CN114969671A - 一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括如下步骤：1）基于行标签的位平面编码；2）基于行标签编码的可逆信息隐藏：3）信息提取与图像恢复。用基于行标签的位平面编码对位平面块进行压缩，得到每个块的压缩空间，实现可逆信息隐藏。

Description

一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法

技术领域

本发明涉及图像处理领域和信息安全领域，具体是一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法。

背景技术

随着信息化技术的不断发展，网络环境下的信息共享逐渐成为人们日常社交中不可或缺的一环，由此带来的信息安全问题不容忽视。信息隐藏技术是将秘密信息通过特定的方式嵌入到载体文件中，达到隐蔽通信、版权保护等目的。而可逆信息隐藏技术不仅能够准确提取秘密信息，还能无损还原原始图像，具有很好的应用价值，近些年被广泛应用于医疗实验、司法成像、军事通信等领域，可以与一些前沿技术相结合，比如可逆对抗样本、视觉转换等。

可逆信息隐藏大体可以分为三类：基于无损压缩的可逆信息隐藏技术、基于差值扩展的可逆信息隐藏技术、基于直方图平移的可逆信息隐藏技术。基于无损压缩技术的主要思想是通过对载体图像的部分信息进行压损从而能腾出一定的空间来实现秘密信息的嵌入；基于差值扩展技术的主要思想是通过计算相邻两个像素之间的差值，将差值进行扩展，再加上所需嵌入的秘密信息，从而完成信息嵌入；基于直方图平移技术的主要思想是通过统计原始图像各个像素出现的频数，得到像素值的直方图，对载体图像像素直方图的峰值点和零点进行平移来完成信息的嵌入。

在现有的几类可逆信息隐藏算法中，虽然都能实现秘密信息的可逆隐藏，但普遍嵌入容量较小。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法。

实现本发明目的的技术方案是：

一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法，包括如下步骤：

1)基于行标签的位平面编码：假设对于一个大小为s₁×s₂的位平面块B，令n为块内像素总数，n＝s₁*s₂，n₁为块内值为1的元素个数，记第i行第j列元素为c_i,j，第i行元素的总和为h_i，其中1＜i≤s₁,1＜j≤s₂，则：

当h_i＝0时，则第i行的所有元素全为0，否则第i行元素不全为0，令：

令：

对位平面块，m为位平面块中元素不全为0的行数，根据n₁和m对块进行分类，记为(n₁:m)，采用行标签的块编码方法，对(n₁:m)块进行压缩，行标签的块编码由4部分组成，即：

n₁的编码[行标签][行分布编码][行编码]，

其中针对不同情况的(n₁:m)块，[]项是可以省略项，

具体编码如下：

1-1)n₁的编码：

对n₁的编码是记录n₁的值所需的比特位，设长度为p；

对于(0:0)块，即位平面值全为0的块，只需要记录n₁所占位数p，其余3部分省略；

对于(1:1)块，即只有一个元素为1的位平面块，记录n₁所占位数p和元素为1的行号和列号，其余2部分省略；

1-2)行标签：

行标签是记录每行是否存在值为1的元素，长度为s₁比特位，设行标签为Q，则：

对(n₁:m)块，Q中有m个值为1，f_i＝1说明第i行不全为0；

1-3)行分布编码：

行分布编码是在m行中，值为“1”的元素的在每行分布情况，对于每个(n₁:m)块，值为“1”的元素行分布共有

种情况，因此需要采用行分布编码进行区分，当

时，表示当前块值为1的元素分布在一行，依据行标签就可以确定，因此不需要行分布编码，当

时，设当前块值为1的元素行分布需要记录的位数为b，则有

1-4)行编码：

行编码是对(n₁:m)块中不全为0的m行进行编码，确定每行数据，对于不全为0的行，从左到右扫描行中元素，行中第一个元素到最后一个值为1的元素为行编码，设(n₁:m)块的第i个行编码的长度为l_i，总的行编码长度l，则有：

2)基于行标签编码的可逆信息隐藏：

2-1)基于行标签编码图像块压缩：对图像I中λ个连续高位平面进行分块，设块为B_r，块的大小为s₁×s₂，B_r的第t个位平面为B_r,t，B_r,t中1的个数为n₁，0的个数为n₀，当n₀<n₁，表示该块1的个数比0的个数多、为多数为1的块，将1与0互换，转换为多数为0的块，对多数为0和多数为1的块进行标记，对块用行标签编码进行压缩时，将块分为可压缩块和不可压缩块，对这些块进行标记，多数为1的可压缩块标记为00，多数为0的可压缩块标记为01，不可压缩块标记为1，

对n₁∈[0,i]，1≤i≤n/2的位平面块进行压缩，设n₁∈[0,i]的位平面块压缩容量为v_i，从1开始到n/2，计算每一个i的压缩容量，在[0,i]之间找出整数T_a，使得所有n₁∈[0,i]的块压缩空间最大，公式如下：

T_a＝argmax(v₀,v₁,…,v_n/2)，

当n₁∈[0,T_a]时，定义该块为可压缩块；当n₁∈[T_a,n/2]时，定义该块为不可压缩块，

对图像块采用基于行标签的位平面编码进行压缩后，统计可压缩块中n₁的分布，进行哈夫曼编码，得到不同n₁值的比特位数p，进一步提高压缩空间，对于可压缩块，需要2比特记录块类型标识，记录n₁所占位数p，行标签Q的长度s₁，行分布编码的长度b和行编码长度l，设每个可压缩位平面块的可用空间C_i，则：

C_i＝s₁×s₂-p-s₁-b-l-2，

按照上述方式对每个块进行压缩，设可压缩位平面块有t个，不可压缩块有u个，则总压缩空间EC为：

2-1)信息嵌入：对图像连续λ个高位平面按行标签编码对块进行压缩，得到总压缩空间，用一维数组Tag记录块标记，seq1记录压缩编码，seq2记录不压缩块的数据，信息隐藏步骤如下：

2-1-1)顺序扫描所有的块，并对所有块进行基于行标签的压缩编码；

2-1-2)将块标识顺序保存在Tag中，若为压缩块将行标签编码顺序保存在seq1中，若为不压缩块，则将原始数据存储在seq2中；

2-1-3)将Tag、seq1和seq2拼接起来，得到压缩数据RD；

2-1-4)记录Tag、seq1的长度，嵌入秘密信息，作为辅助信息；

2-1-5)在连续λ个高位平面中，首先嵌入辅助信息长度和辅助信息，然后嵌入位平面压缩数据RD，最后嵌入秘密信息；

3)信息提取与图像恢复：首先根据分块大小s₁和s₂对图像进行分块，在图像连续λ个高位平面提取辅助信息，得到压缩数据RD和秘密信息长度，然后根据RD和秘密信息的长度，提取嵌入的秘密信息和压缩数据RD，最后解压RD得到块标识Tag以及seq1和seq2，根据块标识，若为压缩块，在seq1中恢复块的原始数据，若为不可压缩块，从seq2直接提取原始数据，最终得到原始图像。

本技术方案将图像进行分块，用基于行标签的位平面编码对位平面块进行压缩，得到每个块的压缩空间，实现可逆信息隐藏。

附图说明

图1为实施例中大小8×8的原始图像的最高位平面示意图；

图2为实施例中块1的基于行标签编码压缩示意图；

图3为实施例中块2的基于行标签编码压缩示意图；

图4为实施例中块3的基于行标签编码压缩示意图；

图5为实施例中块4的基于行标签编码压缩示意图；

图6为实施例中编码压缩后的原始图像的最高位平面示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的内容作进一步的详细说明，但不是对本发明的限定。

实施例：

一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法，包括如下步骤：

1)基于行标签的位平面编码：假设对于一个大小为s₁×s₂的位平面块B，令n为块内像素总数，n＝s₁*s₂，n₁为块内值为1的元素个数，记第i行第j列元素为c_i,j，第i行元素的总和为h_i，其中1＜i≤s₁,1＜j≤s₂，则：

当h_i＝0时，则第i行的所有元素全为0，否则第i行元素不全为0，令：

令：

对位平面块，m为位平面块中元素不全为0的行数，根据n₁和m对块进行分类，记为(n₁:m)，采用行标签的块编码方法，对(n₁:m)块进行压缩，行标签的块编码由4部分组成，即：

n₁的编码[行标签][行分布编码][行编码]，

其中针对不同情况的(n₁:m)块，[]项是可以省略项，

具体编码如下：

1-1)n₁的编码：

对n₁的编码是记录n₁的值所需的比特位，设长度为p；

对于(0:0)块，即位平面值全为0的块，只需要记录n₁所占位数p，其余3部分省略；

对于(1:1)块，即只有一个元素为1的位平面块，记录n₁所占位数p和元素为1的行号和列号，其余2部分省略；

1-2)行标签：

行标签是记录每行是否存在值为1的元素，长度为s₁比特位，设行标签为Q，则：

对(n₁:m)块，Q中有m个值为1，f_i＝1说明第i行不全为0；

1-3)行分布编码：

行分布编码是在m行中，值为“1”的元素的在每行分布情况，对于每个(n₁:m)块，值为“1”的元素行分布共有

种情况，因此需要采用行分布编码进行区分，当

时，表示当前块值为1的元素分布在一行，依据行标签就可以确定，因此不需要行分布编码，当

时，设当前块值为1的元素行分布需要记录的位数为b，则有

1-4)行编码：

行编码是对(n₁:m)块中不全为0的m行进行编码，确定每行数据，对于不全为0的行，从左到右扫描行中元素，行中第一个元素到最后一个值为1的元素为行编码，设(n₁:m)块的第i个行编码的长度为l_i，总的行编码长度l，则有：

本例中选择大小为8×8图像的最高位平面，该图像被划分为四个4×4的块，如图1所示，4×4的块的最优参数T_a＝3；

本例中，将图像块分为大小为4×4的4个小块，从左到右，从上到下分别定义为块1、块2、块3、块4，块中1的个数为n₁，0的个数为n₀，对4个小块分块进行基于行标签编码图像块压缩：

块1属于(0:0)块，即位平面值全为0的块，为多数为0的可压缩块，前两位块类型标记为“01”，块结构编码只需要；

块2属于(4:3)块，其中n₁>3,为不可压缩块，第一位块类型标记为“1”，此外还需要记录块的全部数据，具体编码如图3所示；

块3属于(3:1)块，为多数为0的可压缩块，前两位块类型标记为“01”，块结构编码包括n₁的编码、行标签、行分布编码以及行编码，其中记录n₁所占位数p占2位，用“11”表示，行标签Q占4位，用“1000”表示；行编码占3位，用“111”表示，由于值为“1”的元素的行分布是唯一的，因此不需要行分布编码，具体编码如图4所示；

块4属于(1:1)块，即只有一个元素为1的位平面块，为多数为0的可压缩块，前两位块类型标记为“01”，块结构编码包括n₁的编码以及元素为1的行号和列号，其中记录n₁所占位数p占2位，用“01”表示，元素为1的行号和列号占4位，用“1010”表示，具体编码如图5所示；

2)基于行标签编码的可逆信息隐藏：

2-1)基于行标签编码图像块压缩：对图像I中λ个连续高位平面进行分块，设块为B_r，块的大小为s₁×s₂，B_r的第t个位平面为B_r,t，B_r,t中1的个数为n₁，0的个数为n₀，当n₀<n₁，表示该块1的个数比0的个数多、为多数为1的块，将1与0互换，转换为多数为0的块，对多数为0和多数为1的块进行标记，对块用行标签编码进行压缩时，将块分为可压缩块和不可压缩块，对这些块进行标记，多数为1的可压缩块标记为00，多数为0的可压缩块标记为01，不可压缩块标记为1，

对n₁∈[0,i]，1≤i≤n/2的位平面块进行压缩，设n₁∈[0,i]的位平面块压缩容量为v_i，从1开始到n/2，计算每一个i的压缩容量，在[0,i]之间找出整数T_a，使得所有n₁∈[0,i]的块压缩空间最大，公式如下：

T_a＝argmax(v₀,v₁,…,v_n/2)，

当n₁∈[0,T_a]时，定义该块为可压缩块；当n₁∈[T_a,n/2]时，定义该块为不可压缩块，

对图像块采用基于行标签的位平面编码进行压缩后，统计可压缩块中n₁的分布，进行哈夫曼编码，得到不同n₁值的比特位数p，进一步提高压缩空间，对于可压缩块，需要2比特记录块类型标识，记录n₁所占位数p，行标签Q的长度s₁，行分布编码的长度b和行编码长度l，设每个可压缩位平面块的可用空间C_i，则：

C_i＝s₁×s₂-p-s₁-b-l-2，

按照上述方式对每个块进行压缩，设可压缩位平面块有t个，不可压缩块有u个，则总压缩空间EC为：

2-1)信息嵌入：对图像连续λ个高位平面按行标签编码对块进行压缩，得到总压缩空间，用一维数组Tag记录块标记，seq1记录压缩编码，seq2记录不压缩块的数据，信息隐藏步骤如下：

2-1-1)顺序扫描所有的块，并对所有块进行基于行标签的压缩编码；

2-1-2)将块标识顺序保存在Tag中，若为压缩块将行标签编码顺序保存在seq1中，若为不压缩块，则将原始数据存储在seq2中；

2-1-3)将Tag、seq1和seq2拼接起来，得到压缩数据RD；

2-1-4)记录Tag、seq1的长度，嵌入秘密信息，作为辅助信息；

2-1-5)在连续λ个高位平面中，首先嵌入辅助信息长度和辅助信息，然后嵌入位平面压缩数据RD，最后嵌入秘密信息；

本例中，对8×8图像的最高位平面进行编码压缩，将压缩后的信息进行拼接，得到压缩数据RD，剩余的空间用于嵌入秘密信息，如图6所示，压缩后的比特流长度为40比特，原始的8×8图像的最高位平面有64比特，因此可以腾出24比特用于嵌入秘密信息；

3)信息提取与图像恢复：首先根据分块大小s₁和s₂对图像进行分块，在图像连续λ个高位平面提取辅助信息，得到压缩数据RD和秘密信息长度，然后根据RD和秘密信息的长度，提取嵌入的秘密信息和压缩数据RD，最后采用压缩数据RD得到块标识Tag以及seq1和seq2，根据块标识，若为压缩块，在seq1中恢复块的原始数据，若为不可压缩块，从seq2直接提取原始数据，最终得到原始图像，

本例中，首先根据分块大小对图像进行分块，得到4个4×4的块，在图像连续λ个高位平面提取辅助信息，得到压缩数据RD和秘密信息长度，然后根据RD和秘密信息的长度，提取嵌入的秘密信息和压缩数据RD，根据块标识可知块1、块3和块4为可压缩块，在seq1中恢复块的原始数据，块2为不可压缩块，从seq2直接提取原始数据，最终得到原始图像。

Claims (1)

1.一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)基于行标签的位平面编码：假设对于大小为s₁×s₂的位平面块B，令n为块内像素总数，n＝s₁*s₂，n₁为块内值为1的元素个数，记第i行第j列元素为c_i,j，第i行元素的总和为h_i，其中1＜i≤s₁,1＜j≤s₂，则：

当h_i＝0时，则第i行的所有元素全为0，否则第i行元素不全为0，令：

令：

对位平面块，m为位平面块中元素不全为0的行数，根据n₁和m对块进行分类，记为(n₁:m)，采用行标签的块编码方法，对(n₁:m)块进行压缩，行标签的块编码由4部分组成，即：

n₁的编码[行标签][行分布编码][行编码]，

其中，针对不同情况的(n₁:m)块，[]项是可以省略项，

具体编码如下：

1-1)n₁的编码：

对n₁的编码是记录n₁的值所需的比特位，设长度为p；

对于(0:0)块，即位平面值全为0的块，只需要记录n₁所占位数p，其余3部分省略；

对于(1:1)块，即只有一个元素为1的位平面块，记录n₁所占位数p和元素为1的行号和列号，其余2部分省略；

1-2)行标签：

行标签是记录每行是否存在值为1的元素，长度为s₁比特位，设行标签为Q，则：

对(n₁:m)块，Q中有m个值为1，f_i＝1说明第i行不全为0；

1-3)行分布编码：

行分布编码是在m行中，值为“1”的元素的在每行分布情况，对于每个(n₁:m)块，值为“1”的元素行分布共有

种情况，采用行分布编码进行区分，当

时，表示当前块值为1的元素分布在一行，依据行标签就可以确定，不需要行分布编码，当

时，设当前块值为1的元素行分布需要记录的位数为b，则有

1-4)行编码：

行编码是对(n₁:m)块中不全为0的m行进行编码，确定每行数据，对于不全为0的行，从左到右扫描行中元素，行中第一个元素到最后一个值为1的元素为行编码，设(n₁:m)块的第i个行编码的长度为l_i，总的行编码长度l，则有：

2)基于行标签编码的可逆信息隐藏：

2-1)基于行标签编码图像块压缩：对图像I中λ个连续高位平面进行分块，设块为B_r，块的大小为s₁×s₂，B_r的第t个位平面为B_r,t，B_r,t中1的个数为n₁，0的个数为n₀，当n₀＜n₁，表示该块1的个数比0的个数多、为多数为1的块，将1与0互换，转换为多数为0的块，对多数为0和多数为1的块进行标记，对块用行标签编码进行压缩时，将块分为可压缩块和不可压缩块，对这些块进行标记，多数为1的可压缩块标记为00，多数为0的可压缩块标记为01，不可压缩块标记为1，

对n₁∈[0,i]，1≤i≤n/2的位平面块进行压缩，设n₁∈[0,i]的位平面块压缩容量为v_i，从1开始到n/2，计算每一个i的压缩容量，在[0,i]之间找出整数T_a，使得所有n₁∈[0,i]的块压缩空间最大，公式如下：

T_a＝argmax(v₀,v₁,…,v_n/2)，

当n₁∈[0,T_a]时，定义该块为可压缩块；当n₁∈[T_a,n/2]时，定义该块为不可压缩块，

对图像块采用基于行标签的位平面编码进行压缩后，统计可压缩块中n₁的分布，进行哈夫曼编码，得到不同n₁值的比特位数p，对于可压缩块，需要2比特记录块类型标识，记录n₁所占位数p，行标签Q的长度s₁，行分布编码的长度b和行编码长度l，设每个可压缩位平面块的可用空间C_i，则：

C_i＝s₁×s₂-p-s₁-b-l-2，

按照上述方式对每个块进行压缩，设可压缩位平面块有t个，不可压缩块有u个，则总压缩空间EC为：

2-1)信息嵌入：对图像连续λ个高位平面按行标签编码对块进行压缩，得到总压缩空间，用一维数组Tag记录块标记，seq1记录压缩编码，seq2记录不压缩块的数据，信息隐藏步骤如下：

2-1-1)顺序扫描所有的块，并对所有块进行基于行标签的压缩编码；

2-1-2)将块标识顺序保存在Tag中，若为压缩块将行标签编码顺序保存在seq1中，若为不压缩块，则将原始数据存储在seq2中；

2-1-3)将Tag、seq1和seq2拼接起来，得到压缩数据RD；

2-1-4)记录Tag、seq1的长度，嵌入秘密信息，作为辅助信息；

2-1-5)在连续λ个高位平面中，首先嵌入辅助信息长度和辅助信息，然后嵌入位平面压缩数据RD，最后嵌入秘密信息；

3)信息提取与图像恢复：首先根据分块大小s₁和s₂对图像进行分块，在图像连续λ个高位平面提取辅助信息，得到压缩数据RD和秘密信息长度，然后根据RD和秘密信息的长度，提取嵌入的秘密信息和压缩数据RD，最后通过解压RD得到块标识Tag以及seq1和seq2，根据块标识，若为压缩块，在seq1中恢复块的原始数据，若为不可压缩块，从seq2直接提取原始数据，最终得到原始图像。

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