CN113676616B - 基于dct系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统 - Google Patents

基于dct系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统，所述方案利用邻接DCT块相同位置上系数的相关性，计算图像块的预测值，制造更多的嵌入位，利用预测误差将秘密信息嵌入到载体图像中；在选择嵌入块时，进行全局排序和局部排序，先根据每个量化DCT块的非零系数的个数，从小到大排序，对具有相同非零系数的个数的DCT块进行相关性排序，优先选择相关性大的图像块作为嵌入块，然后针对该图像块的邻接块进行梯度排序选取最有预测块。所述方案在提高最大嵌入容量的同时，保持了较低的文件增量和良好的视觉质量。

Description

基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统
技术领域
本公开属于多媒体信息安全技术领域，尤其涉及一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
可逆信息隐藏算法(Reversible Data Hiding,RDH)是信息隐藏领域的一个重要分支，该算法将秘密信息嵌入到载体数据后，可以完整提取秘密信息并无损恢复载体数据，被广泛的应用在医疗、军事和数字取证等对数字图像要求较高的领域。1997年，J.M.Barton提出了可逆信息隐藏概念。之后，大量可逆信息隐藏方案被提出。当前，可逆信息隐藏算法主要有基于无损压缩的可逆信息隐藏方案、基于差值扩展(Difference Expansion，DE)的可逆信息隐藏方案和基于直方图平移(Histogram Shifting，HS)的可逆信息隐藏方案。
大部分可逆信息隐藏算法的载体数据是未经过压缩的自然图像，而自然图像数据中存在着大量的冗余，为秘密信息嵌入提供了大量的空间。JPEG图像可逆信息隐藏算法与传统可逆信息隐藏算法的区别主要是载体不同，JPEG图像可逆信息隐藏算法是以JPEG图像作为载体，将秘密信息嵌入到JPEG图像中，达到版权保护、完整性认证等目的。JPEG压缩标准，能够有效的压缩图像中的冗余信息，提高图像传输效率，是当前手机、摄像机传输图像常见的转换格式，因此以JPEG图像为载体的可逆信息隐藏算法研究十分必要。由于压缩图像和未压缩图像的差异性，JPEG图像难以利用传统的可逆信息隐藏技术实现信息嵌入。
发明人发现，目前针对JPEG图像的可逆信息隐藏算法主要分为基于修改量化表的可逆信息隐藏方案、基于修改霍夫曼表的可逆信息隐藏方案、基于修改量化的DCT系数可逆信息隐藏方案。其中基于修改量化表的算法由Friedrich 等人首先提出，无损地修改一个DCT系数来嵌入一位信息位；Chang等人提出了修改量化表中的特定元素的可逆信息隐藏方法，通过修改载体图像的量化DCT 表的中频系数来嵌入秘密信息，这类方法能够保证图像的视觉质觉，但在霍夫曼编码的过程中量化系数流的修改不可再压缩，影响图像压缩效率导致图像文件大小增加明显。基于修改霍夫曼表的算法由Mobasseri等人提出，直接对部分熵解码后的JPEG图像码流进行修改从而嵌入秘密信息；Wu和Deng提出了一种新的整数向量转换算法，并将其应用到JPEG霍夫曼表中，让位流与嵌入的消息同步变化。即使霍夫曼表被优化，该方案也适用于任何JPEG比特流，该类方法可以保持较小的JPEG文件增量和图像质量,但在嵌入容量上相当有限。基于修改量化的DCT系数的算法，最早由Friedrich等人提出了在JPEG图像中以无损方式压缩所选DCT系数的LSB的思想，为可逆信息隐藏创造空间；Xuan等人提出一种基于直方图对的JPEG图像的可逆信息隐藏方案；为了提高视觉效果，减少失真，该方法还使用了最佳搜索策略；Sakai等人通过避免将数据嵌入图像的噪声部分来改进了Xuan等人的方案，提出选择JPEG图像中的平滑区域进行信息隐藏的方法；随后又针对确定频段的系数，采用直方图平移方法来嵌入信息，以降低图像失真；Nikolaidis等人通过修改量化DCT系数中的0系数来嵌入信息，该算法在相似的嵌入容量的情况下，与使用将秘密数据嵌入为非0值的量化后DCT系数的方法相比，实现了更低的图像失真，不过没有考虑到图像存储空间问题；2016年，Huang提出了新的基于直方图平移的可逆信息隐藏算法，将“±1”的DCT交流系数作为信息隐藏点，保留0系数不变，依据交流系数自适应地选择嵌入图像块,相比于已有的JPEG可逆信息隐藏算法，该算法在嵌入容量、图像视觉质量以及存储尺寸方面都取得了较好的性能，随后又提出了几种算法，均是对Huang等人的方法的改进；2017年，Fisseha等人对Huang 等人的方法进行了改进，对交流系数嵌入的顺序做了改变；Hou等人在Huang等人的基础上，提出了一种新的基于频段和子块相结合的自适应嵌入策略，进一步提高了图像视觉质量，并有效降低了图像尺寸增长。修改量化的DCT系数的方案是目前应用较多的方法，相较其他类的方法，平衡了图像质量、嵌入容量和嵌入前后图像文件大小之间的关系。但发明人发现，该类方法嵌入容量受量化后选取的DCT交流系数数量限制，且改进方法大多关注图像质量和文件大小，在嵌入容量上没有较大突破。用于JPEG图像的可逆信息隐藏方案，在保证图像视觉质量，控制文件大小增量和提高嵌入容量上仍有巨大的研究价值和意义。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提供了一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统，所述方案利用邻接DCT块相同位置上系数的相关性，计算图像块的预测值，制造更多的嵌入位，利用预测误差将秘密信息嵌入到载体图像中；在选择嵌入块时，进行全局排序和局部排序，先根据每个量化DCT块的非零系数的个数，从小到大排序，对具有相同非零系数的个数的DCT块进行相关性排序，优先选择相关性大的图像块作为嵌入块，然后针对该图像块的邻接块进行梯度排序选取最有预测块；所述方案在提高最大嵌入容量的同时，保证了较低的文件增量和良好的视觉质量。
根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，包括：
将原始JPEG图像分成互不重叠的区块，并进行熵解码得到其量化DCT系数；
利用双层排序方法对区块进行排序，并计算水平竖直方向上区块的相关性；
选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图；
根据预测误差直方图选择嵌入点，通过直方图移位得到嵌入空间，嵌入秘密信息；
对信息隐藏后的DCT系数进行熵编码，生成携带秘密信息的JPEG图像，实现图像可逆信息隐藏。
进一步的，所述双层排序方法具体包括全局排序和局部排序：所述全局排序基于图像非零系数个数和相关性对区块顺序进行排序，所述局部排序利用梯度预测对每个区块的水平竖直方向进行梯度预测，找到每个区块最优梯度方向上的最优块作为预测块。
进一步的，所述全局排序具体包括：根据图像区块非零系数的个数，对每个块进行zigzag扫描，计算最后一个非零系数的位置，作为排序的参数，对该参数进行由小到大的排序。
进一步的，所述局部排序具体包括：基于梯度选择的预测方法，利用图像梯度选择判断每个图像区块DC系数的梯度趋势，对预测块的相邻块的DC系数进行测量、计算和比较，分别计算出该块水平方向、竖直方向的梯度趋势，并根据梯度趋势进行排序。
进一步的，所述选择最优块作为预测块，具体包括，选取最小梯度方向所在块，进行排序，选出该方向DC系数差值最小的块作为预测块。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏系统，包括：
DCT系数获取单元，其用于将原始JPEG图像分成互不重叠的区块，并进行熵解码得到其量化DCT系数；
双层排序单元，其用于利用双层排序方法对区块进行排序，并计算水平竖直方向上区块的相关性；
误差预测单元，其用于选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图；
信息嵌入单元，其用于根据预测误差直方图选择嵌入点，通过平移得到嵌入空间，嵌入秘密信息；
可逆信息隐藏单元，其用于对信息隐藏后的DCT系数进行熵编码，生成携带秘密信息的JPEG图像，实现图像可逆信息隐藏。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开所述方案利用邻接DCT块相同位置上系数的相关性，计算图像块的预测值，制造更多的嵌入位，利用预测误差将秘密信息嵌入到载体图像中；在选择嵌入块时，进行全局排序和局部排序，先根据每个量化DCT块的非零系数的个数，从小到大排序，对具有相同非零系数的个数的DCT块进行相关性排序，优先选择相关性大的图像块作为嵌入块，然后针对该图像块的邻接块进行梯度排序选取最优预测块；所述方案在提高最大嵌入容量的同时，保持了较低的文件增量和良好的视觉质量。
(2)本公开所述方案引入预测误差直方图，增加了嵌入容量，并利用zigzag(Zigzag On Parabolic)扫描后，最后一位非零值的位置进行排序，提高了图像块标记嵌入位置的精确度，同时避免差值中不必要的移位，减少了直方图平移无效移位引起的失真，因此本公开算法兼顾性能更好。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例一中所述的JPEG图像编码流程图；
图2为本公开实施例一中所述的zigzag扫描结果示意图；
图3(a)-图3(c)为本公开实施例一中所述方案实验所用图像(分别为lena、baboon、fishingboat)；
图4(a)-图4(c)为本公开实施例一中所述方案在不同图像下与两种现有方法的实验对比结果示意图(视觉质量和嵌入容量对比，图像质量QF＝50)；
图5(a)-图5(c)为本公开实施例一中所述方案在不同图像下与两种现有方法的实验对比结果示意图(视觉质量和嵌入容量对比，图像质量QF＝70)；
图6(a)-图6(c)为本公开实施例一中所述方案在不同图像下与两种现有方法的实验对比结果示意图(视觉质量和嵌入容量对比，图像质量QF＝90)；
图7(a)-图7(c)为本公开实施例一中所述方案在不同图像下与两种现有方法的实验对比结果示意图(文件大小和嵌入容量对比，图像质量QF＝50)；
图8(a)-图8(c)为本公开实施例一中所述方案在不同图像下与两种现有方法的实验对比结果示意图(文件大小和嵌入容量对比，图像质量QF＝70)；
图9(a)-图9(c)为本公开实施例一中所述方案在不同图像下与两种现有方法的实验对比结果示意图(文件大小和嵌入容量对比，图像质量QF＝90)。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一：
本实施例的目的是提供一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法。
首先，需要说明的是，传统的Jpeg图像可逆信息隐藏方法中，发现量化后的DCT系数中直流系数是近似服从高斯分布，直流系数直方图在最高点的数值大部分不超过120，那么用直方图移位的方法，嵌入水印信息的容量较少，且失真较大。而交流系数的直方图分布呈尖峰状，因此很适合将直方图移位的方法应用在交流系数中。但是在值为“0”的系数中嵌入信息，会极大的影响熵编码的码字，文件存储变化较大，会影响图像的传输效率。而非零AC系数直方图大部分峰值点在“1”和“-1”上，因此最终选择值为“1”和“-1”的AC系数嵌入秘密信息。首先生成量化后的DCT非零AC系数直方图，然后利用直方图移位的技术，将秘密信息嵌入到量化后的DCT交流系数中，嵌入过程如下：
Figure BDA0003227503060000071
sign(Ci)的公式如下：
Figure BDA0003227503060000072
其中，b表示被嵌入秘密信息比特，Ci表示AC系数，
Figure BDA0003227503060000073
表示嵌密后的AC系数。
为了减少图像的失真，该方案设计了一种块选择策略。根据每个8×8块中 0系数数目对块进行排序，并优先选择零系数数目较大的块嵌入信息，在信息嵌入的整个过程中0系数保持不变，因而根据该方法进行块排序得到的块序列在信息嵌入前后保持不变，从而保证了可逆性。
Huang提出了新的基于直方图平移的可逆信息隐藏算法方法具有良好的视觉效果和嵌入容量，但是只利用了值为-1和1的AC系数，所以在嵌入容量上还有提升空间。
本公开所述方案利用邻接DCT块相同位置上系数的相关性，计算图像块的预测值，制造更多的嵌入位，利用预测误差将秘密信息嵌入到载体图像中；在选择嵌入块时，进行全局排序和局部排序，先根据每个量化DCT块的非零系数的个数，从小到大排序，对具有相同非零系数的个数的DCT块进行相关性排序，优先选择相关性大的图像块作为嵌入块，然后针对该图像块的邻接块进行梯度排序选取最有预测块。
具体的，一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，包括：
步骤1：将原始JPEG图像分成互不重叠的区块，并进行熵解码得到其量化 DCT系数；
灰度图像的JPEG压缩过程的主要步骤如图1所示。首先将原始图像分成互不重叠的8×8的区块，对每个区块应用DCT转换，将空间域信号转换成频域信号。然后，把DCT转换而来的系数反馈到量化器，使用预先定义的量化表进行量化。之后按照之字形顺序扫描整个量化后的DCT系数，将直流系数(DC系数) 通过差分脉冲编码调制(DPCM)进行预压缩，而交流系数(AC系数)通过行程长度编码(RLE)进行预压缩。最后，将整体信号串通过霍夫曼码进行压缩，再封装头文件即可获得最终的JPEG压缩文件。
步骤2：利用双层排序方法对区块进行排序，并计算水平竖直方向上区块的相关性；
其中，本公开中的块选择策略，主要目标是找到具有较高预测精准度的8×8 块，并且属于这些系数块的系数将优先用于数据隐藏。当预测块与目标块密切相关时，两者间的差值较小，可以产生较少的外部信息，减少不必要的失真，将消息比特嵌入到与邻块具有更高相关性的块中可以导致较少的无效移位，从而可以获得更高的视觉质量。因此，所述双层排序(dualsorting)具体包括全局排序和局部排序：所述全局排序基于图像非零系数个数和相关性对区块顺序进行排序，所述局部排序利用梯度预测对每个区块的水平竖直方向进行梯度预测，找到每个区块最优梯度方向上的最优块作为预测块。
(1)全局排序方案
JPEG图像格式是一种有损压缩图像格式，量化后的DCT系数与空间域像素之间有很强的相关性。而对不同区域的量化后DCT系数做修改，空间域上的像素变化不同。因此，嵌入水印信息的区域的选择以及嵌入顺序至关重要。先利用非零系数进行排序，在此基础上，计算邻块之间的相关性进行二次排序。得到的排序序列为嵌入顺序。外，在平滑块中，大多数非0系数的绝对值都很小，而在纹理块中，非0系数的绝对值可能较大。因此，块选择的主要目的是找到那些0系数多的8×8块，将其优先用于信息嵌入。在嵌入过程中，0系数可能会发生改变，为了算法可逆，不能直接利用每个块0数目进行排序。因此，选择每个快的非零系数，一个DCT块的非零系数少，该块的纹理度一般较小。
块排序方案针对图像的非零系数的个数，对每个块进行zigzag扫描，计算最后一个非零系数的位置，作为排序的参数，对该参数进行由小到大的排序，图像在嵌入过程中，AC系数会发生一定的改变，为了保证方法可逆，再嵌入时，最后一位非零系数不作为嵌入位，虽然会损失一定的嵌入容量，但整体影响不大。图为8*8的DCT系数块，该图像块经过zigzag排序后，最后一位非零系数为第五位的“1”，因此，该块的排序系数为5。
根据DCT域系数的分布特征和块内相关性可知，原始图像经DCT变换后能量大部分集中在左上角DC系数上，且直方图平移嵌入仅在AC系数中嵌入数据， DC系数不发生变化，在上述排序结果上，利用DC系数进行块排序。
在选择嵌入块时，优先选择与上下左右四个块相关性较大的块，利用DC系数与相邻块DC系数的差值计算相关性，计算公式如下：
Figure BDA0003227503060000091
其中，Ci,j表示相关性，Di-m,j-n表示上下左右四个相邻块的DC系数。
(2)局部排序
图像中相邻块之间互相关联，相邻块具有一定的变化趋势。为了能使预测的系数值更加准确,本公开设计基于梯度选择的预测方法,利用图像梯度选择判断每个图像块DC系数的梯度趋势，并根据梯度和相邻图像块进行预测。通过对预测块的相邻块的DC系数进行测量、计算和比较，分别计算出该块水平方向、竖直方向的梯度趋势,并根据梯度趋势进行预测,以此提高预测的准确性。
具体方法如下:如果要预测图1中点X的像素值,利用与X相邻共8个点进行判断预测,首先计算评判两个方向的标准，水平方向D1、竖直方向D2：
Figure BDA0003227503060000101
Figure BDA0003227503060000102
其中，D的数值越小，表示点X更接近这个梯度方向，在得出的D1、D2中, 最小值最能代表点X的变化趋势,使用该方向预测更加准确。为了增加预测准确度，选取最小梯度方向所在块，进行排序，选出该方向DC系数差值最小的块。
需要说明的是，在本公开所述方案中，所有的DC系数在嵌入过程中保持不变；接收器可以很容易地定位用于数据隐藏的块，然后提取嵌入的信息并恢复宿主图像。
步骤3：选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图；
所述步骤3具体包括：
(1)通过局部排序方案选定了预测块，即邻近块中相关性最高的DCT块。
(2)用8*8的嵌入块矩阵与8*8的预测块矩阵做差，就得到了预测误差矩阵。
(3)根据预测误差矩阵的数值生成频率直方图，得到预测误差直方图。
所述预测误差的具体计算过程如下式所示：
di,j＝Vi,j-Pi,j
其中，di,j是预测误差矩阵，Vi,j是嵌入块，Pi,j是预测块。
利用预测误差矩阵di,j生成矩阵频率直方图，得到预测误差直方图。
具体的，所述步骤3的详细过程如下所示：
1)块内相关
自然图像中系数块最著名的特征是AC系数的大小随着频率的增加而减小。另外，虽然块的不同系数对应的基函数通常是正交或近正交的，但是块中的两个系数不是独立的。系数仍然与其块邻居相关。我们称之为局部块内(或子带间)相关中相邻区域之间的这种相关性。然而，仅利用块内相关性的算法不适用于信息隐藏，因为：
a)块内相关，特别是对于8×8块大小的块内相关性，仅限于一个小的局部块，只反映了短距离相关；
b)相关性较弱，因为不同位置的系数对应不同的基函数；
c)大多数系数被量化为零，因此，可以利用的信息不多。
2)块间相关
块变换子带(Block transform subbands)和小波子带(wavelet subbands) 具有相似的特性。块变换系数与其子带邻域密切相关，尤其是在低频子带中。我们称这种相关性为块间(或子带内)相关。一般来说，块间相关性比块内相关性强得多。空间特征在子带中比在块内更明显。
利用块间相关性是消除频率冗余的关键。这是大多数块编码算法的弱点。例如，除了DC系数的DPCM编码外，JPEG完全忽略了块间相关性。充分利用块内和块间相关性的预滤波/后滤波变换阶段和先进的基于上下文的自适应熵编码是改进块DCT图像编码器的关键。块DCT系数之间存在相关性，无论是在单个块内(块内相关)还是在两个块之间(块间相关)。后者比前者强。
3)DCT系数块间预测算法
在JPEG压缩标准中，8*8的子图像块经过DCT变换可以得到1个DC系数和63个AC系数，DC系数包含了整个子块总能量的重要部分，数值较大，如果利用DC系数进行数据隐藏，得到的在密图像会有较大失真，因此，大多数基于 DCT系数的方案都选择在AC系数上进行嵌入。为保证图像质量，在提出的方法中，所有的DC系数在嵌入过程中保持不变。
无论是使用直方图还是差值直方图，都需要移动大量的外部系数，以便在数据隐藏之后仍然可以将DCT系数直方图的内部和外部区域分开。这些无效的移位可能会给宿主图像带来相当大的失真。为了尽可能的减少失真。利用块间相关性，生成差值，提高直方图峰值点，减少外部系数。
块间预测方案依据JPEG图像DCT系数分布特征，相邻子块间的相关性强于块内不同频率DCT系数的相关性，而块间的相关性主要通过相同位置的DCT系数的相关性来体现，因此，选择相关性较大的邻块作为预测值，利用两个块相同位置的DCT系数的差值进行信息嵌入，公式如下，ACmax(DC)表示与目标块ACi，j相关性较大的邻块，di，j表示两者间相同位置AC的差值。
Figure BDA0003227503060000121
根据分析非零差值直方图的峰值一般位于0点、-1点和1点。在本公开实验中，选择0点和-1作为嵌入位。下列公式中，[p,q]表示误差选取范围，b 表示秘密信息，在所提出的算法中，Bin 0和Bin-1被分组到内部区域，其余的Bin被分组到外部区域，即p＝-1,q＝0，
Figure BDA0003227503060000124
为载密AC系数。
Figure BDA0003227503060000122
其中，
Figure BDA0003227503060000123
考虑图像的视觉质量和得到的标记图像的存储大小，零交流系数在嵌入过程中应减少不必要的移位，差值为‘0’的位在高频区域大多都是值为‘0’的 AC系数，因此设置一个基点减少对高频区域“0”系数的移位。
将每个DCT块zigzag排序后最后一个非零系数作为该块的基点，在嵌入过程中保持该值不变，实现可逆。
步骤4：根据预测误差直方图选择嵌入点，通过直方图移位得到嵌入空间，嵌入秘密信息；具体的：所述嵌入点是预测误差为[-1,0]时对应的DC系数，具体的移位操作如公式所示，[p,q]表示误差选取范围，b表示秘密信息，di,j表示预测误差，Di,j表示最终得到的载密DC系数。
Figure BDA0003227503060000131
步骤5：对信息隐藏后的DCT系数进行熵编码，生成携带秘密信息的JPEG 图像，实现图像可逆信息隐藏。
相应的，本申请所述基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，对应的信息提取及图像恢复的过程如下：
秘密数据提取与原始图像恢复过程，是信息嵌入的逆过程.利用HS实现秘密信息提取与图像的无损恢复.具体操作分为以下五个步骤：
步骤a：对原始JPEG图像熵解码得到其量化DCT系数，同时计算每个8 ×8块中0系数量化步长之和，并按照降序排列。
步骤b：利用双层排序方案中的全局排序对图像块进行排序。
步骤c：利用局部排序方案，计算水平竖直方向上块的相关性。选择最优块作为预测块。利用DC系数梯度选择最优块作为预测块，并计算预测误差。
步骤d：生成预测误差直方图，提取秘密信息，恢复AC系数。
步骤e：信息提取完毕后，再对DCT系数进行熵编码，最终恢复原始JEPG 图像。
同时，为了证明本公开所述方案的有效性，在Windows7操作系统和matlab R2016a平台上进行实验，使用了从BOSSbase数据库中随机选取的500幅图像，目前，BOSSbase图像数据集中的灰度图像被广泛应用于信息隐藏领域；其中，采用的嵌入数据随机生成。
为了评估所提出的新方案的性能，我们选择了两种最先进的针对JPEG图像的RDH方案进行比较，这两种方案是在HUANG、HOU等人提出的。
讨论了两个方面，即视觉质量和文件大小保存。含密图像的视觉质量是衡量算法性能的重要指标之一，通常用PSNR度量，PSNR越高，说明含密图像视觉质量越好，数据隐藏的安全性也越高，相应的算法性能越好。因此下列实验以原始JPEG图像与标记JPEG图像之间的峰值信噪比(PSNR)值作为评价标记JPEG图像视觉质量的指标。一个好的JPEG图像可逆信息隐藏算法，应该综合考虑含密图像的视觉质量和文件增量，因此文件增量为第二个衡量标准，文件大小增量越小，说明算法在含密图像视觉质量和文件增量之间的兼顾性能更好。
(1)视觉质量效果和嵌入容量
本公开为了测试本公开算法优越性，分别测试了QF＝50、70、90三种图像质量因子；从图4(a)-图4(c)、图5(a)-图5(c)、图6(a)-图6(c)(横轴为嵌入载荷，纵轴为PSNR(PeakSignal to Noise Ratio峰值信噪比)值)中可以看出，与其他两个方法相比，本公开所述方案在各类图像中的嵌入容量都是最高的。实验结果显示，在相同的质量因子和嵌入比特流下，本公开算法得出的视觉效果大部分优于其他两种方法。
(2)文件大小和嵌入容量
图7(a)-图7(c)、图8(a)-图8(c)、图9(a)-图9(c)展示出了标记图像和原始图像之间的平均增加的文件大小。图中水平轴表示嵌入的有效载荷，垂直轴表示增加的文件大小(位)。每个子图中的实心洋红色线用作参考；线上的每个点表示嵌入消息位的长度等于增加的文件大小。如前所述，相应的图像质量因子显示在每个子图的标题中。
从图9(a)-图9(c)中可以看出，与Huang等人、Hou老师的方法相比，在嵌入同样大小的秘密信息时，测试载体文件膨胀较小，该结论在三个图像质量情况下都成立，综合而言，本公开在提高嵌入容量的同时，有效降低了图像的文件大小扩展。所提出的方法能够更好地保持文件大小。
本公开所述方案文件增量低于Huang算法和Hou算法，说明本公开算法在含密图像视觉质量和文件增量之间的兼顾性能更好.主要原因是，Huang算法仅通过每块中零AC系数数量对所有块排序并根据嵌入容量自适应选取，而本公开算法在Huang算法的基础上引入预测误差直方图，增加了嵌入容量，并利用zigzag扫描后，最后一位非零值的位置进行排序，提高了图像块标记嵌入位置的精确度，同时避免差值中不必要的移位，减少了直方图平移无效移位引起的失真，因此本公开算法兼顾性能更好。另外，Hou算法的嵌入块选择和频率选择策略都是根据模拟数据嵌入数据引起的视觉失真选择模拟失真较小的块和频率嵌入数据，仅考虑降低视觉失真，在文件增量方面未进行有效控制，因此本公开在文件增量方面和含密图像视觉质量和文件增量的平衡兼顾方面均优于 Hou算法。
实施例二：
本实施例的目的是提供一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏系统。
一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏系统，包括：
DCT系数获取单元，其用于将原始JPEG图像分成互不重叠的区块，并进行熵解码得到其量化DCT系数；
双层排序单元，其用于利用双层排序方法对区块进行排序，并计算水平竖直方向上区块的相关性；
误差预测单元，其用于选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图；
信息嵌入单元，其用于根据预测误差直方图选择嵌入点，通过平移得到嵌入空间，嵌入秘密信息；
可逆信息隐藏单元，其用于对信息隐藏后的DCT系数进行熵编码，生成携带秘密信息的JPEG图像，实现图像可逆信息隐藏。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列 FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一中所述的方法。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述实施例提供的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法及系统可以实现，具有广阔的应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括：
将原始JPEG图像分成互不重叠的区块，并进行熵解码得到其量化DCT系数；
利用双层排序方法对区块进行排序，并计算水平竖直方向上区块的相关性；
选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图；
根据预测误差直方图选择嵌入点，通过直方图移位得到嵌入空间，嵌入秘密信息；
对信息隐藏后的DCT系数进行熵编码，生成携带秘密信息的JPEG图像，实现图像可逆信息隐藏；
其中，所述双层排序方法具体包括全局排序和局部排序：所述全局排序基于图像非零系数个数和相关性对区块顺序进行排序，所述局部排序利用梯度预测对每个区块的水平竖直方向进行梯度预测，找到每个区块最优梯度方向上的最优块作为预测块；
所述选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图，具体为：
通过局部排序选定预测块，即邻近块中相关性最高的DCT块；
用嵌入块矩阵与预测块矩阵做差，得到预测误差矩阵；
根据预测误差矩阵的数值生成频率直方图，得到预测误差直方图；
所述根据预测误差直方图选择嵌入点，选取预测误差值为-1和0的位置作为嵌入点。
2.如权利要求1所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述全局排序具体包括：根据图像区块非零系数的个数，对每个块进行zigzag扫描，计算最后一个非零系数的位置，作为排序的参数，对该参数进行由小到大的排序。
3.如权利要求1所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述局部排序具体包括：基于梯度选择的预测方法，利用图像梯度选择判断每个图像区块DC系数的梯度趋势，对预测块的相邻块的DC系数进行测量、计算和比较，分别计算出该块水平方向、竖直方向的梯度趋势，并根据梯度趋势进行排序。
4.如权利要求1所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述选择最优块作为预测块，具体包括，选取最小梯度方向所在块，进行排序，选出该方向DC系数差值最小的块。
5.如权利要求1所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述通过直方图移位得到嵌入空间，具体表示如下：
Figure FDA0004197756400000021
其中，[p,q]表示误差选取范围，b表示秘密信息，di,j表示预测误差，Di,j表示最终得到载密的DC系数。
6.一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏系统，其特征在于，包括：
DCT系数获取单元，其用于将原始JPEG图像分成互不重叠的区块，并进行熵解码得到其量化DCT系数；
双层排序单元，其用于利用双层排序方法对区块进行排序，并计算水平竖直方向上区块的相关性；
误差预测单元，其用于选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图；
信息嵌入单元，其用于根据预测误差直方图选择嵌入点，通过平移得到嵌入空间，嵌入秘密信息；
可逆信息隐藏单元，其用于对信息隐藏后的DCT系数进行熵编码，生成携带秘密信息的JPEG图像，实现图像可逆信息隐藏；
其中，所述双层排序方法具体包括全局排序和局部排序：所述全局排序基于图像非零系数个数和相关性对区块顺序进行排序，所述局部排序利用梯度预测对每个区块的水平竖直方向进行梯度预测，找到每个区块最优梯度方向上的最优块作为预测块；
所述选择最优块作为预测块并计算预测误差，生成预测误差直方图，具体为：
通过局部排序选定预测块，即邻近块中相关性最高的DCT块；
用嵌入块矩阵与预测块矩阵做差，得到预测误差矩阵；
根据预测误差矩阵的数值生成频率直方图，得到预测误差直方图；
所述根据预测误差直方图选择嵌入点，选取预测误差值为-1和0的位置作为嵌入点。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于DCT系数相关性的图像可逆信息隐藏方法。
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