CN113938574A - 一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法 - Google Patents

Abstract

一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，包括以下步骤：1），对载体图像A进行分块，将秘密信息S转换为三元域中元素，得到数个图像块；2），根据图像块的像素值分布，对图像块a做中心预测，得到预测误差直方图；3），根据秘密信息的不同，对预测误差直方图进行与之相对应的移位操作，实现秘密信息的嵌入，得到伪装图像，嵌入时考虑两种嵌入算法；4），对伪装图像进行分块，得到伪装图像块的中心点像素值med，得到修正后的预测误差值；5），提取出以三元域元素表示的秘密信息，并将其转换为二进制；6），根据修正后的预测误差，生成预测误差直方图，移位得到最初的预测误差e_i,j；计算载体图像A的像素值；降低均方误差，提高了嵌入质量。

Description

一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法

技术领域

本发明属于互联网信息安全技术领域，具体涉及一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，用于保护数据传输安全。

背景技术

近年来，随着互联网的飞速发展，信息传输的安全性在人们生活中逐渐变得尤为重要。可逆信息隐藏是以某种方式将秘密信息嵌入到多媒体文件中，用户在提取端不仅可以提取出秘密信息，还可以确保载体媒介不被破坏进而完全恢复。

当下基于直方图移位的可逆信息算法采用多个预测方案，即预测当前像素的多个值，构建非对称误差直方图进而选择合适的预测误差进行数据嵌入，提取时按照逆方向操作进而恢复原始图像。基于排序和预测的可逆信息隐藏算法则先将原始图像分割，再将图像块进行排序，之后根据最大和最小预测误差确定图像块是否嵌入信息。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，基于中心预测和直方图移位相结合，选择中心预测作为预测算法，即利用中心点像素值来预测图像块中的其他像素值，在图像更平滑的区域得到更加精确的预测值，其次，在信息嵌入过程中采用三值嵌入和多对峰值点嵌入的方法；具有提高嵌入容量的特点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，包括以下步骤：

步骤1，对载体图像A进行分块，并将秘密信息S转换为三元域中元素，即S＝s₁,s₂,s₃,…,s_i，其中s_i∈{0,1,2}，s_i为第i个元素，得到数个大小为(2m+1)×(2n+1)的图像块a，其中m，n为正整数；

步骤2，根据图像块的像素值分布，对图像块a做中心预测，设m＝1，n＝1，图像块a的中心点像素值med＝x_2,2＝215，对于(i,j)≠(2,2)，其预测值为x’_i,j＝med＝215，提取块中心像素值med，并得到预测误差e_i,j，预测误差为e_i,j＝x_i.j-x’_i,j＝x_i.j-med，x_i.j为i行j列像素点的像素值，x’_i,j为i行j列像素点的预测值，得到预测误差直方图；

步骤3，根据秘密信息的不同，对预测误差直方图进行与之相对应的移位操作，实现秘密信息的嵌入，通过块拼接进而得到伪装图像；

步骤4，对伪装图像进行分块，得到伪装图像块的中心点像素值med，通过公式e’_i,j＝y_i,j–med，得到修正后的预测误差值，y为伪装图像块的代称，y_i,j为伪装图像i行j列处的伪装图像块的像素值，med为图像块的中心点像素值；

步骤5，提取出以三元域元素表示的秘密信息，并将其转换为二进制(二元域元素)；

步骤6，根据修正后的预测误差，计算载体图像A的像素值x_i,j＝e_i,j+med通过块拼接进而恢复出载体图像A，x_i.j为i行j列像素点的像素值，e_i,j为预测误差，med为图像块的中心点像素值。

所述的步骤3中，信息的嵌入是通过比较预测误差和图像块中两对峰值点最大值max{P1,P2}、峰值点最小值min{P1,P2}、零点最大值max{Z1,Z2}和零点的最小值min{Z1,Z2}的关系来修正预测误差完成的，预测误差的修正规则为：

1)当预测误差满足min{Z1,Z2}<e_i,j<min{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值左移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–1；

2)当预测误差满足e_i,j＝min{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值左移b位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–b，其中秘密信息b∈{0,1}；

3)当预测误差满足max{P1,P2}<e_i,j<max{Z1,Z2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值右移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+1；

4)当预测误差满足e_i,j＝max{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值右移b位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+b；

5)其余情况下，保持不变，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j，e_i,j为预测误差；

通过修正预测误差值得到伪装图像，它的像素值y_i,j＝x’_i,j+e’_i,j＝med+e’_i,j，x’_i,j为i行j列像素点的预测值，e’_i,j为修正后的预测误差值，med为图像块的中心点像素值。

所述的步骤5中，提取规则为：

当修正预测误差值e’_i,j＝P1或e’_i,j＝P2时，P1，P2均为峰值点，提取的秘密信息b＝0；

当修正预测误差值e’_i,j＝min{P1,P2}-1或e’_i,j＝max{P1,P2}+1时，P1，P2均为峰值点，提取的秘密信息b＝1。

所述的预测误差的修正规则还可以为：

当修正预测误差值满足min{Z1,Z2}≤e’_i,j＜min{P1,P2}时，预测误差e_i,j＝e’_i,j+1；

当修正预测误差值满足max{P1,P2}<e’_i,j≤max{Z1,Z2}时，预测误差e_i,j＝e’_i,j–1；

其余情况下，保持不变，预测误差e_i,j＝e’_i,j。

本发明的有益效果是：

本发明可以以较低的失真率增加嵌入容量。通过对载体图像进行分块，提取每个块图像的中心像素值来预测同一块内的其他值，得到预测误差直方图，因为中心像素的值与同一块中其他值比较接近的关系，提高了算法的嵌入能力。在此基础上提出三值嵌入和多对峰值点嵌入两种方法，通过控制移位的像素点，从而降低均方误差，提高了嵌入质量。实验结果也表明，在相同的嵌入容量下，本发明的方法具有更低的失真率和更好的性能。

附图说明

图1为中心预测方法的示例图。

图2为基于中心预测的可逆信息隐藏方法框图(实线为嵌入过程，虚线为提取和恢复过程，加黑框部分为三元嵌入方案独有部分)。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

由于预测误差直方图在位移过程中存在溢出问题，导致载体图像某些点的恢复不可逆，因此需先对载体图像进行预处理。嵌入秘密信息时对原始像素值为0且嵌入信息时需要左移的点和原始像素值为255且嵌入信息时需要右移的点不做任何改动，将其位置信息记录下来当做附加信息与秘密信息一起嵌入。

中心预测过程

对大小为MxN的载体图像A进行分块操作，得到数个大小为(2m+1)×(2n+1)的图像块(其中m，n为正整数)，再分别对每一个图像块进行中心预测。对于每一个图像块来说，它的中心点像素值为med＝x_m+1,n+1，如图1所示，对图像块a(m＝1,n＝1)做中心预测，其中a的中心点像素值med＝x_2,2＝215，对于(i,j)≠(2,2)的预测值为x’_i,j＝med＝215，预测误差为e_i,j＝x_i.j-x’_i,j＝x_i.j-med，如图1中(b)所示。

三值嵌入方法：

1)信息嵌入过程

Step1：对载体图像A进行分块，并将秘密信息S转换为三元域中元素，即S＝s₁,s₂,s₃,…,s_i，其中s_i∈{0,1,2}；

Step2：根据图像块的像素值分布，提取块中心像素值med，并得到预测误差e_i,j，进而得到预测误差直方图；

Step3：根据秘密信息的不同，对预测误差直方图进行与之相对应的移位操作，从而实现秘密信息的嵌入，通过块拼接进而得到伪装图像；

对于预测误差的修正规则如下所示(三值嵌入方法预测误差的修正规则)：

①当预测误差e_i,j>0时，预测误差值右移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+1；

②当预测误差e_i,j<0时，预测误差值左移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–1；

③当预测误差e_i,j＝0时，若秘密信息s_i＝0，预测误差值不变，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j；若秘密信息s_i＝1，预测误差值右移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+1；若秘密信息s_i＝2，若秘密信息s_i＝1，预测误差值左移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–1。

通过修正预测误差值得到伪装图像，它的像素值y_i,j＝x’_i,j+e’_i,j＝med+e’_i,j，其中1≤i≤3，1≤j≤3；

2)信息提取和载体恢复过程

此过程相当于信息嵌入的逆过程。算法是利用中心像素值来预测其他点像素值，因此在嵌入过程中中心点不考虑信息嵌入，即载体图像块和伪装图像块的中心点像素值保持一致。

Step4：对伪装图像进行分块，得到伪装图像块的中心点像素值med，进而得到修正后的预测误差值e’_i,j＝y_i,j–med。

Step5：提取出以三元域元素表示的秘密信息，并将其转换为二进制，提取规则如下：

①当修正预测误差值e’_i,j＝0时，秘密信息s_i＝0；

②当修正预测误差值e’_i,j＝1时，秘密信息s_i＝1；

③当修正预测误差值e’_i,j＝-1时，秘密信息s_i＝2；

Step6：根据修正预测误差得到预测误差，然后计算载体图像A的像素值x_i,j＝e_i,j+med，其中x_i.j为i行j列像素点的像素值，e_i,j为预测误差，med为图像块的中心点像素值，通过块拼接进而恢复出载体图像A。

恢复预测误差规则如下：

①当修正预测误差值e’_i,j＝0时，预测误差e_i,j＝e’_i,j；

②当修正预测误差值e’_i,j＝1时，预测误差e_i,j＝e’_i,j–1；

③当修正预测误差值e’_i,j＝-1时，预测误差e_i,j＝e’_i,j+1；

④当修正预测误差值e’_i,j>1时，预测误差e_i,j＝e’_i,j–1；

⑤当修正预测误差值e’_i,j<-1时，预测误差e_i,j＝e’_i,j+1；

多峰嵌入方法：

1)信息嵌入过程

Step1-Step2：与三值嵌入方法的step1和step2类似，但不进行进制转换，对载体图像块分块，提取块中心点像素值med，并得到预测误差e_i,j，进而得到预测误差直方图；

Step3：对于不同的秘密信息对预测误差直方图进行移位操作，从而实现秘密信息的嵌入，通过块拼接进而得到伪装图像；

信息嵌入是通过比较预测误差和图像块中两对峰值点最大值max{P1,P2}、峰值点最小值min{P1,P2}、零点最大值max{Z1,Z2}和零点的最小值min{Z1,Z2}的关系来修正预测误差完成的，对于预测误差的修正规则如下所示(此为多峰嵌入方法预测误差的修正规则)：

①当预测误差满足min{Z1,Z2}<e_i,j<min{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值左移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–1；；

②当预测误差满足e_i,j＝min{P1,P2}时，预测误差值左移b位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–b，其中秘密信息b∈{0,1}；

③当预测误差满足max{P1,P2}<e_i,j<max{Z1,Z2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值右移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+1；

④当预测误差满足e_i,j＝max{P1,P2}时，预测误差值右移b位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+b；

⑤其余情况下，保持不变，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j。

通过修正预测误差值得到伪装图像，它的像素值y_i,j＝x’_i,j+e’_i,j＝med+e’_i,j。

2)信息提取和载体恢复过程

Step4：对伪装图像进行分块，得到伪装图像块的中心点像素值med，进而得到修正后的预测误差值e’_i,j＝y_i,j–med。

Step5：提取出秘密信息。

提取规则如下：

①当修正预测误差值e’_i,j＝P1或e’_i,j＝P2时，提取的秘密信息b＝0；

②当修正预测误差值e’_i,j＝min{P1,P2}-1或e’_i,j＝max{P1,P2}+1时，提取的秘密信息b＝1。

Step6：根据修正预测误差得到预测误差，然后计算载体图像的像素值x_i,j＝e_i,j+med，通过块拼接进而恢复出载体图像。

恢复预测误差规则如下：

①当修正预测误差值满足min{Z1,Z2}≤e’_i,j<min{P1,P2}时，预测误差e_i,j＝e’_i,j+1；

②当修正预测误差值满足max{P1,P2}<e’_i,j≤max{Z1,Z2}时，预测误差e_i,j＝e’_i,j–1；

③其余情况下，保持不变，预测误差e_i,j＝e’_i,。

Claims (4)

1.一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对载体图像A进行分块，并将秘密信息S转换为三元域中元素，即S＝s₁,s₂,s₃,…,s_i，其中s_i∈{0,1,2}，s_i为第i个元素，得到数个大小为(2m+1)×(2n+1)的图像块a，其中m，n为正整数；

步骤2，根据图像块的像素值分布，对图像块a做中心预测，设m＝1，n＝1，图像块a的中心点像素值med＝x_2,2＝215，对于(i,j)≠(2,2)，其预测值为x’_i,j＝med＝215，提取块中心点像素值med，并得到预测误差e_i,j，预测误差为e_i,j＝x_i.j-x’_i,j＝x_i.j-med，x_i.j为i行j列像素点的像素值，x’_i,j为i行j列像素点的预测值，得到预测误差直方图；

步骤3，根据秘密信息的不同，对预测误差直方图进行与之相对应的移位操作，实现秘密信息的嵌入，通过块拼接进而得到伪装图像；

步骤4，对伪装图像进行分块，得到伪装图像块的中心点像素值med，通过公式e’_i,j＝y_i,j–med，得到修正后的预测误差值，y为伪装图像块的代称，y_i,j为伪装图像i行j列处的伪装图像块的像素值，med为图像块的中心点像素值；

步骤5，提取出以三元域元素表示的秘密信息，并将其转换为二进制；

步骤6，根据修正后的预测误差，计算载体图像A的像素值x_i,j＝e_i,j+med，通过块拼接进而恢复出载体图像A，x_i.j为i行j列像素点的像素值，e_i,j为预测误差，med为图像块的中心点像素值。

2.根据权利要求1所述的一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述的步骤3中，信息的嵌入是通过比较预测误差和图像块中两对峰值点最大值max{P1,P2}、峰值点最小值min{P1,P2}、零点最大值max{Z1,Z2}和零点的最小值min{Z1,Z2}的关系来修正预测误差完成的，预测误差的修正规则为：

1)当预测误差满足min{Z1,Z2}<e_i,j<min{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值左移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–1；

2)当预测误差满足e_i,j＝min{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值左移b位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j–b，其中秘密信息b∈{0,1}；

3)当预测误差满足max{P1,P2}<e_i,j<max{Z1,Z2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值右移1位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+1；

4)当预测误差满足e_i,j＝max{P1,P2}时，e_i,j为预测误差，预测误差值右移b位，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j+b；

5)其余情况下，保持不变，即得到的修正预测误差值e’_i,j＝e_i,j，e_i,j为预测误差；

通过修正预测误差值得到伪装图像，它的像素值y_i,j＝x’_i,j+e’_i,j＝med+e’_i,j，x’_i,j为i行j列像素点的预测值，e’_i,j为修正后的预测误差值，med为图像块的中心点像素值。

3.根据权利要求1所述的一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述的步骤5中，提取规则为：

当修正预测误差值e’_i,j＝P1或e’_i,j＝P2时，P1，P2均为峰值点，提取的秘密信息b＝0；

当修正预测误差值e’_i,j＝min{P1,P2}-1或e’_i,j＝max{P1,P2}+1时，P1，P2均为峰值点，提取的秘密信息b＝1。

4.根据权利要求2所述的一种基于中心预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述的预测误差的修正规则还可以为：

当修正预测误差值满足min{Z1,Z2}≤e’_i,j＜min{P1,P2}时，预测误差e_i,j＝e’_i,j+1；

当修正预测误差值满足max{P1,P2}<e’_i,j≤max{Z1,Z2}时，预测误差e_i,j＝e’_i,j–1；

其余情况下，保持不变，预测误差e_i,j＝e’_i,j。

Images