CN116346998A - 基于混沌理论和直方图移位的jpeg可逆数据隐藏方法 - Google Patents

基于混沌理论和直方图移位的jpeg可逆数据隐藏方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，首先根据JPEG图像使用混沌系统生成伪随机序列，然后通过熵解码JPEG图像获得量化后的离散余弦变换DCT系数，得到DCT系数块，用伪随机序列x置乱所有的DCT系数块进行数据嵌入，增强了数据嵌入的隐蔽性和安全性。本发明未修改量化块中的零AC系数，只对绝对值为1的AC系数展开以携带秘密信息，并且提出了一种新的系数块选择策略，即在信息嵌入过程中根据AC系数值为1的数量与其他非零AC系数的数量的比值R进行嵌入系数块的选择，很好地保存了图像的视觉质量和存储大小，具有较高的嵌入容量且嵌入容量仅取决于DCT系数块中绝对值为1的AC系数数量。

Description

基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法
技术领域
本发明涉及可逆数据隐藏技术领域，具体涉及一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法。
背景技术
RDH(Reversible Data Hiding)又称可逆或无损数据隐藏技术，它可以将数据在不知不觉中隐藏到数字图像中，更重要的是，在提取嵌入数据的同时，可以完全重建原始图像而没有任何失真，具有广泛的应用场景。另一方面在日常生活中使用的各种数字图像格式中，JPEG是最受欢迎的。因此JPEG图像的可逆数据隐藏(RDH)对于许多应用(如档案管理和图像认证)非常重要和有用。然而，JPEG图像中的RDH比未压缩图像要困难得多，因为JPEG图像中的信息冗余比未压缩图像要少，而且压缩域中的任何修改都可能导致宿主图像失真。此外除了未压缩图像必须考虑的嵌入容量和保真度(视觉质量)外，嵌入信息后的JPEG文件(标记文件)的存储大小也应考虑在内。
目前，主要有三种JPEG图像可逆数据隐藏方案：
第一种方法是基于对JPEG量化表的修改，《Ahigh capacity lossless datahiding scheme for JPEG images》提出将量化表中的部分元素除以一个整数，然后将相应的量化后的DCT系数乘以相同的整数，可以为嵌入信息创建空间。第二种方法是是基于修改Huffman表，《Data embedding in JPEG bitstream by code mapping》指出编码器实际上只使用了JPEG编码空间的一小部分，可以通过将已使用的变长编码(VLC)映射到未使用的VLC来实现数据嵌入。第三种方法是基于量化DCT系数修改，《Reversible data hiding forJPEG images based on histogram pairs》提出了一种基于直方图对的JPEG图像RDH方法。该方法利用最优搜索策略对量化后的DCT系数直方图进行移位，取得了较好的性能。
对于基于JPEG量化表的修改进行数据嵌入虽然容易获得较高的嵌入容量和高视觉质量，但是正如我们所知，JPEG文件的原始量化表在文件大小和编码图像的感知质量之间提供了相当大的权衡。这种方法可能不可避免地破坏文件大小和宿主JPEG图像感知质量之间的平衡。一般来说，标记后的JPEG文件的存储大小可能会显著增加。
基于修改Huffman表来进行数据隐藏既能保证嵌入数据后标记jpeg图像的视觉质量，又能保持图像的存储大小。然而，该方法的嵌入能力是相当有限的，一般情况下，一些尺寸为512×512的标准测试图像只能嵌入数百位，极大地限制了该方案的应用场景。此外，这种方法只能应用于用非优化的霍夫曼表编码的JPEG图像。
修改量化DCT系数进行数据嵌入是目前最受欢迎的方法，在过去的很多年已经得到了相当多的关注。《Reversible data hiding for JPEG images based on histogrampairs》在嵌入过程中只选择低频和中频DCT系数来嵌入数据，取得了较好的性能，但是在系数选择以及文件大小保存方面还有优化的空间，需要更好地去处理嵌入容量、视觉质量和文件大小保存相对应的基本问题。
发明内容
针对现有技术的不足，为了在嵌入容量、视觉质量和文件大小保存之间取得良好的平衡，本发明提出一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，首先选用分段线性混沌系统PWLCM作为伪随机数生成器生成伪随机密钥序列用于加强信息嵌入的隐蔽性；其次采用一种新的量化DCT系数块选择策略，在绝对值为1的AC系数(DCT变换后得到的交流分量简称AC系数，直流分量简称DC系数)中嵌入秘密数据，理论上具有较好的嵌入容量并且对文件大小保存和视觉质量也未造成太大的影响。
为实现上述技术效果，本发明提出的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，包括以下步骤：
步骤1：根据JPEG图像使用混沌系统生成伪随机序列；包括：
步骤1.1：将JPEG图像作为SHA-256哈希函数的输入用来生成256位随机散列值；
步骤1.2：分别统计256位散列值奇位数上值为1的个数odd、偶位数上值为1的个数even；
步骤1.3：根据得到的odd、even修改PWLCM混沌系统的初始值a0和控制参数p0，公式如下
Figure BDA0004168156590000021
式中，a′ 0表示修改后的初始值，p′ 0表示修改后的控制参数值；
步骤1.4：将得到的a′ 0、p′ 0作为初始值对PWLCM分段线性混沌映射进行迭代计算，生成伪随机序列x；具体表述为：
第一次迭代计算得到的伪随机值a1表示为：
Figure BDA0004168156590000031
第i+1次迭代计算得到的伪随机值ai+1表示为：
Figure BDA0004168156590000032
设置最大迭代次数K，其中i＝1,2,…,K,根据所有迭代过程输出的{a′0,a1,…,aK}得到伪随机序列x；
步骤2：通过熵解码JPEG图像获得量化后的离散余弦变换DCT系数，得到DCT系数块；包括：
步骤2.1：根据JPEG图像的存储格式，获取原始JPEG图像的压缩数据以及Huffman编码表；
步骤2.2：对AC系数进行RLE(游程编码，Run Length Encoding)的逆操作和对DC系数进行DPCM(差分脉冲编码调制，Differential Pulse code modulation)的逆操作得到量化DCT系数；
步骤2.3：通过ZigZag扫描(Z字型扫描)把整个图像的DCT系数重新排列成8×8的DCT系数块；
步骤3：计算每个8×8的DCT系数块中DCT系数绝对值为1的AC系数的数量p(对应1和-1)以及其它非零AC系数的数量q；
步骤4：设置块选择指标R用于将所有的8×8的DCT系数块划分为两部分；包括：
步骤4.1：计算每个8×8的DCT系数块的指标R＝p/q；
步骤4.2：将8×8的DCT系数块根据指标R进行降序排序；
步骤4.3：选择T＝Rj(j＝1,2,3…n)，Rj表示第j个8×8的DCT系数块的R指标，n为8×8的DCT系数块的数量，计算出前j个8×8的DCT系数块中绝对值为1的AC系数的数量
Figure BDA0004168156590000033
pt表示第t个8×8的DCT系数块中绝对值为1的AC系数的数量；
步骤4.4：若S≥(L+len1+len2)，则确定当前的T值即为块选择的阈值，否则令j＝h+1，继续执行步骤4.3～步骤4.4，其中L为秘密信息的比特数，len1表示L值需要的比特数，len2表示阈值T所需的比特数；
步骤4.5：将指标R不小于阈值T的所有8×8的DCT系数块划分为第一部分用于数据嵌入，其余块作为第二部分；
步骤5：将提取信息时所需的辅助信息和要隐藏的秘密信息嵌入到8×8的DCT系数块中，包括：
步骤5.1：用伪随机序列x置乱所有的8×8的DCT系数块；具体表述为：将伪随机序列x进行升序排序，然后遍历伪随机序列，如果伪随机序列的第i'个位置的元素排序后移动到了第j'个位置，则相应地把第i'个位置的8×8的DCT系数块移动到第j'个位置，然后令i'＝i'+1继续遍历直到i'＝n,n为8×8的DCT系数块的数量；
步骤5.2：嵌入提取秘密信息时所需的辅助信息；具体表述为：对每个8×8的DCT系数块依次Zigzag扫描AC系数，将秘密信息长度L(len1位表示)和阈值T(len2位表示)嵌入到宿主图像中；嵌入信息公式如下：
Figure BDA0004168156590000041
式中，Ci代表非零AC系数，b代表要嵌入的信息位，b∈{0,1}，
Figure BDA0004168156590000042
代表嵌入信息后的新的AC系数；
步骤5.3：嵌入秘密信息；具体表述为：依次遍历每个8×8的DCT系数块，如果被访问的8×8的DCT系数块的R指标不小于阈值T，则Zigzag扫描当前系数块的AC系数并按照公式(1)嵌入秘密信息位，否则不进行处理，继续按照从左到右从上到下的顺序访问下一个8×8的DCT系数块；
步骤6：将所有L位秘密信息嵌入后，将置乱后的8×8的DCT系数块恢复到原来的位置，并对嵌入信息后的新的系数块进行熵编码，得到标记的JPEG图像。
本发明的有益效果是：
本发明使用SHA-256算法修改混沌系统的初始条件使得不同的原始图片拥有不同的伪随机序列，进一步加强了本发明信息嵌入的隐蔽性。另一方面，本文方法未修改量化块中的零AC系数，只对绝对值为1的AC系数展开以携带秘密信息，并且在信息嵌入过程中根据AC系数值为1的数量与其他非零系数的数量的比值R进行嵌入系数块的选择，很好地保存了图像的视觉质量和存储大小，而本方案的嵌入容量取决于DCT系数块中绝对值为1的AC系数数量。
附图说明
图1为本发明中基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法流程图；
图2为本发明中标准Lena图像；其中(a)为AC系数直方图，(b)为非零AC系数直方图；
图3为本发明中DCT系数直方图；
图4为本发明中RDH效果图，其中，(a)为lena原始图像，(b)为lena嵌入20kbit后的图像，(c)为提取信息后的lena图，(d)为baboon原始图像，(e)为baboon嵌入20kbit后的图像，(f)为提取信息后的baboon图，(g)为vegatables原始图像，(h)为vegatables嵌入20kbit后的图像，(i)为提取信息后的vegatables图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明。
本发明提出了一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，应用一些JPEG量化后的8×8的DCT(离散余弦变换)系数(简称为JPEG系数)块进行可逆数据隐藏，具体流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：根据JPEG图像使用混沌系统生成伪随机序列；包括：
步骤1.1：将JPEG图像作为SHA-256哈希函数的输入用来生成256位随机散列值；
步骤1.2：分别统计256位散列值奇位数上值为1的个数odd、偶位数上值为1的个数even；
步骤1.3：根据得到的odd、even修改PWLCM混沌系统的初始值a0＝0.123456789010和控制参数p0＝0.2345789101，公式如下
Figure BDA0004168156590000051
式中，a′ 0表示修改后的初始值，p′ 0表示修改后的控制参数值；
步骤1.4：将得到的a′ 0、p′ 0作为初始值对PWLCM分段线性混沌映射进行迭代计算，生成伪随机序列x；具体表述为：
第一次迭代计算得到的伪随机值a1表示为：
Figure BDA0004168156590000061
第i+1次迭代计算得到的伪随机值ai+1表示为：
Figure BDA0004168156590000062
设置最大迭代次数K，其中i＝1,2,…,K,根据所有迭代过程输出的{a′0,a1,…,aK}得到伪随机序列x；
步骤2：通过熵解码JPEG图像获得量化后的离散余弦变换DCT系数，得到DCT系数块；包括：
步骤2.1：根据JPEG图像的存储格式，获取原始JPEG图像的压缩数据以及Huffman编码表；
步骤2.2：对AC系数进行RLE(游程编码，Run Length Encoding)的逆操作和对DC系数进行DPCM(差分脉冲编码调制，Differential Pulse code modulation)的逆操作得到量化DCT系数；
步骤2.3：通过ZigZag扫描(Z字型扫描)把整个图像的DCT系数重新排列成8×8的DCT系数块；
对于JPEG图像，可以很容易地获得量化后的DCT系数直方图，并采用HS(Histogramshift,直方图移动)策略将信息直接嵌入到JPEG图像中，然而，由于量化过程，任何对量化的DCT系数的修改都可能在空间域中引入相当大的失真，也可能显著增加JPEG文件的大小。本发明使用图2所示的标准512×512Lena图像分析哪些类型的系数可以选择用于数据隐藏。
关于DC系数:如果使用直流系数进行数据隐藏，对直流系数的修改会给宿主图像带来相当大的失真，并且所能获得的嵌入容量很低。因此，在本发明提出的基于HS的RDH方法中，所有的直流系数在嵌入过程中保持不变。
关于AC系数，图3为Lena图像的DCT系数直方图分布，可以看出大部分量化AC系数的值为零，然而，对于JPEG图像中的RDH，不仅需要考虑嵌入容量和视觉质量，还需要考虑所获得的标记图像的存储大小，如果在嵌入过程中修改一些零系数，图像文件的大小可能会显著增加，所以我们不修改0交流系数以保持嵌入信息后的文件大小。另外由于JPEG压缩的量化阶段，大多数属于高频的非零AC系数一般具有+1或-1的值。
在本发明基于HS的RDH方案中，将绝对值为1的AC系数进行扩展以携带数据，而将其他的非零AC系数进行移位。显然，其他的非零AC系数不携带任何信息，并且它们的无效移动可能会导致被标记图像的视觉质量下降和文件存储大小变大。因此我们用一个新的指标R＝p/q(p表示绝对值为1的AC系数，q表示其它非零AC系数的数量)来衡量每个块的优先性，R越大的系数块优先用于信息隐藏。
步骤3：计算每个8×8的DCT系数块中DCT系数绝对值为1的AC系数的数量p(对应1和-1)以及其它非零AC系数的数量q；
步骤4：设置块选择指标R用于将所有的8×8的DCT系数块划分为两部分；包括：
步骤4.1：计算每个8×8的DCT系数块的指标R＝p/q；
步骤4.2：将8×8的DCT系数块根据指标R进行降序排序；
步骤4.3：选择T＝Rj(j＝1,2,3…n)，Rj表示第j个8×8的DCT系数块的R指标，n为8×8的DCT系数块的数量，计算出前j个8×8的DCT系数块中绝对值为1的AC系数的数量
Figure BDA0004168156590000071
pt表示第t个8×8的DCT系数块中绝对值为1的AC系数的数量；
步骤4.4：若S≥(L+len1+len2)，则确定当前的T值即为块选择的阈值，否则令j＝j+1，继续执行步骤4.3～步骤4.4，其中L为秘密信息的比特数，len1表示L值需要的比特数，len2表示阈值T所需的比特数；由于消息长度一般小于224位，阈值T取小数点后4位，所以我们可以选择len1＝24和len2＝16，这几乎对所有的应用都是可以接受的。
步骤4.5：将指标R不小于阈值T的所有8×8的DCT系数块划分为第一部分用于数据嵌入，其余块作为第二部分；
步骤5：将提取信息时所需的辅助信息和要隐藏的秘密信息嵌入到8×8的DCT系数中，包括：
步骤5.1：用伪随机序列x置乱所有的8×8的DCT系数块；具体表述为：将伪随机序列x进行升序排序，然后遍历伪随机序列，如果伪随机序列的第i'个位置的元素排序后移动到了第j'个位置，则相应地把第i'个位置的8×8的DCT系数块移动到第j'个位置，然后令i'＝i'+1继续遍历直到i'＝n,n为8×8的DCT系数块的数量；
步骤5.2：嵌入提取秘密信息时所需的辅助信息；具体表述为：对每个8×8的DCT系数块依次Zigzag扫描AC系数，将秘密信息长度L(len1位表示)和阈值T(len2位表示)嵌入到宿主图像中；嵌入信息公式如下：
Figure BDA0004168156590000081
式中，Ci代表非零AC系数，b代表要嵌入的信息位，b∈{0,1}，
Figure BDA0004168156590000082
代表嵌入信息后的新的AC系数；
步骤5.3：嵌入秘密信息；具体表述为：依次遍历每个8×8的DCT系数块，如果被访问的8×8的DCT系数块的R指标不小于阈值T，则Zigzag扫描当前系数块的AC系数并按照公式(1)嵌入秘密信息位，否则不进行处理，继续按照从左到右从上到下的顺序访问下一个8×8的DCT系数块；
步骤6：将所有L位秘密信息嵌入后，将置乱后的8×8的DCT系数块恢复到原来的位置，并对嵌入信息后的新的系数块进行熵编码，得到标记的JPEG图像。
为了评估本发明方法的性能，选择《Reversible data hiding for JPEG imagesbased on histogram pairs》论文作为对比实验1，该论文也是基于量化DCT系数修改来嵌入秘密信息，在视觉质量和文件大小保存方面具有较好的性能。此外，为了证明所提出的块选择策略的有效性，我们也将不使用块选择策略的嵌入算法作为对比试验2。
为了不失一般性，本发明从BOSSbase数据库(BOSSbase图像数据集目前广泛应用于信息隐藏领域)中随机选取了1000图片用于测试该算法平均嵌入信息比特数，实验结果表明在JPEG压缩质量因子分别为70、80、90、100时，相对应的嵌入容量为27k、34k、47k、63k比特，所得到的嵌入容量相当高，足以满足许多实际应用，Coatrieux et al.在《Reversible watermarking for knowledge digest embedding and reliabilitycontrol in medical images》论文中指出，对于512×512的图像来说，3500bit的嵌入容量对于医学图像共享中应用来说通常已经足够了。
本发明的视觉效果采用3张512×512大小的灰度图像(lena图、baboon图、vegatables图)进行信息嵌入结果演示，实验结果如图4所示。
从图4很难直接看出原始图像和标记图像以及恢复图像三者之间的差异，采用一个图像领域常用的量化指标PSNR(峰值信噪比)。峰值信噪比(PSNR)值是在原始JPEG图像和标记的JPEG图像之间计算出来的，用来作为评价标记的JPEG图像视觉质量的衡量标准。
峰值信噪比主要考察对应像素点之间的误差，给定大小为M×N的标记图像X和原图像Y，均方误差(MSE)定义为：
Figure BDA0004168156590000091
PSNR计算公式如下：
Figure BDA0004168156590000092
其中，M、N分别表示图像的宽高，n为像素位数；PSNR值越大，表示失真越小，两张图片差距越小，算法的保真度越高。
表1为对不同的测试图像采用三种算法分别在嵌入10k和20k比特信息后的PSNR测试结果。
表1嵌入不同信息量的PSNR测试结果
Figure BDA0004168156590000093
从表1中可以看出，本发明方法得到的平均PSNR值比对比实验1基于DCT系数修正的方法得到的平均PSNR值要大；然而，不使用块选择策略的保真度则比较差。
表2嵌入不同信息量后的文件大小增量(bit)
Figure BDA0004168156590000094
表2为标记图像与原始图像之间增加的bit位数，可以看出本发明方法得到的标记图像增加的文件大小与对比实验1相似(或小于)。但是，随着嵌入信息位数的增加，该方法引入的文件大小增加幅度往往比对比实验1的方法要小得多。即使在嵌入过程中不采用块选择策略，本发明方法增加的文件大小仍明显小于对比实验1的方法。
实验结果表明本发明提出的方法具有较高的嵌入容量和良好的视觉质量，具有较强的实用性。同时，主机的存储大小JPEG文件可以更好地保存。

Claims (8)

1.一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，包括：
步骤1：根据JPEG图像使用混沌系统生成伪随机序列；
步骤2：通过熵解码JPEG图像获得量化后的离散余弦变换DCT系数，得到DCT系数块；
步骤3：计算每个8×8的DCT系数块中DCT系数绝对值为1的AC系数的数量p以及其它非零AC系数的数量q；
步骤4：设置块选择指标R用于将所有的8×8的DCT系数块划分为两部分；
步骤5：将提取信息时所需的辅助信息和要隐藏的秘密信息嵌入到8×8的DCT系数块中；
步骤6：将所有L位秘密信息嵌入后，将置乱后的8×8的DCT系数块恢复到原来的位置，并对嵌入信息后的新的系数块进行熵编码，得到标记的JPEG图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1：将JPEG图像作为SHA-256哈希函数的输入用来生成256位随机散列值；
步骤1.2：分别统计256位散列值奇位数上值为1的个数odd、偶位数上值为1的个数even；
步骤1.3：根据得到的odd、even修改PWLCM混沌系统的初始值a0和控制参数p0，公式如下
Figure FDA0004168156580000011
式中，a′ 0表示修改后的初始值，p′ 0表示修改后的控制参数值；
步骤1.4：将得到的a′ 0、p′ 0作为初始值对PWLCM分段线性混沌映射进行迭代计算，生成伪随机序列x。
3.根据权利要求2所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤1.4具体表述为：
第一次迭代计算得到的伪随机值a1表示为：
Figure FDA0004168156580000012
第i+1次迭代计算得到的伪随机值ai+1表示为：
Figure FDA0004168156580000021
设置最大迭代次数K，其中i＝1,2,…,K,根据所有迭代过程输出的{a′0,a1,…,aK}得到伪随机序列x。
4.根据权利要求1所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：根据JPEG图像的存储格式，获取原始JPEG图像的压缩数据以及Huffman编码表；
步骤2.2：对AC系数进行游程编码RLE的逆操作和对DC系数进行差分脉冲编码调制DPCM的逆操作得到量化DCT系数；
步骤2.3：通过ZigZag扫描把整个图像的DCT系数重新排列成8×8的DCT系数块。
5.根据权利要求1所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤4包括：
步骤4.1：计算每个8×8的DCT系数块的指标R＝p/q；
步骤4.2：将8×8的DCT系数块根据指标R进行降序排序；
步骤4.3：选择T＝Rj(j＝1,2,3…n)，Rj表示第j个8×8的DCT系数块的R指标，n为8×8的DCT系数块的数量，计算出前j个8×8的DCT系数块中绝对值为1的AC系数的数量
Figure FDA0004168156580000022
pt表示第t个8×8的DCT系数块中绝对值为1的AC系数的数量；
步骤4.4：若S≥(L+len1+len2)，则确定当前的T值即为块选择的阈值，否则令j＝j+1，继续执行步骤4.3～步骤4.4，其中L为秘密信息的比特数，len1表示L值需要的比特数，len2表示阈值T所需的比特数；
步骤4.5：将指标R不小于阈值T的所有8×8的DCT系数块划分为第一部分用于数据嵌入，其余块作为第二部分。
6.根据权利要求1所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤5包括：
步骤5.1：用伪随机序列x置乱所有的8×8的DCT系数块；
步骤5.2：嵌入提取秘密信息时所需的辅助信息；具体表述为：对每个8×8的DCT系数块依次Zigzag扫描AC系数，将秘密信息长度L和阈值T嵌入到宿主图像中；嵌入信息公式如下：
Figure FDA0004168156580000031
Figure FDA0004168156580000032
式中，Ci代表非零AC系数，b代表要嵌入的信息位，b∈{0,1}，
Figure FDA0004168156580000033
代表嵌入信息后的新的AC系数；
步骤5.3：嵌入秘密信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤5.1具体表述为：将伪随机序列x进行升序排序，然后遍历伪随机序列，如果伪随机序列的第i'个位置的元素排序后移动到了第j'个位置，则相应地把第i'个位置的8×8的DCT系数块移动到第j'个位置，然后令i'＝i'+1继续遍历直到i'＝n,n为8×8的DCT系数块的数量。
8.根据权利要求6所述的一种基于混沌理论和直方图移位的JPEG可逆数据隐藏方法，其特征在于，所述步骤5.3具体表述为：依次遍历每个8×8的DCT系数块，如果被访问的8×8的DCT系数块的R指标不小于阈值T，则Zigzag扫描当前系数块的AC系数并按照公式(1)嵌入秘密信息位，否则不进行处理，继续按照从左到右从上到下的顺序访问下一个8×8的DCT系数块。
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