CN113766084B - 一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法、系统 - Google Patents
一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法、系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于信息安全技术领域,公开了一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法、系统,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括:接受载体图像和秘密信息,输出增强图像平滑度的载密图像,接受载体图像,输出秘密信息和无损恢复的载体图像。包括预处理阶段、信息嵌入与图像平滑阶段、信息提取与图像恢复阶段。本发明通过将图像平滑技术中的高斯滤波算法与可逆信息隐藏算法结合,使用高斯滤波作为秘密信息嵌入时像素值修改的模板,将预测值与原始像素值的差值作为判别嵌入的条件,同时将滤波差值无损的加入到载体图像中,达到图像平滑的效果,确保在维持载体图像失真率的同时视觉质量有较好的提升,同时获得较高的嵌入率和较短的处理时耗。
Description
技术领域
本发明属于信息安全技术领域,尤其涉及一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法、系统。
背景技术
目前,随着互联网技术的发展和社交网络的普及,可逆信息隐藏被广泛应用于隐蔽传输领域。与传统信息隐藏技术不同,可逆信息隐藏可以将秘密数据隐藏在载体中的同时保证载体数据不丢失数据。研究者们常用峰值信噪比(Peak signal to noiseratio,PSNR)来评估载密图像相较载体图像的失真率,高的PSNR证明载密图像的质量更好,失真率更低,算法的性能更好。目前的很多算法过多的关注如何获得低PSNR从而减少载体图像嵌入秘密信息后的失真,而并没有过多的增强载密图像的视觉质量。而当算法获得更高视觉质量的载密图像时,载密图像的隐蔽性也会大大增强。因此,同时实现增强载密图像视觉质量与信息的可逆隐藏已经成为研究人员在近几年的研究主题。
目前,针对上述问题,已经提出的解决方案有:
结合多层差扩展具有对比度增强的可逆信息隐藏方法及装置,专利号为2019103244693,该装置通过预先对图像进行分区,采用预测差值扩展的方法对近平滑区和中边缘区进行水印信息的嵌入,采用两倍预测差值扩展的方法对弱边缘区进行秘密信息的嵌入,同时增强载密图像的视觉对比度,但该方案的信息嵌入容量较低。
论文《A Novel Reversible Data Hiding with Skin Tone Smoothing Effectfor Face Images》,该论文先将秘密信息嵌入到载密图像后,再对载密图像进行可逆的图像平滑操作,没有很好的将嵌入算法和图像平滑相结合,计算复杂,同时缺乏完整性。
同时,为了实现在满足可逆信息隐藏的同时增强载密图像视觉质量的方案,现有的技术将图像增强技术的对比度增强技术与可逆信息隐藏结合,通过直方图平移的方法,将秘密信息嵌入到峰值像素中,同时达到图像对比度增强的效果。但对于其余类型的图像增强技术而言,相应的可逆信息隐藏方案却很少。目前除了基于对比度增强的可逆信息隐藏算法外,对于其他的图像处理技术而言,相应的可逆数据隐藏方案很少。近些年不同种类的增强图像平滑度的算法越来越多,但由于很多图像处理算法都无法实现图像的无损恢复,用户若想得到原图就必须花费额外的存储空间,这样既会浪费空间又会降低算法的安全性。因此,亟需一种新的可逆信息隐藏方法,以弥补现有技术的缺陷。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:
(1)目前的算法过多的关注如何获得低PSNR从而减少载体图像嵌入秘密信息后的失真,而并没有过多的增强载密图像的视觉质量。
(2)现有的基于图像处理技术的可逆信息隐藏方案,适用性较低,除对比度增强技术外,缺少与其他图像处理技术结合的可逆信息隐藏方案。
(3)由于很多图像处理算法都无法实现图像的无损恢复,用户若想得到原图就必须花费额外的存储空间,这样既会浪费空间又会降低算法的安全性。
解决以上问题及缺陷的难度为:如何设计一种可以增强载体图像视觉平滑度的可逆信息隐藏方法。
解决以上问题及缺陷的意义为:针对暂无基于图像平滑特性进行可逆信息隐藏的问题,基于高斯滤波图像平滑的可逆信息隐藏算法,能够在提高载密图像平滑度的视觉质量的同时,在接收方可逆的提取信息和恢复原始图像,可以为后续同类型技术做铺垫;将可逆信息隐藏拓展到除对比度增强技术以外的其他图像处理技术中,同时获得良好的视觉质量和嵌入容量。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法、系统,旨在解决现有图像平滑算法无法应用于可逆信息隐藏的问题。
本发明是这样实现的,一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括:接受载体图像和秘密信息,输出增强图像平滑度的载密图像,接受载体图像,输出秘密信息和无损恢复的载体图像。包括三个阶段:预处理阶段、信息嵌入与图像平滑阶段、信息提取与图像恢复阶段。
进一步,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括以下步骤:
步骤一,预处理阶段:选择待嵌入的秘密信息、载体图像和辅助平滑图像的滤波核;划分载体图像区域,并根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图;将其作为信息嵌入与提取的辅助信息。
步骤二,信息嵌入与图像平滑阶段:对原始载体图像进行像素预测,获得预测值;计算预测差值和滤波差值,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入;将滤波差值可逆的加入到载密图像像素值中,即为所求的增强图像平滑度的载密图像;
步骤三,信息提取与图像恢复阶段:经过步骤二,可得到携带秘密信息的平滑度增强的载密图像;根据与步骤二相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值与滤波差值,提取秘密信息;根据得到的秘密信息、预测值和滤波差值恢复得到预测差值,即可完成载体图像的恢复。
进一步,步骤一中,所述预处理阶段,包括:
假设O(x,y)为原始图像中位于(x,y)位置的像素值,b为秘密信息二进制比特流其中的一位;发送方确定高斯滤波的滤波核系数σ,通过特定滤波核系数σ生成唯一的3×3大小的高斯滤波核;根据待嵌入信息的载体图像的尺寸生成与该尺寸相同的位置图LM;将载体图像位于最外围的像素划分为参考像素,其余位置像素划分为非参考像素。
进一步,步骤二中,所述信息嵌入与图像平滑阶段包括四个子阶段:差值计算阶段、预测差值平移阶段、图像平滑阶段以及辅助信息嵌入阶段,包括:
按照从左到右、从上到下先行后列的顺序对非参考像素进行遍历。
(1)差值计算阶段:根据MED像素值预测器计算像素预测值,根据预测值获得预测差值;根据步骤一获得的高斯滤波核计算滤波差值;
在得到预测值后,使用高斯滤波核对以该预测值为中心的3×3区域进行卷积计算得到滤波值C(x,y),并通过fd=C(x,y)-P(x,y)得到滤波差值fd;
(2)预测差值平移阶段:选取特定嵌入参数T,采用预测差值拓展的方法对秘密信息进行嵌入,每次嵌入1bit秘密信息,获得嵌入信息后的预测差值;
(3)图像平滑阶段:根据步骤一获得的滤波差值与步骤二获得的嵌入信息后的预测差值相加获得最终的载密图像;若最终载密图像像素值位于[0,255]区间外,则将位置图该位置的值置为1,并将像素值重置为原始像素值,认为此位置的像素值不适合携带秘密信息;
(4)辅助信息嵌入阶段:根据步骤一选取的滤波系数、位置图和步骤二选取的嵌入参数T组成辅助图像恢复的辅助参数信息;其中位置图LM使用游程编码进行压缩;将辅助参数信息使用LSB方法添加到载密图像中。
进一步,步骤三中,所述信息提取与图像恢复阶段包括三个子阶段:辅助信息提取阶段、差值恢复阶段、信息提取与图像恢复阶段,包括:
(1)辅助信息提取阶段:根据提取载密图像的后n个LSB位,分别获得辅助参数信息中的滤波核系数σ和位置图信息;使用滤波核系数σ生成滤波核,位置图使用游程编码解压缩;
(2)差值恢复阶段:根据步骤一中的划分方法,将载密图像划分为参考像素与非参考像素;根据MED预测器计算获得预测值P(x,y);根据高斯滤波核计算滤波差值fd;
(3)信息提取与图像恢复阶段:根据滤波差值fd和预测值P(x,y)获得携带秘密信息的预测差值Δ′,根据预测差值拓展,将秘密信息m中的1bit b进行完整提取;从而根据b可逆无损的恢复出原始图像O(x,y);按照从右到左、从下到上的顺序对像素值进行循环计算,在提取信息的同时即可恢复出原始载体图像信息。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统包括:
预处理模块,用于选择待嵌入的秘密信息、载体图像和辅助平滑图像的高斯滤波核,划分载体图像区域,并根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图;
信息嵌入与图像平滑模块,用于对原始载体图像进行像素预测;计算预测差值和滤波差值,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入;将滤波差值可逆的加入到载密图像中可得到增强图像平滑度的载密图像;
信息提取与图像恢复模块,经过信息嵌入与图像平滑阶段,可得到携带秘密信息的平滑度增强的载密图像;根据与信息嵌入与图像平滑阶段相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值与滤波差值,提取秘密信息;根据得到的秘密信息、预测值和滤波差值恢复得到预测差值,从而完成载体图像的恢复。
进一步,所述信息嵌入与图像平滑模块,包括:
差值计算模块,用于根据MED像素值预测器计算像素预测值,根据预测值获得预测差值;根据高斯滤波核计算滤波差值;
预测差值平移模块,用于采用预测差值拓展的方法对秘密信息进行嵌入,每次嵌入一位秘密信息,获得嵌入信息后的预测差值;
图像平滑模块,用于根据滤波差值与嵌入信息后的预测差值相加获得最终的载密图像;若最终载密图像像素值位于[0,255]区间外,则将位置图该位置的值置为1,并将像素值重置为原始像素值,认为此位置的像素值不适合携带秘密信息;
辅助信息嵌入模块,用于根据选取的滤波核系数σ和位置图组成辅助参数信息,其中位置图使用游程编码进行压缩;将辅助参数信息使用LSB方法添加到图像中。
进一步,所述信息提取与图像恢复模块,包括:
辅助信息提取模块,用于根据载密图像分别提取获得辅助参数信息中的滤波核系数σ和位置图信息;使用滤波核系数σ生成滤波核,位置图使用游程编码解压缩;
差值恢复模块,用于根据MED预测器计算获得预测值,并根据高斯滤波核计算滤波差值;
提取秘密信息与恢复原始图像模块,用于根据滤波差值和预测值获得携带秘密信息的预测差值,根据预测差值拓展的逆方法,将秘密信息完成的提取出来;同时根据秘密信息可逆无损的恢复出原始图像。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端,所述信息数据处理终端用于实现所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统。
结合上述的所有技术方案,本发明所具备的优点及积极效果为:本发明提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,通过将图像平滑技术中的高斯滤波算法与可逆信息隐藏算法结合,使用高斯滤波作为秘密信息嵌入时像素值修改的模板,将预测值与原始像素值的差值作为判别嵌入的条件,合法图像接收方可以对原始载体图像和秘密信息实现无损恢复和提取,确保在维持载体图像失真率的同时获得良好的视觉质量,以达到可逆嵌入信息的同时增强载密图像的视觉平滑度,同时具有较高的嵌入率。
本发明的目的在于针对目前基于图像处理的可逆信息隐藏技术的不足,提出非交互式的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法。本发明旨在保证接收方可以正确的提取恢复秘密信息和原始载体的前提下,采用模拟高斯滤波的方法,即在高斯滤波对每个像素值的修改方向上可逆的嵌入秘密信息,增强载密图像的视觉效果。本发明利用高斯滤波增强图像平滑度的特性,将可逆信息隐藏算法与图像平滑技术中的高斯滤波算法相结合,以达到可逆嵌入信息的同时增强载密图像的视觉平滑度,并获得良好的嵌入率。
本发明提供的基于图像增强的可逆信息隐藏算法具有视觉质量提升性和创新性,具体如下:
(1)视觉质量提升性
为了获得增强平滑度的载密图像,本发明设计了基于高斯滤波的平滑度增强算法,通过模拟高斯滤波对像素值的改变方向,在改变方向上使用直方图平移的方法对信息进行嵌入,可以达到既满足高斯滤波效果的同时嵌入秘密信息。
(2)创新性
针对暂无基于增强图像平滑特征的可逆信息隐藏问题,本发明通过借鉴高斯滤波的特性可以增强图像视觉平滑度的特性,设计了在接收方可以无损的恢复出载体图像数据的同时增强了载密图像的视觉平滑度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法流程图。
图2是本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法原理图。
图3是本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统结构框图;
图中:1、预处理模块;2、信息嵌入与图像平滑模块;3、信息提取与图像恢复模块。
图4是本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统的结构原理图。
图5是本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法的视觉效果图。
图5(a)是本发明实施例提供的载体图像。
图5(b)是本发明实施例提供的高斯滤波生成图像。
图5(c)是本发明实施例提供的载密图像。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法、系统,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,包括以下步骤:
S101,预处理阶段:选择待嵌入的秘密信息m、载体图像O(x,y)和辅助平滑图像的滤波核系数σ,生成高斯滤波核W;划分载体图像区域,并根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图;
S102,信息嵌入与图像平滑阶段:对原始载体图像进行像素预测,获得预测值;计算预测差值Δ和滤波差值fd,根据特定的嵌入阈值T对预测差值区间进行拉伸,进行1bit秘密信息的嵌入;将滤波差值fd可逆的加入到载密图像像素值中,即为所求增强图像平滑度的载密图像S(x,y);
S103,信息提取与图像恢复阶段:根据由S102得到的载密图像,按照与S102相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值P(x,y)与滤波差值fd,提取秘密信息m其中的1bit b;根据得到的b、预测值P(x,y)和滤波差值fd恢复得到预测差值Δ,从而通过预测差值Δ完成载体图像的恢复。
本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法原理图见图2。
如图3所示,本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统,包括:
预处理模块1,用于选择待嵌入的秘密信息、载体图像和辅助平滑图像的高斯滤波核,划分载体图像区域,并根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图;
信息嵌入与图像平滑模块2,用于对原始载体图像进行像素预测;计算预测差值和滤波差值,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入;将滤波差值可逆的加入到载密图像中可得到增强图像平滑度的载密图像;
信息提取与图像恢复模块3,用于根据与信息嵌入与图像平滑阶段相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值与滤波差值,提取秘密信息;根据得到的秘密信息、预测值和滤波差值恢复得到预测差值,从而完成载体图像的恢复。
本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统的结构原理图见图4。
下面结合实施例对本发明的技术方案作进一步描述。
本发明的目的在于针对目前基于图像处理的可逆信息隐藏技术的不足,提出非交互式的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法。本发明旨在保证接收方可以正确的提取恢复秘密信息和原始载体的前提下,采用模拟高斯滤波的方法,即在高斯滤波对每个像素值的修改方向上可逆的嵌入秘密信息,增强载密图像的视觉效果。
本发明是这样实现的,一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法与系统,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括:接受载体图像和秘密信息,输出增强图像平滑度的载密图像,接受载体图像,输出秘密信息和无损恢复的载体图像;所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括三个阶段:预处理阶段、信息嵌入与图像平滑阶段、信息提取与图像恢复阶段。
本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括以下步骤:
步骤一,预处理阶段:选择待嵌入的秘密信息、载体图像和辅助平滑图像的滤波核;生成高斯滤波核;划分载体图像区域;根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图;
步骤二,信息嵌入与图像平滑阶段:对原始载体图像进行像素预测,获得预测值;计算预测差值和滤波差值,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入;将滤波差值可逆的加入到载密图像中可得到增强图像平滑度的载密图像;
步骤三,信息提取与图像恢复阶段:经过步骤二,可得到携带秘密信息的平滑度增强的载密图像;根据与步骤二相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值与滤波差值,提取秘密信息;根据得到的秘密信息、预测值和滤波差值恢复得到预测差值,从而完成载体图像的恢复。
本发明实施例提供的预处理阶段,包括:
S1、载体图像预处理。假设O(x,y)为原始像素值,b为秘密信息m二进制比特流其中的一位;发送方确定高斯滤波的滤波核系数σ,通过滤波核系数σ生成唯一的3×3大小的高斯滤波核W:
其中,σ为滤波核系数;根据待嵌入信息的载体图像的尺寸生成与该尺寸相同的位置图LM;将载体图像位于最外围的像素划分为参考像素,其余位置像素划分为非参考像素。按照从左到右、从上到下先行后列的顺序对非参考像素进行遍历。
S2、计算预测差值。根据MED像素值预测器计算像素预测值P(x,y),根据预测值获得预测差值Δ;根据S1获得的高斯滤波核W计算滤波差值fd;
对载体图像的像素值进行像素值预测,并得到预测差值Δ,即计算:
Δ=P(x,y)-O(x,y);
其中,e、f、g分别为当前像素的右、右下、下方相邻的像素值。
S3、计算滤波差值。在得到预测值P(x,y)后,使用高斯滤波核W对以该预测值为中心的3×3区域进行卷积计算得到滤波值C(x,y),并通过fd=C(x,y)-P(x,y)得到滤波差值fd。
S4、预测差值拓展,嵌入信息。采用预测差值拓展的方法对秘密信息m进行嵌入,每次嵌入一位秘密信息,获得嵌入信息后的预测差值;
通过对预测差值区间的拉伸将秘密信息进行嵌入,即计算:
其中,b为秘密信息m二进制比特流其中的一位、T为嵌入阈值。
S5、图像平滑。根据S3获得的滤波差值fd和预测值P(x,y)与S4获得的嵌入信息后的预测差值Δ′相加获得跟更正前载密图像像素值S′(x,y);对于超出像素取值区间的更正前载密图像像素值S′(x,y),将位置图中该位置的值置为1,认为此位置的像素值不适合携带秘密信息,并将更正前像素值S′(x,y)重置为原始像素值O(x,y),否则直接生成载密图像像素值S(x,y);
使用拓展后的预测差值Δ′、预测值P(x,y)和滤波差值fd计算载密图像像素值S′(x,y),即计算:
S′(x,y)=P(x,y)+Δ′+fd;
即可最终得到载密图像像素值S(x,y)。
对载体图像的每个非参考像素值按照从左到右、从上到下的顺序执行S1~S5,即可将秘密信息m按位嵌入到载体图像中。
S6、生成嵌入信息后的载密图像。根据S1选取的滤波核系数σ、位置图LM和S4选取的嵌入阈值T组成辅助参数信息,其中位置图LM使用游程编码进行压缩;将辅助参数信息使用LSB方法添加到图像的后n位,其中n为所述辅助参数信息长度。
复原图像方法如下:图像接收方在得到载密图像后,首先通过隐藏密钥获得与接收方嵌入时相同的滤波核系数,然后使用最末比特位提取出LM后即可提取秘密信息,然后借助该位秘密信息恢复出原始载体图像像素值O(x,y)。
(1)辅助信息提取阶段:根据提取载密图像的后n个LSB位,分别获得辅助参数信息中的滤波核系数σ、嵌入阈值T和位置图LM信息;使用滤波核系数σ生成滤波核W,位置图使用游程编码解压缩;
(2)差值恢复阶段:根据步骤一中的划分方法,将载密图像划分为参考像素与非参考像素;根据MED预测器计算获得预测值P(x,y);根据高斯滤波核计算得到该点的滤波值C(x,y)从而得到滤波差值fd;
fd=C(x,y)-P(x,y);
(3)信息提取与图像恢复阶段:将载密像素值S(x,y)与滤波差值P(x,y)、预测差值fd相减,获得携带秘密信息m其中1bit b的预测差值Δ′,根据预测差值拓展,将秘密信息m中的1bitb进行完整提取:
Δ′=S(x,y)-P(x,y)-fd;
根据b获得Δ,从而可逆无损的恢复出原始图像O(x,y):
O(x,y)=P(x,y)+Δ;
按照从右到左、从下到上的顺序对像素值进行循环计算,在提取信息的同时即可恢复出原始载体图像信息。
本发明算法的最终效果图如图5所示,可以明显看出,本发明生成的载密图像与原始图像相比具有一定的平滑效果。
本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法在不同嵌入阈值T下嵌入信息后图像的质量评价见表1。
表1增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法嵌入信息后图像的质量评价
本发明实施例提供的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法在不同嵌入阈值T下嵌入过程运行时间和提取过程运行时间见表2、表3。
表2嵌入过程运行时间(s)
表3提取过程运行时间(s)
下面结合实施例对本发明的技术方案作进一步的描述。
实施例1
本发明的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,接受512×512大小的图5(a)的载体图像和2048位二进制表示的秘密信息,输出512×512大小的图5(c)增强图像平滑度的载密图像,接受载密图像,输出2048位二进制的秘密信息和图5(a)的载体图像,包括三个阶段:
(1)预处理阶段,选择待嵌入的2048位二进制秘密信息m、512×512大小的载体图像O(x,y)和辅助平滑图像的高斯滤波核,其中高斯滤波核使用滤波核σ=0.5系数生成,划分载体图像区域,内部510×510大小的区域为非参考像素,其余位置为参考像素;根据载体图像尺寸生成同等尺寸512×512大小的位置图LM;
(2)信息嵌入与图像平滑阶段,使用MED中值预测器对O(x,y)中左上角第一个非参考像素进行像素预测,并使用上一步中的高斯滤波核对预测值P(x,y)计算得到滤波值C(x,y);计算预测差值Δ和滤波差值fd,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入,其中秘密信息为2048位二进制秘密信息中的一位;将滤波差值fd可逆的加入到载密图像中可得到增强图像平滑度的载密图像:S′(x,y)=P(x,y)+Δ′+fd;
其中信息嵌入与图像平滑步骤的计算流程为:
(3)信息提取与图像恢复阶段:将载密图像中间510×510的区域划分为非参考像素,其余位置为参考像素;根据与上一步相反的嵌入顺序,从载密图像非参考像素的右下角区域计算该位置嵌入秘密信息的预测差值Δ′与滤波差值fd,提取秘密信息中的一位;根据得到的秘密信息、预测值P(x,y)和滤波差值fd恢复得到预测差值,从而完成载体图像的恢复,其中恢复的载体图像像素值为O(x,y)=P(x,y)+Δ。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidStateDisk(SSD))等。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,其特征在于,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法包括:
预处理阶段:选择待嵌入的秘密信息m、载体图像O和辅助平滑图像的高斯滤波核系数σ,生成高斯滤波核W;划分载体图像区域,并根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图LM;
信息嵌入与图像平滑阶段:对载体图像像素值O(x,y)进行像素预测,获得预测值P(x,y);计算预测差值Δ和滤波差值fd,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入,生成嵌入信息后的预测差值Δ′;使用滤波差值fd、预测值P(x,y)和嵌入信息后的预测差值Δ′生成更正前载密图像像素值S′(x,y),再对其进行更正生成载密图像像素值S(x,y);以特定顺序对载体图像像素值O(x,y)进行遍历和修改可得到增强图像平滑度的载密图像S;
信息提取与图像恢复阶段:经过信息嵌入与图像平滑阶段,可得到携带秘密信息的平滑度增强的载密图像S;根据与信息嵌入与图像平滑阶段相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值P(x,y)与滤波差值fd,提取秘密信息m中的一位;根据得到的秘密信息中的一位、预测值P(x,y)和滤波差值fd恢复得到预测差值Δ,从而完成载体图像的恢复。
2.如权利要求1所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,其特征在于,所述预处理阶段,包括:发送方通过特定的高斯滤波的滤波核系数σ生成唯一的3×3大小的高斯滤波核W;根据待嵌入信息的载体图像的尺寸生成与该尺寸相同的位置图LM;将σ和位置图LM作为接收方提取信息时所需的辅助信息;将载体图像位于最外围的像素划分为参考像素,其余位置像素划分为非参考像素。
3.如权利要求1所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,其特征在于,所述信息嵌入与图像平滑阶段包括四个子阶段:差值计算阶段、预测差值平移阶段、图像平滑阶段以及辅助信息嵌入阶段,包括:
按照从左到右、从上到下先行后列的顺序对非参考像素进行遍历;
(1)差值计算阶段:对载体图像像素值O(x,y)进行预测获得预测值P(x,y),进一步计算预测值P(x,y)与载体图像像素值O(x,y)的差值,获得预测差值Δ;同时使用高斯滤波核W对以该预测值为中心的3×3区域进行卷积操作,通过将卷积操作结果的滤波值和预测值相减获得滤波差值;
(2)预测差值平移阶段:采用预测差值拓展的方法对秘密信息进行嵌入,每次嵌入一位秘密信息,获得嵌入信息后的预测差值Δ′:
其中,b为秘密信息m二进制比特流其中的一位,T为嵌入阈值;
(3)图像平滑阶段:将滤波差值fd、嵌入信息后的预测差值Δ′和预测值P(x,y)相加获得更正前载密图像像素值S′(x,y);对于超出像素取值区间的更正前载密图像像素值S′(x,y),将位置图中该位置的值置为1,认为此位置的像素值不适合携带秘密信息,并将更正前像素值S′(x,y)重置为载体图像像素值O(x,y),否则直接生成载密图像像素值S(x,y):
S′(x,y)=P(x,y)+Δ′+fd;
(4)辅助信息嵌入阶段:根据选取的滤波核系数σ、嵌入阈值T和位置图LM组成辅助图像恢复的辅助参数信息,位置图LM使用游程编码进行压缩;将辅助参数信息使用LSB方法添加到图像的后n位,其中n为所述辅助参数信息长度。
4.如权利要求1所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法,其特征在于,所述信息提取与图像恢复阶段包括三个子阶段:辅助信息提取阶段、差值恢复阶段、信息提取与图像恢复阶段,包括:
(1)辅助信息提取阶段:根据提取载密图像的后n个LSB位,分别获得辅助参数信息中的高斯滤波核系数σ、嵌入阈值T和位置图信息LM;使用滤波核系数σ生成滤波核W,位置图使用游程编码解压缩;根据滤波过程的特征将载体图像位于最外围的像素划分为参考像素,其余位置像素划分为非参考像素;
(2)差值恢复阶段:对当前像素值分别使用MED预测器计算预测值P(x,y)和滤波卷积操作计算滤波差值fd,其中fd通过将卷积操作的结果和预测值P(x,y)相减获得;
(3)信息提取与图像恢复阶段:将预测值P(x,y)和滤波差值fd从载密图像像素值中减去从而恢复预测差值Δ′,根据预测差值拓展一一对应的逆原则,将当前载密图像像素值S(x,y)携带的秘密信息m中的一位秘密信息b进行完整提取并恢复预测差值Δ:
其中,b为秘密信息m二进制比特流其中的一位,T为嵌入阈值;
将预测值P(x,y)和预测差值Δ进行相加计算即可获得恢复后的原始载体像素值O(x,y);按照从右到左、从下到上的顺序对载密图像像素值S(x,y)进行循环计算,在提取信息的同时即可恢复出原始载体图像信息。
5.一种实施权利要求1~4任意一项所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏方法的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统,其特征在于,所述增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统包括:
预处理模块,用于选择待嵌入的秘密信息、载体图像和辅助平滑图像的高斯滤波核系数,生成高斯滤波核;划分载体图像区域,并根据选择的载体图像尺寸生成同等尺寸的位置图;
信息嵌入与图像平滑模块,用于对原始载体图像像素值进行像素预测,获得预测值;计算预测差值和滤波差值,对预测差值区间进行拉伸,进行秘密信息的嵌入;使用滤波差值、预测值和嵌入信息后的预测差值生成更正前载密图像像素值,再对其进行更正即可得到增强图像平滑度的载密图像像素值;以特定顺序对载体图像像素值进行遍历和修改可得到增强图像平滑度的载密图像S;
信息提取与图像恢复模块,经过信息嵌入与图像平滑模块,可得到携带秘密信息的平滑度增强的载密图像;根据与信息嵌入与图像平滑模块相反的嵌入顺序计算载密图像的预测值与滤波差值,提取秘密信息m中的一位;根据得到的秘密信息、预测值和滤波差值恢复得到预测差值,从而完成载体图像的恢复。
6.如权利要求5所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统,其特征在于,所述信息嵌入与图像平滑模块,包括:
差值计算模块,用于根据MED像素值预测器计算像素预测值,计算预测值与载体图像像素值的差值获得预测差值;根据滤波核参数计算滤波差值;
预测差值平移模块,用于采用预测差值拓展的方法对秘密信息进行嵌入,每次嵌入一位秘密信息,获得嵌入信息后的预测差值;
图像平滑模块,用于将滤波差值、嵌入信息后的预测差值和预测值相加获得更正前载密图像像素值;对于超出像素取值区间的更正前载密图像像素值,将位置图中该位置的值置为1,认为此位置的像素值不适合携带秘密信息,并将更正前像素值重置为载体图像像素值,否则直接生成载密图像像素值;
辅助信息嵌入模块,用于根据选取的滤波核系数和位置图组成辅助参数信息,其中位置图使用游程编码进行压缩;将辅助参数信息使用LSB方法添加到图像中。
7.如权利要求5所述的增强图像平滑度的可逆信息隐藏系统,其特征在于,所述信息提取与图像恢复模块,包括:
辅助信息提取模块,用于根据载密图像分别提取获得辅助参数信息中的滤波核系数和位置图信息;使用滤波核系数生成滤波核,位置图使用游程编码解压缩;
差值恢复模块,用于根据MED预测器计算获得预测值,并根据滤波核计算滤波差值;
提取秘密信息与恢复原始图像模块,用于根据滤波差值和预测值获得携带秘密信息的预测差值,根据预测差值拓展的逆方法,将秘密信息中的一位完整的提取出来;同时根据秘密信息可逆无损的恢复出原始图像。
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