CN113393364A

CN113393364A - 一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法

Info

Publication number: CN113393364A
Application number: CN202110765860.4A
Authority: CN
Inventors: 翁韶伟; 张天聪
Original assignee: Fujian University of Technology
Current assignee: Fujian University of Technology
Priority date: 2021-07-07
Filing date: 2021-07-07
Publication date: 2021-09-14

Abstract

本发明涉及一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法。包括：将原始载体图像分成互不重叠且等大的图像块；设计16种像素扫描方式；针对每一种像素扫描方式，将块中所有像素按照从大到小的顺序排序，用第三大像素预测次大像素产生一个预测误差，采用IPVO进行数据嵌入；用次大像素预测最大像素产生第二个预测误差，用PVO进行数据嵌入，从而最大三个像素能至多携带两比特水印；遍历每一种像素扫描方式，选取预测误差值为1和值为0数量作为最终的像素扫描方式。本发明设计多种扫描方式，使得预测误差值为‑1的数量减少而预测误差值为1的数量增加，从而大大提升嵌入性能；并且充分利用排序后相邻像素间的高相关性，来进一步提升预测误差值为1和0的数量。

Description

一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法

技术领域

本发明涉及信息隐藏技术领域，尤其涉及一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法。

背景技术

网络技术和计算机多媒体技术的日新月异发展，使得多媒体信息在互联网上的应用越来越广泛，信息传输速度也变得越来越快，人们的生活也得到了极大的方便，但同时也引发了各种媒体信息的传输安全问题和数字产品的版权保护问题。信息隐藏是解决各种媒体信息的版权保护和信息安全问题的一种有效途径。数字图像在Internet的普遍使用和图像中固有的大量冗余空间，使其成为了信息隐藏中上最常用的载体，其安全问题也尤为突出

可逆信息隐藏是信息隐藏的一个特殊的分支，其特殊性体现在无失真抽取出水印信息后，仍能无损复原出原始载体信息。受何等人(W.G.He,Z.C.Cai,Y.M.Wang,Flexiblespatial location-based PVO predictor for high fidelity reversible datahiding,Inf.Sci.,520:431-444,2020.)的方法启发，本发明提出了一种基于PVO的全新的可逆信息隐藏方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于差扩展的可逆信息隐藏方法，通过设计多种像素扫描方式来使得预测误差值为1的数量增加而预测误差值为-1的数量减少，从而有效地提高了嵌入性能。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，包括如下步骤：

步骤1、将大小为W×H的原始载体图像I分成N个互不重叠的、大小为w×h的图像块；

步骤2、设计候选扫描方式，遍历每一种候选扫描方式，从中找到在失真相同的情况下容量最高的扫描方式，并标记为最佳扫描方式；

步骤3、用最佳扫描方式将二维图像块B_k转变成一维像素序列

其中B_k表示第k个图像块，k∈{1,2,…,N}；然后，按照像素值从小到大的顺序重排l_k得到排序后的像素序列

其中下标σ(κ)表示的是像素p_σ(κ)在l_k中的位置，κ表示的是p_σ(κ)在

中的位置；

步骤4、对于三个最大像素，第三大像素p_σ(w×h-2)采用IPVO的预测方式来预测p_σ(w×h-1)得到预测误差e_m1如下：

e_m1＝p_u-p_v (1)

其中u＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，v＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；从式(1)可知，IPVO在计算e_m1的过程中考虑两个像素，即用作预测的像素p_σ(w×h-2)和被预测像素p_σ(w×h-1)在原始序列中所处的位置σ(w×h-2)和σ(w×h-1)，从而产生以0为中心的近似拉普拉斯分布的预测误差灰度谱；

步骤5、1比特水印b，b∈{0,1}经下式嵌入到e_m1中：

其中e'_m1是含密预测误差；从式(2)可知，经IPVO后，值为1的预测误差能携带1比特水印信息，相反，值为-1的预测误差只能被平移而不能携带任何的水印信息；通过式(1)可知，预测误差e_m1是和p_σ(w×h-2)、p_σ(w×h-1)在原始序列中所处的位置σ(w×h-2)、σ(w×h-1)有关的；而σ(w×h-2)和σ(w×h-1)又是受扫描的方式所决定的，因此，通过步骤2设计的候选扫描方式来增加值为1的预测误差的数量和降低值为-1的预测误差的数量；因为p_σ(w×h-1)≥p_σ(w×h-2)，为保证e_m1＝1，就必须让σ(w×h-1)＜σ(w×h-2)，也就是说，通过设计候选扫描方式，使得p_σ(w×h-2)排在p_σ(w×h-1)的后面；

含密像素p′_σ(w×h-1)计算如下：

步骤6、p_σ(w×h-1)采用PVO的预测方式预测p_σ(w×h)得到预测误差e_m2如下：

不同于IPVO，PVO在计算e_m2的过程中并不会考虑用作预测的像素和被预测像素在原始序列l_k中的位置，只是将两个像素简单地相减来得到差值；为得到更多的值为1的预测误差，即e_m2＝1，p_σ(w×h)必须大于p_σ(w×h-1)；

步骤7、对于e_m2，数据嵌入过程如下：

其中e'_m2是含密预测误差；

含密像素等于

步骤8、对于三个最小像素，第三小像素p_σ(3)采用IPVO的预测方式来预测p_σ(2)得到预测误差e_s1如下：

e_s1＝p_s-p_t (7)

其中s＝min(σ(2),σ(3))，t＝max(σ(2),σ(3))；从式(1)可知，IPVO在计算e_s1的过程中考虑了两个像素，即用作预测的像素p_σ(3)和被预测像素p_σ(2)在原始序列中所处的位置σ(2)和σ(3)，从而产生以0为中心的近似拉普拉斯分布的预测误差灰度谱；

步骤9、1比特水印b(b∈{0,1})经式(8)嵌入到e_s1中：

其中e'_s1是含密预测误差；从式(8)可知，经IPVO后，值为1的预测误差能携带1比特水印信息，相反，值为-1的预测误差只能被平移而不能携带任何的水印信息；通过式(7)可知，预测误差e_s1是和p_σ(2)、p_σ(3)在原始序列中所处的位置σ(2)、σ(3)有关的；而σ(2)和σ(3)又是受扫描的方式所决定的，因此，通过步骤2设计的候选扫描方式来增加值为1的预测误差的数量和降低值为-1的预测误差的数量；因为p_σ(3)≥p_σ(2)，为保证e_m1＝1，就必须让σ(3)＜σ(2)，也就是说，通过设计候选扫描方式，使得p_σ(2)排在p_σ(3)的后面；

含密像素p′_σ(2)计算如下：

步骤10、p_σ(2)采用PVO的预测方式预测p_σ(1)得到预测误差e_s2如下：

e_s2＝p_σ(2)-p_σ(1) (10)

为得到更多的值为1的预测误差，即e_s2＝1，p_σ(2)必须大于p_σ(1)；

步骤11、对于e_s2，数据嵌入过程如下：

其中e'_m2是含密预测误差；

含密像素p′_σ(1)等于

步骤12、待所有的图像块都按照步骤2-12处理完之后，一幅含密图像I_W即可生成。

在本发明一实施例中，还包括抽取过程，其为步骤1-12的嵌入过程的反过程。

在本发明一实施例中，所述抽取过程，具体步骤如下：

步骤S1、按照和嵌入过程相同的方式将大小为W×H的含密图像I_W分成N个互不重叠的、大小为w×h的含密图像块；

步骤S2、按照最佳扫描方式，将第k个二维图像块转变为一维像素序列

之后，按照像素值从小到大的顺序排列l_k得到排序后的像素序列

第三大像素p′_σ(w×h-2)采用IPVO来预测p′_σ(n-2)得到含密预测误差e′_m1：

e′_m1＝p′_u-p′_v (13)

其中u＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，v＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；

参照式(14)，1比特水印信息从e′_m1中抽取出来：

同时，像素值p_σ(w×h-1)恢复如下：

步骤S3、恢复出来的p_σ(w×h-1)采用PVO的方式预测p_σ(w×h)，得到含密预测误差e′_m2：

e′_m2＝p′_σ(w×h)-p_σ(w×h-1) (16)

参照式(17)，1比特水印信息可以从e′_m2中提取出来；

同时，像素值p_σ(w×h)恢复如下：

步骤S4、第三小像素p′_σ(3)采用IPVO来预测p′_σ(2)得到含密预测误差e′_s1；

e′_s1＝p′_s-p′_t (19)

其中s＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，t＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；

按照式(20)，1比特水印信息从e′_s1中抽取出来：

同时，像素值p_σ(2)恢复如下：

步骤S5、恢复出来的p_σ(2)采用PVO的方式预测p_σ(1)，得到含密预测误差e′_m2：

e′_s2＝p′_σ(2)-p_σ(1) (22)

按照等式(23)，1比特水印信息从e′_m2中提取出来：

同时，像素值p_σ(1)恢复如下：

在本发明一实施例中，步骤2中的候选扫描方式为16种。

在本发明一实施例中，步骤3中，升序排序完成后，第三大像素p_σ(w×h-2)之后的两个像素需要重新调整位置，调整的规则是p_σ(w×h-1)和p_σ(w×h)必须满足σ(w×h-1)＜σ(w×h)，即p_σ(w×h-1)在l_k中的位置在p_σ(w×h)的前面；同理，第三小p_σ(3)之前的两个像素也需要重新调整位置，即p_σ(1)和p_σ(2)必须满足σ(1)＜σ(2)。

在本发明一实施例中，升序排序完成后，第三大像素p′_σ(w×h-2)之后的两个像素需要重新调整位置，调整的规则是p′_σ(w×h-1)和p′_σ(w×h)必须满足σ(w×h-1)＜σ(w×h)，即p′_σ(w×h-1)在l_k中的位置是位于p′_σ(w×h-1)的位置之前；同理，第三小像素p′_σ(3)之前的两个像素也需要调整位置，即p′_σ(1)在l_k中的位置是位于p′_σ(2)的位置之前。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

本发明公开了一种基于像素值排序(pixel-value-ordering，PVO)的全新可逆信息隐藏算法。不同于传统的基于PVO的可逆信息隐藏算法,本发明有如下的优点：

在PVO和其改进版本(improved PVO，IPVO)中，预测误差数量是和排序前后的像素位置密切相关，为此，本发明设计了多种块内像素扫描方式，使得预测误差值为-1的数量减少而预测误差值为1的数量增加，从而大大提升嵌入性能；

2、充分利用排序后相邻像素间的高相关性，来进一步提升预测误差值为1和0的数量。

附图说明

图1为本发明设计的16种扫描方式。

图2为本发明其中一种扫描方式。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，包括如下步骤：

步骤2、如图2所示，设计了16种候选扫描方式，遍历每一种候选扫描方式，从中找到在失真相同的情况下容量最高的扫描方式，并标记为最佳扫描方式；

步骤3、用最佳扫描方式将二维图像块B_k转变成一维像素序列

中的位置；值得注意的是：升序排序完成后，第三大像素p_σ(w×h-2)之后的两个像素需要重新调整位置，调整的规则是p_σ(w×h-1)和p_σ(w×h)必须满足σ(w×h-1)＜σ(w×h)，即p_σ(w×h-1)在l_k中的位置在p_σ(w×h)的前面；如图2所示，第三大像素是p_σ(14)＝p₁₁＝128，排在它后面的两个像素的值是p₁₄＝128和p₁₃＝129，然而p₁₃在l_k的位置是13和p₁₄在l_k的位置是14，因此需要重新调整位置，调整后，p₁₃＝129排在了p₁₄＝128的前面；同理，第三小p_σ(3)之前的两个像素也需要重新调整位置，即p_σ(1)和p_σ(2)必须满足σ(1)＜σ(2)。

如图2所示，按序连接的箭头代表的是扫描方式。按照这种扫描方式，二维图像块被转变成一维像素序列。接下来，将这一维像素序列按照升序排列得到排序后的像素序列，并从中选出第三大像素p_σ(n-2)和第三小像素p_σ(3)。用第三大像素预测最大两个像素来实现两比特数据嵌入，同时，用第三小像素预测最小两个像素来实现另外两比特数据嵌入。

e_m1＝p_u-p_v (1)

步骤5、1比特水印b，b∈{0,1}经下式嵌入到e_m1中：

含密像素p′_σ(w×h-1)计算如下：

步骤7、对于e_m2，数据嵌入过程如下：

其中e'_m2是含密预测误差；

含密像素等于

e_s1＝p_s-p_t (7)

步骤9、1比特水印b(b∈{0,1})经式(8)嵌入到e_s1中：

含密像素p′_σ(2)计算如下：

e_s2＝p_σ(2)-p_σ(1) (10)

步骤11、对于e_s2，数据嵌入过程如下：

其中e'_m2是含密预测误差；

含密像素p′_σ(1)等于

抽取过程是嵌入过程的反过程，步骤如下：

值得注意的是：升序排完之后，排在第三大像素p′_σ(w×h-2)之后的两个像素需要重新调整位置，调整的规则是p′_σ(w×h-1)和p′_σ(w×h)必须满足σ(w×h-1)＜σ(w×h)，即p′_σ(w×h-1)在l_k中的位置是位于p′_σ(w×h-1)的位置之前。同理，排在第三小像素p′_σ(3)之前的两个像素也需要调整位置，即p′_σ(1)在l_k中的位置是位于p′_σ(2)的位置之前。第三大像素p′_σ(w×h-2)采用IPVO来预测p′_σ(n-2)得到含密预测误差e′_m1；

e′_m1＝p′_u-p′_v (13)

其中u＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，v＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；

参照式(14)，1比特水印信息从e′_m1中抽取出来：

同时，像素值p_σ(w×h-1)恢复如下：

e′_m2＝p′_σ(w×h)-p_σ(w×h-1) (16)

参照式(17)，1比特水印信息可以从e′_m2中提取出来；

同时，像素值p_σ(w×h)恢复如下：

e′_s1＝p′_s-p′_t (19)

其中s＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，t＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；

按照式(20)，1比特水印信息从e′_s1中抽取出来：

同时，像素值p_σ(2)恢复如下：

e′_s2＝p′_σ(2)-p_σ(1) (22)

按照等式(23)，1比特水印信息从e′_m2中提取出来：

同时，像素值p_σ(1)恢复如下：

本发明在于通过设计多种块内像素扫描方式来增加值为1的预测误差数量和利用相邻像素间的高相关性提升预测性能。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤3、用最佳扫描方式将二维图像块B_k转变成一维像素序列

中的位置；

e_m1＝p_u-p_v (1)

步骤5、1比特水印b，b∈{0,1}经下式嵌入到e_m1中：

含密像素p′_σ(w×h-1)计算如下：

步骤7、对于e_m2，数据嵌入过程如下：

其中e'_m2是含密预测误差；

含密像素等于

e_s1＝p_s-p_t (7)

步骤9、1比特水印b(b∈{0,1})经式(8)嵌入到e_s1中：

含密像素p′_σ(2)计算如下：

e_s2＝p_σ(2)-p_σ(1) (10)

步骤11、对于e_s2，数据嵌入过程如下：

其中e'_m2是含密预测误差；

含密像素p′_σ(1)等于

2.根据权利要求1所述的一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，其特征在于，还包括抽取过程，其为步骤1-12的嵌入过程的反过程。

3.根据权利要求2所述的一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述抽取过程，具体步骤如下：

e′_m1＝p′_u-p′_v (13)

其中u＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，v＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；

参照式(14)，1比特水印信息从e′_m1中抽取出来：

同时，像素值p_σ(w×h-1)恢复如下：

e′_m2＝p′_σ(w×h)-p_σ(w×h-1) (16)

参照式(17)，1比特水印信息可以从e′_m2中提取出来；

同时，像素值p_σ(w×h)恢复如下：

e′_s1＝p′_s-p′_t (19)

其中s＝min(σ(w×h-2),σ(w×h-1))，t＝max(σ(w×h-2),σ(w×h-1))；

按照式(20)，1比特水印信息从e′_s1中抽取出来：

同时，像素值p_σ(2)恢复如下：

e′_s2＝p′_σ(2)-p_σ(1) (22)

按照等式(23)，1比特水印信息从e′_m2中提取出来：

同时，像素值p_σ(1)恢复如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，其特征在于，步骤2中的候选扫描方式为16种。

5.根据权利要求1所述的一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，其特征在于，步骤3中，升序排序完成后，第三大像素p_σ(w×h-2)之后的两个像素需要重新调整位置，调整的规则是p_σ(w×h-1)和p_σ(w×h)必须满足σ(w×h-1)＜σ(w×h)，即p_σ(w×h-1)在l_k中的位置在p_σ(w×h)的前面；同理，第三小p_σ(3)之前的两个像素也需要重新调整位置，即p_σ(1)和p_σ(2)必须满足σ(1)＜σ(2)。

6.根据权利要求3所述的一种基于像素值排序的可逆信息隐藏方法，其特征在于，升序排序完成后，第三大像素p′_σ(w×h-2)之后的两个像素需要重新调整位置，调整的规则是p′_σ(w×h-1)和p′_σ(w×h)必须满足σ(w×h-1)＜σ(w×h)，即p′_σ(w×h-1)在l_k中的位置是位于p′_σ(w×h-1)的位置之前；同理，第三小像素p′_σ(3)之前的两个像素也需要调整位置，即p′_σ(1)在l_k中的位置是位于p′_σ(2)的位置之前。