CN116263931A - 一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统 - Google Patents

一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统 Download PDF

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朱国普
杨建权
张玉兰
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Abstract

本申请提供一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统，方法包括：对通道图像进行划分，得到白色数据集和灰度数据集；根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，分别对白色数据集和灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集和含密信息灰度数据集，信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，根据原始彩色图像内容选择自适应嵌入方式或固定嵌入方式；提取含密信息白色数据集和含密信息灰度数据集，无损恢复原始彩色图像。基于三个通道之间的相关性，提出了基于图像内容的自适应嵌入方法，有效降低图像失真度。为了降低计算复杂度，本申请提出自适应嵌入方式和固定嵌入方式想结合的信息嵌入方法。

Description

一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统
技术领域
本申请涉及可逆信息隐藏检测技术领域，尤其涉及一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统。
背景技术
可逆信息隐藏方法不仅可以准确地从含密图像中提取秘密信息，而且可以无损地恢复原始图像。因此，可逆信息隐藏方法已经被广泛应用于无损恢复一些重要领域中的原始图像，例如医学领域和军事领域。
目前，可逆信息隐藏方法包括基于无损压缩的可逆信息隐藏方法、基于直方图平移的可逆信息隐藏方法和基于差值扩展法的可逆信息隐藏方法，并且，可逆信息隐藏方法大多是基于灰度图像实现的。然而，在实际生活中，由于彩色图像具有强大的视觉表达能力，比灰色图像的应用范围更广。
现有技术中，在对彩色图像进行可逆信息隐藏时，通过直接将基于灰度图像实现的可逆信息隐藏方法分别应用到彩色图像的每个通道中，即将三个通道分离为三个灰度图像进行处理。但是该方法忽略了彩色图像的三个通道之间的相关性，对于彩色含密图像的嵌入质量差。
发明内容
本申请提供了一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统，以解决现有技术中存在的对彩色图像进行可逆信息隐藏时，不考虑彩色图像的三个通道之间的相关性，对于彩色含密图像的嵌入质量差的问题。
第一方面，本申请提供一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，包括：
对通道图像进行划分，得到数据集；所述通道图像通过将原始彩色图像进行分离得到，通道图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像，所述数据集通过对每个通道图像进行划分得到，数据集包括与每个通道图像对应的白色数据集和灰度数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述白色数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集；
其中，所述信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，所述自适应嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布集中的预测误差进行信息嵌入；所述固定嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布零散的预测误差进行信息嵌入，所述三维预测误差直方图通过统计元组出现的次数得到，所述元组由R、G、B三个通道中同一像素点所对应的预测误差组成，所述预测误差通过所述定向封闭预测方法计算得到，所述预测误差包括R通道预测误差、G通道预测误差和B通道预测误差；
根据所述含密信息白色数据集和所述含密信息灰度数据集，恢复所述原始彩色图像。
在本申请的较佳实施例中，根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集，包括：
根据定向封闭预测方法，计算所述灰度数据集中每个灰度像素点对应的灰度预测误差，所述灰度预测误差包括R通道灰度预测误差、G通道灰度预测误差和B通道灰度预测误差；
根据所述灰度预测误差，构建元组序列，所述元组序列中包括至少一个元组，每一个所述元组中包括每个灰度像素点所对应的R通道灰度预测误差、G通道灰度预测误差和B通道灰度预测误差；
根据所述元组序列中每一个灰度像素点对应的灰度预测误差出现次数，建立三维预测误差直方图；
根据所述三维预测误差直方图中每一个灰度像素点对应的灰度预测误差分布情况，判断每一个所述元组的嵌入方式；
若所述灰度预测误差零散分布在所述三维预测误差直方图中，则选择固定嵌入方式进行信息嵌入；
若所述灰度预测误差集中分布在所述三维预测误差直方图中，则选择自适应嵌入方式进行信息嵌入；
对每一个所述元组进行信息嵌入后，得到含密信息灰度数据集。
在本申请的较佳实施例中，根据定向封闭预测方法，计算所述灰度数据集中每个灰度像素点对应的灰度预测误差，包括：
根据定向封闭预测方法，预测所述灰度数据集中每个灰度像素点的灰度预测值；
根据所述灰度预测值和原始灰度值，计算每个灰度像素点对应的灰度预测误差。
在本申请的较佳实施例中，若所述灰度预测误差零散分布在所述三维预测误差直方图中，则选择固定嵌入方式，包括：
将所述元组序列划分为8个象限；
将每个象限内的元组序列划分为5种类别，包括A类、B类、C类、D类和E类；
根据自适应嵌入方式对所述A类中的元组进行信息嵌入；
根据对应的固定嵌入方式，对所述B类、C类、D类和E类中的元组分别进行信息嵌入；
根据每一类别中元组出现的次数以及每一类别携带的嵌入信息容量和失真度，计算灰度数据集的嵌入信息容量和失真度。
在本申请的较佳实施例中，若所述灰度预测误差集中分布在所述三维预测误差直方图中，则选择自适应嵌入方式进行信息嵌入包括：
根据每一个灰度像素点对应的元组，计算对应的自适应嵌入路径，且不同元组所对应的自适应嵌入路径之间不存在交集；
根据所述自适应嵌入路径的嵌入信息容量和失真度、灰度数据集中彩色像素点对应的总复杂度以及灰度数据集的嵌入信息容量的，构建优化目标函数；
根据优化目标函数，计算最优自适应嵌入路径。
在本申请的较佳实施例中，所述白色数据集的信息嵌入过程与所述灰度数据集的嵌入过程相同。
第二方面，本申请提供一种自适应彩色图像可逆信息隐藏系统，包括：相互连接的划分数据集单元、信息嵌入单元和信息恢复单元；
其中，所述划分数据集单元被配置为：
对通道图像进行划分，得到数据集；所述通道图像通过将原始彩色图像进行分离得到，通道图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像，所述数据集通过对每个通道图像进行划分得到，数据集包括与每个通道图像对应的白色数据集和灰度数据集；
所述信息嵌入单元被配置为：
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述白色数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集；
其中，所述信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，所述自适应嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布集中的预测误差进行信息嵌入；所述固定嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布零散的预测误差进行信息嵌入，所述三维预测误差直方图通过统计元组出现的次数得到，所述元组由R、G、B三个通道中同一像素点所对应的预测误差组成，所述预测误差通过所述定向封闭预测方法计算得到，所述预测误差包括R通道预测误差、G通道预测误差和B通道预测误差；
所述信息恢复单元被配置为：
根据所述含密信息白色数据集和所述含密信息灰度数据集，恢复所述原始彩色图像。
第三方面，本申请提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的步骤。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的步骤。
本申请提供的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法及系统，相较于现有技术而言，具有以下有益效果：
(1)本申请通过将自适应嵌入方式和固定嵌入方式相结合，对图像进行信息嵌入，针对出现频率高的像素，由于其嵌入方式对含密图像的保真度影响大，所以对于出现频率高的像素采用自适应嵌入方式，即根据图像内容搜索最优嵌入路径，从而使得含密图像具有高保真度；对于出现频率低的像素，其嵌入方式对含密图像的保真度影响小，所以采用固定嵌入方式，以降低嵌入过程中的计算复杂度。
(2)本申请可以根据图像的内容，即考虑图像三个通道之间的相关性，选择对应的自适应嵌入方式或固定嵌入方式，可以有效降低图像失真度，并且可以降低计算复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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是为像素x及其相邻像素示意图；
图2是本申请实施例1的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法流程图；
图3是本申请实施例1的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法中对灰度数据集进行信息嵌入的流程图；
图4为本申请实施例1的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法中固定嵌入方式的划分示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
基于本申请描述的示例性实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请所附权利要求保护的范围。此外，虽然本申请中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍，但应理解，可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整实施方式。
需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
为便于对申请的技术方案进行，以下首先在对本申请所涉及到的一些概念进行说明。
在本申请中，诸如“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等术语仅仅是用来将一个实体或者操作与另一个实体或者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或顺序。另外，术语“包括”、“还包括”、“用于”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得其不仅包括明确列出的要素，还包括没有明确列出的其他要素。而且，本申请中的描述方位的词语“上”、“下”等均是根据本申请的附图位置或者该产品在实际使用时的方位进行描述，因此，不会造成本申请的方案不清楚。
信息隐藏作为一种视觉不可感知的多媒体数据内容认证和版权保护技术得到了普遍的研究和应用。
本申请的实现原理算法：
(1)基于预测误差扩展的可逆信息隐藏方法：
根据相邻像素的相关性高的特征，采用相邻像素p预测目标像素x，以此得到一个预测值
Figure BDA0003413269420000051
则预测误差e为：
Figure BDA0003413269420000052
当预测误差e＝v时，嵌入信息b，b＝0或1。而其他预测误差则进行平移，嵌入信息后的预测误差e′为：
Figure BDA0003413269420000053
则嵌入后的像素值为：
Figure BDA0003413269420000054
提取嵌入信息b为：
Figure BDA0003413269420000055
恢复原始的预测误差和像素值：
Figure BDA0003413269420000056
这样就可以实现信息的嵌入和提取。
(2)定向封闭预测方法(Directionally Enclosed Prediction，DEP)
如图1所示，为像素x及其相邻像素示意图。DEP相对于菱形预测方法(rombustprediction)、中值边缘检测器(median-edge detector，MED)、梯度调节预测(Gradient-adjusted Prediction，GAP)具有较高得预测准确度。基于DEP方法，目标值x的预测值为
Figure BDA0003413269420000057
预测误差为/>
Figure BDA0003413269420000058
Figure BDA0003413269420000059
Figure BDA00034132694200000510
Figure BDA00034132694200000511
Figure BDA00034132694200000512
则，
Figure BDA0003413269420000061
Figure BDA0003413269420000062
其中，图1中的p1、p2、p3和p4是目标像素值x的最近邻四个像素，
Figure BDA0003413269420000063
是向下取整函数，/>
Figure BDA0003413269420000064
表示横向预测值，/>
Figure BDA0003413269420000065
表示纵向预测值，eh表示横向预测误差，ev表示纵向预测误差，/>
Figure BDA0003413269420000066
表示空集。
现有技术中，还提供了一种彩色图像嵌入技术，通过彩色图像三个通道间的相关性实现像素的准确预测，从而增加含密图像的嵌入质量，但该方法是通过建立一维直方图实现信息嵌入。
本申请利用彩色图像的三个通道间的相关性，提出了一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法。具体参见实施例1和实施例2的说明。
实施例1
如图2所示，本申请实施例1提供了一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，包括以下步骤：
S101，对通道图像进行划分，得到数据集；所述通道图像通过将原始彩色图像进行分离得到，通道图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像，所述数据集通过对每个通道图像进行划分得到，数据集包括与每个通道图像对应的白色数据集和灰度数据集；
S102，根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述白色数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集；
S103，根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集；
其中，所述信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，所述自适应嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布集中的预测误差进行信息嵌入；所述固定嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布零散的预测误差进行信息嵌入，所述三维预测误差直方图通过统计元组出现的次数得到，所述元组由R、G、B三个通道中同一像素点所对应的预测误差组成，所述预测误差通过所述定向封闭预测方法计算得到，所述预测误差包括R通道预测误差、G通道预测误差和B通道预测误差；
S104，根据所述含密信息白色数据集和所述含密信息灰度数据集，恢复所述原始彩色图像。
进一步地，在本实施例1的一种具体实施方式中，以所述灰度数据集为例说明信息嵌入过程，具体地，如图3所示，步骤S103包括：
S1030，根据定向封闭预测方法，计算所述灰度数据集中每个灰度像素点对应的灰度预测误差，所述灰度预测误差包括R通道灰度预测误差、G通道灰度预测误差和B通道灰度预测误差；
S1031，根据所述灰度预测误差，构建元组序列，所述元组序列中包括至少一个元组，每一个所述元组中包括每个灰度像素点所对应的R通道灰度预测误差、G通道灰度预测误差和B通道灰度预测误差；
S1032，根据所述元组序列中每一个灰度像素点对应的灰度预测误差出现次数，建立三维预测误差直方图；
S1033，根据所述三维预测误差直方图中每一个灰度像素点对应的灰度预测误差分布情况，判断每一个所述元组的嵌入方式；
S1034，若所述灰度预测误差零散分布在所述三维预测误差直方图中，则选择固定嵌入方式进行信息嵌入；
S1035，若所述灰度预测误差集中分布在所述三维预测误差直方图中，则选择自适应嵌入方式进行信息嵌入；
S1036，对每一个所述元组进行信息嵌入后，得到含密信息灰度数据集。
更进一步地，在本实施例1的一种具体实施方式中，以灰度数据集的灰度预测误差的计算过程为例，步骤S1030包括：
根据定向封闭预测方法，预测所述灰度数据集中每个灰度像素点的灰度预测值；
根据所述灰度预测值和原始灰度值，计算每个灰度像素点对应的灰度预测误差。
需要特别说明的是，上述灰度数据集包括三个，即R通道图像分离得到的R通道灰度数据集，G通道图像分离得到的G通道灰度数据集以及B通道图像分离得到的B通道灰度数据集；对应地，灰度预测值包括R通道灰度预测值、G通道灰度预测值和B通道灰度预测值；原始灰度值也包括R通道原始灰度值、G通道原始灰度值和B通道原始灰度值。
具体地，在本实施例1中，以灰度数据集的灰度预测误差的计算过程为例，具体公式如下：
Figure BDA0003413269420000071
其中，
Figure BDA0003413269420000072
表示单个通道图像中的像素，即像素点k对应的单通道原始灰度值，/>
Figure BDA0003413269420000073
表示单通道灰度预测值，/>
Figure BDA0003413269420000074
单通道表示灰度预测误差，i表示RGB三通道的其中一个通道，i取值为r、g、b，k∈(k＝1，...，N)。
更进一步地，在本实施例1中，步骤S1031即采用R、G、B三通道图像中同一个像素点对应的灰度预测误差组成元组序列，元元组序列中包括N个像素点分别对应的元组，公式为：
(e1，e2，…，eN)，
Figure BDA0003413269420000075
其中，ek表示灰度像素点k对应的元组，k表示灰度像素点，k∈(k＝1，...，N)。
更进一步地，在本实施例1中，步骤S1032中三维预测误差直方图g(x，y，z)的计算公式如下：
Figure BDA0003413269420000081
其中，g(x，y，z)表示灰度预测误差ek为(x，y，z)出现的次数，k表示灰度像素点，k∈(k＝1，...，N)，
Figure BDA0003413269420000082
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，/>
Figure BDA0003413269420000083
表示灰度像素点k的G通道灰度预测误差，/>
Figure BDA0003413269420000084
表示灰度像素点k的B通道灰度预测误差。
具体地，在本实施例1中，针对
Figure BDA0003413269420000085
采用自适应嵌入方式实现信息嵌入，而对其他元组采用固定嵌入方式，从而降低信息嵌入过程中的计算复杂度。
更进一步地，在本实施例1中，步骤S1034中的固定嵌入方式如下：
将所述元组序列划分为8个象限；
将每个象限内的元组序列划分为5种类别，包括A类、B类、C类、D类和E类；
根据自适应嵌入方式对所述A类中的元组进行信息嵌入；
根据对应的固定嵌入方式，对所述B类、C类、D类和E类中的元组分别进行信息嵌入；
根据每一类别中元组出现的次数以及每一类别携带的嵌入信息容量和失真度，计算灰度数据集的嵌入信息容量和失真度。
具体地，在本实施例1中，如图4所示，将N个灰度像素点对应的元组构成的元组序列(e1，e2，…，eN)划分为8个象限，每一个象限内的信息嵌入方式相似，在本实施例1中，以第一象限的信息嵌入过程为例进行说明：
首先，如图4所示，将第一象限内的元组序列，划分为五种类别，包括A类、B类、C类、D类和E类，并且8个象限内的五种类别的划分类似，此处不做赘述；五种类别具体划分及信息嵌入方式如下：
A类：
Figure BDA0003413269420000086
基于贪婪搜索方法寻找最优嵌入路径实现信息嵌入，即通过步骤S1035中的自适应嵌入方式，完成A类的信息嵌入，其中，
Figure BDA0003413269420000087
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，对应图4中的x，/>
Figure BDA0003413269420000088
表示灰度像素点k的G通道灰度预测误差，对应图4中的y，/>
Figure BDA0003413269420000089
表示灰度像素点k的B通道灰度预测误差，对应图4中的z。
B类：
Figure BDA00034132694200000810
或/>
Figure BDA00034132694200000811
或/>
Figure BDA00034132694200000812
B类元组用于携带log2(3)bit的嵌入信息，且失真度为5/3；B类中的每一种嵌入信息的规则类似，以
Figure BDA00034132694200000813
为例介绍嵌入信息的规则：
Figure BDA00034132694200000814
其中，
Figure BDA00034132694200000815
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，对应图4中的x，/>
Figure BDA00034132694200000816
表示嵌入信息后的R通道灰度预测误差，/>
Figure BDA00034132694200000817
表示嵌入信息后的G通道灰度预测误差，/>
Figure BDA00034132694200000818
表示嵌入信息后的B通道灰度预测误差，b1和b2为嵌入信息。
C类：
Figure BDA00034132694200000819
或/>
Figure BDA00034132694200000820
或/>
Figure BDA00034132694200000821
C类元组携带1bit的嵌入信息，且失真度为2；C类中的每一种嵌入信息的规则类似，以
Figure BDA0003413269420000091
为例介绍嵌入信息的规则：
Figure BDA0003413269420000092
其中，
Figure BDA0003413269420000093
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，对应图4中的x，/>
Figure BDA0003413269420000094
表示嵌入信息后的R通道灰度预测误差，/>
Figure BDA0003413269420000095
表示嵌入信息后的G通道灰度预测误差，/>
Figure BDA0003413269420000096
表示嵌入信息后的B通道灰度预测误差，b∈(0，1)为嵌入信息。
D类：
Figure BDA0003413269420000097
或/>
Figure BDA0003413269420000098
或/>
Figure BDA0003413269420000099
或/>
Figure BDA00034132694200000910
或/>
Figure BDA00034132694200000911
或/>
Figure BDA00034132694200000912
D类元组携带1bit的嵌入信息，且失真度为2.5；D类中的每一种嵌入信息的规则类似，以
Figure BDA00034132694200000913
为例介绍嵌入信息过程：
Figure BDA00034132694200000914
其中，
Figure BDA00034132694200000915
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，对应图4中的x，/>
Figure BDA00034132694200000916
表示灰度像素点k的G通道灰度预测误差，对应图4中的y，/>
Figure BDA00034132694200000917
表示灰度像素点k的B通道灰度预测误差，对应图4中的z，/>
Figure BDA00034132694200000918
表示嵌入信息后的R通道灰度预测误差，/>
Figure BDA00034132694200000919
表示嵌入信息后的G通道灰度预测误差，/>
Figure BDA00034132694200000920
表示嵌入信息后的B通道灰度预测误差，b∈(0，1)为嵌入信息。
E类：
Figure BDA00034132694200000921
或/>
Figure BDA00034132694200000922
或/>
Figure BDA00034132694200000923
E类元组通过平移为其他元组，完成嵌入信息释放嵌入空间；
其中，
Figure BDA00034132694200000924
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，对应图4中的x，/>
Figure BDA00034132694200000925
表示灰度像素点k的G通道灰度预测误差，对应图4中的y，/>
Figure BDA00034132694200000926
表示灰度像素点k的B通道灰度预测误差，对应图4中的z。
基于上述五种类别的嵌入方式，灰度数据集的嵌入信息容量EC和失真度ED分别为：
EC＝cA∑e∈Ag(e)+log2(3)∑ee∈Bg(e)+∑e∈Cg(e)+∑e∈Dg(e)，
Figure BDA00034132694200000927
其中，EC表示嵌入信息容量，ED表示失真度，cA表示A类的嵌入信息容量，dA表示A类失真度，e表示某一类别的元组，g(e)为元组e在三维预测误差直方图中出现的次数。
需要说明的是，上述固定嵌入方式中，每种类别中携带的嵌入信息容量和失真度均为固定，并不因为象限的改变而改变。并且，本领域技术人员可根据图4中坐标系完成8个象限的划分。
更进一步地，在本实施例1中，步骤S1035中的自适应嵌入方式如下：
根据每一个灰度像素点对应的元组，计算对应的自适应嵌入路径，且不同元组所对应的自适应嵌入路径之间不存在交集，即相交为空集；
根据所述自适应嵌入路径的嵌入信息容量和失真度、灰度数据集中彩色像素点对应的总复杂度以及灰度数据集的嵌入信息容量的，构建优化目标函数；
根据优化目标函数，计算最优自适应嵌入路径。
上述方案中，任意两个元组的嵌入路径不能有交集是为了准确提取嵌入信息。
具体地，在本实施例1中，自适应嵌入方式的公式如下：
设灰度像素点k对应的元组
Figure BDA00034132694200000928
的自适应嵌入路径为/>
Figure BDA00034132694200000929
则
Figure BDA00034132694200000930
Figure BDA0003413269420000101
且
Figure BDA0003413269420000102
其中，
Figure BDA0003413269420000103
表示灰度像素点k对应的元组，/>
Figure BDA0003413269420000104
表示灰度像素点k对应元组的自适应嵌入路径，/>
Figure BDA0003413269420000105
表示灰度像素点l对应元组的自适应嵌入路径，/>
Figure BDA0003413269420000106
表示灰度像素点k的R通道灰度预测误差，对应图4中的x，/>
Figure BDA0003413269420000107
表示灰度像素点k的G通道灰度预测误差，对应图4中的y，/>
Figure BDA0003413269420000108
表示灰度像素点k的B通道灰度预测误差，对应图4中的z，k表示灰度像素点，k∈(k＝1，...，N)，l∈(k＝1，...，N)；
为了使含密图像具有高保真度，需要在平坦区域(即复杂度较低的区域)嵌入更多信息以降低含密图像失真度，需要构建优化目标函数，优化目标函数的公式如下：
Figure BDA0003413269420000109
Figure BDA00034132694200001010
Figure BDA00034132694200001011
其中，EC表示嵌入信息容量，ED表示失真度，F*表示复杂度阈值，M*表示最优自适应嵌入路径，
Figure BDA00034132694200001012
表示单个通道中灰度像素点k的灰度复杂度，i表示某一通道，i∈(R，G，B)，k∈(k＝1，...，N)，/>
Figure BDA00034132694200001013
表示R通道中灰度像素点k的灰度复杂度，/>
Figure BDA00034132694200001014
表示G通道中灰度像素点k的灰度复杂度，/>
Figure BDA00034132694200001015
表示B通道中灰度像素点k的灰度复杂度，Fk表示彩色像素点/>
Figure BDA00034132694200001016
Figure BDA00034132694200001017
对应的总复杂度，/>
Figure BDA00034132694200001018
表示单个通道中灰度像素点k的灰度值，M表示自适应嵌入路径，Cap表示预设嵌入信息容量阈值，p1，p2，p3和p4是目标像素值/>
Figure BDA00034132694200001019
的最近邻四个像素。
需要说明的是，上述所有的信息嵌入均只以RGB三通道的灰度数据集的信息嵌入为例进行说明，当针对灰度数据集完成信息嵌入后，记录信息嵌入结束的位置。然后，重复上述嵌入信息的过程，完成对RGB三通道的白色数据集进行信息嵌入。
进一步地，在本实施例1的一种具体实施方式中，步骤S104对原始彩色图像进行恢复的过程为对所述白色数据集和所述灰度数据集进行信息嵌入的逆过程，白色数据集和灰度数据集同样需要对每个通道图像进行划分得到。此处不再赘述恢复过程，但本领域技术人员根据上述信息嵌入过程可以可逆恢复出原始彩色图像，不能认为未公开的信息提取恢复过程造成本身方案不清楚。
实施例2
与前述一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的实施例1相对应，本申请还提供了一种自适应彩色图像可逆信息隐藏系统的实施例2。系统包括：相互连接的划分数据集单元、信息嵌入单元和信息恢复单元；
其中，所述划分数据集单元被配置为：
对通道图像进行划分，得到数据集；所述通道图像通过将原始彩色图像进行分离得到，通道图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像，所述数据集通过对每个通道图像进行划分得到，数据集包括与每个通道图像对应的白色数据集和灰度数据集；
所述信息嵌入单元被配置为：
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述白色数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集；
其中，所述信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，所述自适应嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布集中的预测误差进行信息嵌入；所述固定嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布零散的预测误差进行信息嵌入，所述三维预测误差直方图通过统计元组出现的次数得到，所述元组由R、G、B三个通道中同一像素点所对应的预测误差组成，所述预测误差通过所述定向封闭预测方法计算得到，所述预测误差包括R通道预测误差、G通道预测误差和B通道预测误差；
所述信息恢复单元被配置为：
根据所述含密信息白色数据集和所述含密信息灰度数据集，恢复所述原始彩色图像。
本申请提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1中一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的步骤。
本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1中一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的步骤。
应用例
采用本申请实施例1的方法对标准彩色测试图像Tiffany，Baboon，Lena，Airplane，Lake和Peppers等图像进行可逆信息隐藏，标准彩色测试图像图像分辨率大小均为512*512*3，嵌入信息容量为30,000bit。
采用峰值信噪比(peak signal noise ratio，PSNR)值衡量信息嵌入的效果。
PSNR值的计算方法是：
PSNR＝10*log10(2552*3/MSE)，
Figure BDA0003413269420000111
其中，PSNR表示峰值信噪比，MSE表示均方误差(mean-square error，MSE)，
Figure BDA0003413269420000112
表示R通道图像中的像素，即像素点k对应的R通道原始灰度值，/>
Figure BDA0003413269420000113
表示像素点k对应的R通道灰度预测值，/>
Figure BDA0003413269420000114
表示G通道图像中的像素，即像素点k对应的G通道原始灰度值，/>
Figure BDA0003413269420000115
表示像素点k对应的G通道灰度预测值，/>
Figure BDA0003413269420000116
表示B通道图像中的像素，即像素点k对应的B通道原始灰度值，/>
Figure BDA0003413269420000117
表示像素点k对应的B通道灰度预测值。
下表1为本申请方案和现有技术方案得到的PSNR值对比
Figure BDA0003413269420000118
Figure BDA0003413269420000121
经过上表1的对比，可知本申请所提出的方法在信息嵌入质量方面优于现有的技术方案。
需要说明的是，在应用例中，采用的标准彩色测试图像均为本领域技术人员公知的测试图像，但是本领域技术人员还可使用其他测试图像采用本申请的技术方案完成信息嵌入和恢复提取。

Claims (10)

1.一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括：
对通道图像进行划分，得到数据集；所述通道图像通过将原始彩色图像进行分离得到，通道图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像，所述数据集通过对每个通道图像进行划分得到，数据集包括与每个通道图像对应的白色数据集和灰度数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述白色数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集；
其中，所述信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，所述自适应嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布集中的预测误差进行信息嵌入；所述固定嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布零散的预测误差进行信息嵌入，所述三维预测误差直方图通过统计元组出现的次数得到，所述元组由R、G、B三个通道中同一像素点所对应的预测误差组成，所述预测误差通过所述定向封闭预测方法计算得到，所述预测误差包括R通道预测误差、G通道预测误差和B通道预测误差；
根据所述含密信息白色数据集和所述含密信息灰度数据集，恢复所述原始彩色图像。
2.根据权利要求1所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集，包括：
根据定向封闭预测方法，计算所述灰度数据集中每个灰度像素点对应的灰度预测误差，所述灰度预测误差包括R通道灰度预测误差、G通道灰度预测误差和B通道灰度预测误差；
根据所述灰度预测误差，构建元组序列，所述元组序列中包括至少一个元组，每一个所述元组中包括每个灰度像素点所对应的R通道灰度预测误差、G通道灰度预测误差和B通道灰度预测误差；
根据所述元组序列中每一个灰度像素点对应的灰度预测误差出现次数，建立三维预测误差直方图；
根据所述三维预测误差直方图中每一个灰度像素点对应的灰度预测误差分布情况，判断每一个所述元组的嵌入方式；
若所述灰度预测误差零散分布在所述三维预测误差直方图中，则选择固定嵌入方式进行信息嵌入；
若所述灰度预测误差集中分布在所述三维预测误差直方图中，则选择自适应嵌入方式进行信息嵌入；
对每一个所述元组进行信息嵌入后，得到含密信息灰度数据集。
3.根据权利要求2所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，根据定向封闭预测方法，计算所述灰度数据集中每个灰度像素点对应的灰度预测误差，包括：
根据定向封闭预测方法，预测所述灰度数据集中每个灰度像素点的灰度预测值；
根据所述灰度预测值和原始灰度值，计算每个灰度像素点对应的灰度预测误差。
4.根据权利要求3所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述灰度数据集包括R通道灰度数据集、G通道灰度数据集以及B通道灰度数据集；
所述灰度预测值包括R通道灰度预测值、G通道灰度预测值和B通道灰度预测值；
所述原始灰度值包括R通道原始灰度值、G通道原始灰度值和B通道原始灰度值。
5.根据权利要求2所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，若所述灰度预测误差零散分布在所述三维预测误差直方图中，则选择固定嵌入方式，包括：
将所述元组序列划分为8个象限；
将每个象限内的元组序列划分为5种类别，包括A类、B类、C类、D类和E类；
根据自适应嵌入方式对所述A类中的元组进行信息嵌入；
根据对应的固定嵌入方式，对所述B类、C类、D类和E类中的元组分别进行信息嵌入；
根据每一类别中元组出现的次数以及每一类别携带的嵌入信息容量和失真度，计算灰度数据集的嵌入信息容量和失真度。
6.根据权利要求2所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，若所述灰度预测误差集中分布在所述三维预测误差直方图中，则选择自适应嵌入方式进行信息嵌入包括：
根据每一个灰度像素点对应的元组，计算对应的自适应嵌入路径，且不同元组所对应的自适应嵌入路径之间不存在交集；
根据所述自适应嵌入路径的嵌入信息容量和失真度、灰度数据集中彩色像素点对应的总复杂度以及灰度数据集的嵌入信息容量的，构建优化目标函数；
根据优化目标函数，计算最优自适应嵌入路径。
7.根据权利要求1所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，所述白色数据集的信息嵌入过程与所述灰度数据集的嵌入过程相同。
8.一种自适应彩色图像可逆信息隐藏系统，其特征在于，包括：相互连接的划分数据集单元、信息嵌入单元和信息恢复单元；
其中，所述划分数据集单元被配置为：
对通道图像进行划分，得到数据集；所述通道图像通过将原始彩色图像进行分离得到，通道图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像，所述数据集通过对每个通道图像进行划分得到，数据集包括与每个通道图像对应的白色数据集和灰度数据集；
所述信息嵌入单元被配置为：
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述白色数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息白色数据集；
根据定向封闭预测方法和三维预测误差直方图扩展法，对所述灰度数据集中的每一个像素点进行信息嵌入，得到含密信息灰度数据集；
其中，所述信息嵌入的方式包括自适应嵌入方式和固定嵌入方式，所述自适应嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布集中的预测误差进行信息嵌入；所述固定嵌入方式用于对所述三维预测误差直方图中分布零散的预测误差进行信息嵌入，所述三维预测误差直方图通过统计元组出现的次数得到，所述元组由R、G、B三个通道中同一像素点所对应的预测误差组成，所述预测误差通过所述定向封闭预测方法计算得到，所述预测误差包括R通道预测误差、G通道预测误差和B通道预测误差；
所述信息恢复单元被配置为：
根据所述含密信息白色数据集和所述含密信息灰度数据集，恢复所述原始彩色图像。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的一种自适应彩色图像可逆信息隐藏方法的步骤。
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