN(x，y)表示，UN(x，y)的定义如下：

其中

且

运算符号

代表下取整操作；

(2)将子单元Unit左下角元素作为代表元素代表其值，代表元素的值用S(x，y)表示，且S(x，y)＝M(3x，3y)，所有子单元UN(x，y)中代表元素位置S(x，y)重新组成一个85*85的子矩阵S，子矩阵S内的坐标点值满足：

进一步的，两位九进制秘密信息隐藏方法具体包括如下步骤：

S41、顺序检索出两位待嵌入的九进制秘密数据(d_j，d_j+1)和载体图像I中所对应的像素对(p_i，p_i+1)，并将原始像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p′_i，p′_i+1)；

S42、确定M(p′_i，p′_i+1)所属的3*3子单元UN(x，y)及其在子矩阵S中所对应的代表元素值S(x，y)；

S43、读取第一位秘密数字d_j，检测d_j是否等于其对应的S(x，y)，若检测结果为否，则在子矩阵S的四个候选元素集CE_h(x，y)，CE_v(x，y)，CE_b(x，y)和CE_e(x，y)中搜索出满足如下条件的候选元素：

s(x_h，y_h)＝S(x_v，y_v)＝S(x_b，y_b)＝S(x_e，y_e)＝d_j

其中，S(x_h，t_h)∈CE_h(x，y)，S(x_v，y_v)∈CE_v(x，y)，S(x_b，t_b)∈CE_b(x，y)，S(x_e，y_e)∈CE_e(x，y)；

S44、读取第二位秘密数字d_j+1在候选元素S(x_h，t_h)、S(x_v，y_v)、S(x_b，t_b)及S(x_e，y_e)在重构矩阵M上所对应的3*3子单元UN(x_h，t_h)、UN(x_v，y_v)、UN(x_b，t_b)、UN(x_e，y_e)中查找满足如下条件的坐标点：

M(x′_h，y′_h)＝M(x′_v，y′_v)＝M(x′_b，y′_b)＝M(x′_e，y′_e)＝d_j+1；

其中，M(x′_h，y′_h)∈UN(x_h，y_h)，M(x′_v，y′_v)∈UN(x_v，y_v)，M(x′_b，y′_b)∈UN(x_b，t_b)，M(x′_e，y′_e)∈UN(x_e，y_e)；

S45、计算M(x′_h，y′_h)、M(x′_v，y′_v)、M(x′_b，y′_b)、M(x′_e，y′_e)距M(p′_i，p′_i+1)的欧几里得距离，将欧几里得距离最小的位置点作为对应像素对的修正位置。

进一步的，坐标点M(p′_i，p′_i+1)的定位方法具体如下：

若p_i＜255且p_i+1＜255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p_i，p_i+1)；

若p_i＝255且p_i+1＜255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(254，p_i+1)；

若p_i＜255且p_i+1＝255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p_i，254)；

若p_i＝255且p_i+1＝255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(254，254)。

进一步的，S(x，y)在子矩阵S中所对应的四个候选元素集CE_h(x，y)，CE_v(x，y)，CE_b(x，y)和CE_e(x，y)的选取方法具体如下：

(1)候选元素集CE_h(x，y)是在子矩阵S中以S(x，y)为中心的横坐标元素集合，其定义为：

(2)候选元素集CE_v(x，y)是在子矩阵S中以S(x，y)为中心的纵坐标元素集合，其定义为：

(3)将子矩阵S进行划分，划分成若干个3*3的无重叠子矩阵，候选元素集CE_b(x，y)是在子矩阵S中以S(x，y)所在的3*3子矩阵的坐标元素集合，其定义为：

其中整数变量t₁和t₂的取值范围为0到2；

(4)候选元素集CE_e(x，y)是在子矩阵S中以S(x，y)为中心的额外候选元素集，其满足临近原则f^*且未被放入候选元素集CE_h(x，y)，CE_v(x，y)，CE_b(x，y)，具体定义为：

其中，(x_e，y_e)代表包含在候选元素集CE_e中的候选元素，一个候选元素表示一个候选位置，公式f^*的计算如下：f^*((x，y)，(x_e，y_e))＝(x-x_e)²+(y-y_e)²，(x，y)表示的是S(x，y)所在的位置。

所构建的重构矩阵M是基于原始数独拼图的扩展二维空间矩阵，其中原始数独拼图的选取以及扩展编码的规则均是由密钥序列{k₁，k₂}所确定的，并且密钥序列{k₁，k₂}只有通信双方所共享，因此重构矩阵M的多样性保证了该方法的安全性；此外，该方法不仅能够保持较好的伪装图像视觉效果，而且具有高载荷的嵌入容量和高效的嵌入效率，保证了实时通信的性能。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于重构矩阵的高载荷图像的隐写方法流程图；

图2为本发明实施例提供的27*27九进制数独网格Grid的构造示意图，其中，(a)为原始数独拼图，(b)为子单元Unit，(c)为27*27的扩展数独拼图，(d)为九进制的数独网格Grid；

图3为本发明实施例提供的基于图2中的九进制的数独网格Grid形成的256*256大小的重构矩阵M；

图4为本发明实施例提供的基于图3中的重构矩阵M形成的85*85的子矩阵S；

图5为本发明实施例提供的载体图像与伪装图像的效果对比图，其中(a)是名为Lena的载体图像，(b)是(a)的伪装图像，(c)是名为Goldhill的载体图像，(d)是(c)的伪装图像，(e)是名为Barbara的载体图像，(f)是(e)的伪装图像，(g)是名为Peppers的载体图像，(h)是(g)的伪装图像。

具体实施方式

下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。

图1为本发明实施例提供的基于重构矩阵的高载荷图像的隐写方法流程图，该方法具体包括如下步骤：

S1、基于密钥k₁确定原始数独拼图，对原始数独拼图进行扩展构建重构矩阵M，所述的重构矩阵M的构建方法具体如下：

S11、查找密钥k₁对应的9*9原始数独拼图，如图2(a)所示，基于密钥k₂确定各标记位的扩展编码规则，其中，{k₁，k₂}为通信双方事先共享相同的密钥序列；

9*9原始数独拼图的满足如下特征：(1)9*9原始数独拼图中的每行均由1到9的无重复数字组成，(2)9*9原始数独拼图中的每列均由1到9的无重复数字组成，(3)9*9原始数独拼图由3*3的子单元Unit组成，子单元Unit是3*3大小的元素集合，由1～9的无重复数字组成。

S12、以Zig-zag扫描此原始数独拼图，并将其内的每个元素重新其排列成一维的标记位序列；

S13、根据所确定的扩展编码规则将各标记位扩展成3*3的子单元Unit，标记位位于子单元Unit的左下角，子单元Unit均是用1到9的十进制数字进行无重编码，如图2(b)所示；

S14、将各扩展所得的子单元Unit按顺序拼成27*27的扩展数独拼图，如图2(c)所示；

S15、将扩展数独拼图中的所有标记位数值减1后形成九进制的数独网格Grid，如图2(d)所示；

S16、将数独网格Grid进行无重叠的平铺，获取256*256大小的重构矩阵M，如图3所示。

S2、利用希尔伯特曲线将h×w大小的载体图像I扫描成一维像素的重排列后，将其划分成不重叠的像素对，每个像素对含两个相邻像素点(p_i，p_i+1)；

S3、将二进制的原始秘密信息比特流B＝(b₁，b₂，…，b_n)₂转换成九进制的秘密信息序列D＝(d₁，d₂，…，d_h×w)₉，其中，二进制比特信息的最大长度

S4、根据所确定的像素修正规则，将每两位九进制秘密信息隐藏到载体图像对应的像素对中，得到含密的伪装图像I′，继而将其发送给接收方。

在本发明实施例中，像素修正规则具体如下：

(1)重构矩阵M内的每个坐标位置可表示为M(p′_i，p′_i+1)，p_i和p_i+1的取值范围为0到255，在p_i＜255且p_i+1＜255时，p′_i＝p_i，p′_i+1＝p_i+1，p_i、p_i+1是希尔伯特曲线扫描载体图像I后的两个相邻像素点，并且对于大小为h×w载体图像I，i的取值范围是{1，3，5，...，h×w-1}；

(2)确定重构矩阵M内的每个坐标点M(p′_i，p′_i+1)所属的3*3子单元Unit，用UN(x，y)表示，UN(x，y)的定义如下：

其中

且

运算符号

代表下取整操作；

(3)将子单元Unit左下角元素作为代表元素代表其值，代表元素的值用S(x，y)表示，且S(x，y)＝M(3x，3y)，所有子单元UN(x，y)中代表元素位置S(x，y)重新组成一个85*85的子矩阵S，子矩阵S内的坐标点值满足：

在图2中，重构矩阵M所示的M(4，8)属于子单元UN(1，2)，且其代表元素的值为S(1，2)＝M(3，6)＝5。

在本发明实施例中，两位九进制秘密信息隐藏方法具体包括如下步骤：

S41、顺序检索出两位待嵌入的九进制秘密数据(d_j，d_j+1)和载体图像I中所对应的像素对(p_i，p_i+1)，将原始像素对(p_i，P_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p′_i，p′_i+1)，坐标点M(p′_i，p′_i+1)的获取方法具体如下：

若p_i＜255且p_i+1＜255，直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p_i，p_i+1)，即M(p′_i，p′_i+1)＝M(p_i，p_i+1)；若p_i＝255且p_i+1＜255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(254，p_i+1)，即M(p′_i，p′_i+1)＝M(254，p_i+1)；若p_i＜255且p_i+1＝255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p_i，254)即M(p′_i，p′_i+1)＝M(p_i，254)；若p_i＝255且p_i+1＝255，则直接将像素对(p_i，p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(254，254)，即M(p′_i，p′_i+1)＝M(254，254)；

S43、读取第一位秘密数字d_j，检测d_j是否等于其对应的S(x，y)，若检测结果为是，则不需要进行任何修改，否则在子矩阵S的四个候选元素集CE_h(x，y)，CE_v(x，y)，CE_b(x，y)和CE_e(x，y)中搜索出满足如下条件的候选元素：

S(x_h，y_h)＝S(x_v，y_v)＝S(x_b，t_b)＝S(x_e，y_e)＝d_j

其中，S(x_h，y_h)∈CE_h(x，y)，S(x_v，y_v)∈CE_v(x，y)，S(x_b，t_b)∈CE_b(x，y)，S(x_e，y_e)∈CE_e(x，y)；

S44、读取第二位秘密数字d_j+1，在候选元素S(x_h，y_h)、S(x_v，y_v)、S(x_b，t_b)及S(x_e，y_e)在重构矩阵M上所对应的3*3子单元UN(x_h，y_h)、UN(x_v，y_v)、UN(x_b，t_b)、UN(x_e，y_e)中查找满足如下条件的坐标点：

S45、计算M(x′_h，y′_h)、M(x′_v，y′_v)、M(x′_b，y′_b)、M(x′_e，y′_e)距M(p′_i，p′_i+1)的欧几里得距离.将欧几里得距离最小的位置点作为对应像素对的修正位置。

在本发明实施例中，S(x，y)在子矩阵S中所对应的四个候选元素集CE_h(x，y)，CE_v(x，y)，CE_b(x，y)和CE_e(x，y)的选取方法具体如下：

其中整数变量t₁和t₂的取值范围为0到2；

结合图3对上述两位九进制秘密信息的隐藏方法进行具体的说明，假定原始像素对(p₁，p₂)＝(4，8)，其对应待嵌入的两位九进制秘密信息为(d₁，d₂)＝(3，6)，直接将原始像素对(4，8)定位到重构矩阵M上的坐标点M(4，8)，M(4，8)所属的3*3子单元为UN(1，2)并且UN(1，2)在子矩阵S中所对应的代表元素值为S(1，2)＝M(3，6)＝5，由于S(1，2)＝M(3，6)≠d₁，结合图4说明四个候选元素集CE_h(1，2)，CE_v(1，2)、CE_b(1，2)及CE_e(1，2)的生成：

以S(1，2)为中心的横坐标候选元素集合CE_h(1，2)为：CE_h(1，2)＝{S(0，2)，S(1，2)，S(2，2)，S(3，2)，S(4，2)，S(5，2)，S(6，2)，S(7，2)，S(8，2)}；

以S(1，2)为中心的纵坐标候选元素集合CE_v(1，2)为：CE_v(1，2)＝{S(1，0)，S(1，1)，S(1，2)，S(1，3)，S(1，4)，S(1，5)，S(1，6)，S(1，7)，S(1，8)}

以S(1，2)所在的3*3子矩阵的坐标候选元素集合CE_b(1，2)为：CE_b(1，2)＝{S(0，2)，S(1，2)，S(2，2)，S(0，1)，S(1，1)，S(2，1)，S(0，0)，S(1，0)，S(2，0)}；

以S(1，2)为中心的额外坐标候选元素集合CE_e(1，2)为：CE_e(1，2)＝{S(3，1)，S(2，3)，S(2，4)，S(3，3)，S(0，3)，S(0，4)}。

其中，基于图4可知，基于S(1，2)所构成的四个候选元素集CE_h(1，2)，CE_v(1，2)、CE_b(1，2)及CE_e(1，2)中，满足其值等于d₁＝3条件的候选元素为，S(x_v，y_v)＝S(x_b，t_b)＝S(1，10)，S(x_h，t_h)＝S(3，2)，S(x_e，y_e)＝S(0，3)其在重构矩阵M上对应的子单元UN(1，0)、UN(3，2)及UN(0，3)的代表值等于M(3，0)、M(9，6)及M(0，9)，然后从子单元UN(1，0)、UN(3，2)及UN(0，3)中查找值为d₂＝6的元素，在UN(1，0)中的M(x′_v，y′_v)＝M(x′_b，y′_b)＝M(5，1)的值为d₂＝6，在UN(3，2)中的M(x′_h，y′_h)＝M(11，7)的值为d₂＝6，在UN(0，3)中的M(x′_e，y′_e)＝M(2，10)的值为d₂＝6；最后分别计算M(2，10)、M(5，1)及M(11，7)距M(4，8)的欧几里得距离，其中，M(2，10)距M(4，8)的欧几里得距离最小，则将原始像素对(p₁，p₂)的值由原始的(4，8)修改为(2，10)。

接收方在收到含密的伪装图像I′后，根据通信双方事先所共享的相同密钥序列{k₁，k₂}，可以重构同样的重构矩阵M并且确定相同的像素修正规则，以便进行后续的提取操作。

在本实施例中，当接收到伪装像素对为(p′₁，p′₂)＝(2，10)时，根据图3可直接计算出所嵌入的第二位九进制数字d₂＝M(2，10)＝6，继而求得该坐标点所在的3*3子单元Unit为UN(0，3)，其代表元素S(0，3)＝M(0，9)＝3为所嵌入的第一位九进制数字d₁。因此，该伪装像素对所包含的九进制秘密数字序列D，D＝(3，6)₉，其转换为二进制秘密信息比特流B＝(100001)₂。

本发明提供的基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法具有如下有益技术效果：

所构建的重构矩阵M是基于原始数独拼图的扩展二维空间矩阵，其中原始数独拼图的选取以及扩展编码的规则均是由密钥序列{k₁，k₂}所确定的，并且密钥序列{k₁，k₂}只有通信双方所共享，因此重构矩阵M的多样性保证了该方法的安全性。并且在二维空间矩阵上的执行过程，也保证了高效的嵌入效率，使其具有实时通信的性能。此外，该方法的核心思想就是将每两位九进制的秘密数字隐藏到原始像素对中，这就使得其具有大容量的信息嵌入率ER其值为log₂ 9bpp即3.1699bpp。同时，在该方法的信息嵌入过程中，综合考虑所有满足条件的候选元素，以找到距原始像素对坐标的欧几里得距离最小的候选元素位置，这就保证了对原始图像中像素值的修改尽量最小化，从而能够保持较好的伪装图像视觉效果。

为了体现本发明的具体技术效果，下面给出上述方法在实际案例中的具体应用结果。如图5所示，4幅大小为512×512的载体图像：Lena、Goldhill、Barbara和Peppers在经满载荷嵌入后即嵌入容量EC为830976bits和嵌入率ER为3.1699bpp的情况下，由下表可知该方法仍能保持较佳的伪装图像质量即平均的均方误差MSE＝7.0784，峰值信噪比PSNR＝39.63dB，质量指标QI＝0.9987以及结构相似性SSIM＝0.9907。

上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：

S3、将二进制的原始秘密信息比特流B＝(b₁,b₂,…,b_n)₂转换成九进制的秘密信息序列D＝(d₁,d₂,…,d_h×w)₉；

2.如权利要求1所述基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，其特征在于，重构矩阵M的构建方法具体包括如下步骤：

S11、查找密钥k₁对应的9*9原始数独拼图，基于密钥k₂确定各标记位的扩展编码规则，其中，{k₁,k₂}为通信双方事先共享相同的密钥序列；

3.如权利要求1所述基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，其特征在于，像素修正规则具体如下：

(1)确定重构矩阵M内的每个坐标点M(p′_i,p′_i+1)所属的3*3子单元Unit，用UN(x,y)表示，UN(x,y)的定义如下：

其中

且

运算符号

代表下取整操作；

(2)将子单元Unit左下角元素作为代表元素代表其值，代表元素的值用S(x,y)表示，且S(x,y)＝M(3x,3y)，所有子单元UN(x,y)中代表元素位置S(x,y)重新组成一个85*85的子矩阵S，子矩阵S内的坐标点值满足：

4.如权利要求1所述基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，其特征在于，两位九进制秘密信息隐藏方法具体包括如下步骤：

S41、顺序检索出两位待嵌入的九进制秘密数据(d_j,d_j+1)和载体图像I中所对应的像素对(p_i,p_i+1)，并将原始像素对(p_i,p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p′_i,p′_i+1)；

S42、确定M(p′_i,p′_i+1)所属的3*3子单元UN(x,y)及其在子矩阵S中所对应的代表元素值S(x,y)；

S43、读取第一位秘密数字d_j，检测d_j是否等于其对应的S(x,y)，若检测结果为否，则在子矩阵S的四个候选元素集CE_h(x,y)，CE_v(x,y)，CE_b(x,y)和CE_e(x,y)中搜索出满足如下条件的候选元素：

S(x_h,y_h)＝S(x_v,y_v)＝S(x_b,y_b)＝S(x_e,y_e)＝d_j

其中，S(x_h,y_h)∈CE_h(x,y)，S(x_v,y_v)∈CE_v(x,y)，S(x_b,y_b)∈CE_b(x,y)，S(x_e,y_e)∈CE_e(x,y)；

S44、读取第二位秘密数字d_j+1在候选元素S(x_h,y_h)、S(x_v,y_v)、S(x_b,y_b)及S(x_e,y_e)在重构矩阵M上所对应的3*3子单元UN(x_h,y_h)、UN(x_v,y_v)、UN(x_b,y_b)、UN(x_e,y_e)中查找满足如下条件的坐标点：

M(x′_h,y′_h)＝M(x′_v,y′_v)＝M(x′_b,y′_b)＝M(x′_e,y′_e)＝d_j+1；

其中，M(x′_h,y′_h)∈UN(x_h,y_h)，M(x′_v,y′_v)∈UN(x_v,y_v)，M(x′_b,y′_b)∈UN(x_b,y_b)，M(x′_e,y′_e)∈UN(x_e,y_e)；

S45、计算M(x′_h,y′_h)、M(x′_v,y′_v)、M(x′_b,y′_b)、M(x′_e,y′_e)距M(p′_i,p′_i+1)的欧几里得距离，将欧几里得距离最小的位置点作为对应像素对的修正位置。

5.如权利要求4所述基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，其特征在于，坐标点M(p′_i,p′_i+1)的定位方法具体如下：

若p_i＜255且p_i+1＜255，则直接将像素对(p_i,p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p_i,p_i+1)；

若p_i＝255且p_i+1＜255，则直接将像素对(p_i,p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(254,p_i+1)；

若p_i＜255且p_i+1＝255，则直接将像素对(p_i,p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(p_i,254)；

若p_i＝255且p_i+1＝255，则直接将像素对(p_i,p_i+1)定位到重构矩阵M上的坐标点M(254,254)。

6.权利要求4所述基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，其特征在于，S(x,y)在子矩阵S中所对应的四个候选元素集CE_h(x,y)，CE_v(x,y)，CE_b(x,y)和CE_e(x,y)的选取方法具体如下：

(1)候选元素集CE_h(x,y)是在子矩阵S中以S(x,y)为中心的横坐标元素集合，其定义为：

(2)候选元素集CE_v(x,y)是在子矩阵S中以S(x,y)为中心的纵坐标元素集合，其定义为：

(3)将子矩阵S进行划分，划分成若干个3*3的无重叠子矩阵，候选元素集CE_b(x,y)是在子矩阵S中以S(x,y)所在的3*3子矩阵的坐标元素集合，其定义为：

其中整数变量t₁和t₂的取值范围为0到2；

(4)候选元素集CE_e(x,y)是在子矩阵S中以S(x,y)为中心的额外候选元素集，其满足临近原则f^*且未被放入候选元素集CE_h(x,y)，CE_v(x,y)，CE_b(x,y)，具体定义为：

其中，(x_e,y_e)代表包含在候选元素集CE_e中的候选元素，一个候选元素表示一个候选位置，公式f^*的计算如下：f^*((x,y),(x_e,y_e))＝(x-x_e)²+(y-y_e)²，(x,y)表示的是S(x,y)所在的位置。