一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法技术

本发明专利技术公开一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法，包括下述步骤：溢出预处理，求峰值点和零点，嵌入秘密信息，提取秘密信息和溢出恢复处理，本发明专利技术能够使得不论是在嵌入信息量达最大还是最小时都能很好的利用补偿原理，在嵌入信息量较小时，能更改更少的像素点，提高载密图像的质量，同时，利用二次嵌入，在提高嵌入容量的同时提升图像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法
本专利技术涉及信息安全和保密通信
，具体涉及一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法。
技术介绍
随着数字化、信息化的发展，通信越来越重要。而在通信过程中，信息安全异常重要，由此信息隐藏技术发展起来，它打破传统密码学的范畴，以一个全新的视角审视信息安全，它原理是利用载体中的冗余信息来隐藏秘密信息，来实现保密通信。作为将秘密信息嵌入载体的技术已经被广泛的应用于隐蔽通信等领域。可逆信息隐藏作为信息隐藏技术的一个分支，它不仅具有精确提取载密图像中秘密信息的特点，还具有完美恢复载体本身的能力。几十年的时间里已经提出了大量的可逆信息隐藏技术，他们大致可以分为三种类型：基于无损压缩的方法、差分扩展的方法和直方图修改的方法。基于无损压缩的方法是利用主机的统计冗余来执行无损压缩，以便创建备用空间以容纳附加的秘密信息。在差分扩展的方法中，两个相邻像素之间的差异被加倍，从而生成不携带任何原始信息的最低有效位平面，隐藏的秘密信息和每个像素对之间的属性被嵌入到生成的最低有效位平面中，由于位置图的压缩率较高几乎每一个像素对都可以承载一位秘密信息，所以差分扩展的方法可以将大量的秘密信息嵌入到载体中。而直方图修改的方法是通过统计图像中像素值的分布情况，通过直方图的修改和平移实现秘密信息的嵌入。2013年Chen等人提出非对称预测误差直方图修改可逆信息隐藏算法，该算法在两次秘密信息的嵌入过程中，有很多像素点的像素值会发生补偿现象，即像素值在两次嵌入的过程中进行了数值大小相等、方向相反的操作，这种方法不仅可以提供更多的嵌入容量，还能利用补偿现象使得在秘密信息不断嵌入的过程中能够更好的保护载密图像的质量。非对称预测误差直方图修改算法有着嵌入容量大，载密图像质量高的优点，但是在嵌入秘密信息数量较少的情况下，保护载密图像质量的优点就得不到很好的体现，即是指：在嵌入信息量较小时，第二次嵌入过程就不一定能进行，不能很好的体现补偿原理，从而使不能满足所有实际需求，需要进一步改进。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法，本专利技术能够使得不论是在嵌入信息量达最大还是最小时都能很好的利用补偿原理，在嵌入信息量较小时，能更改更少的像素点，提高载密图像的质量，同时，利用二次嵌入，提高嵌入容量的同时提升图像质量。技术方案：本专利技术的一种基于非对称直方图修改的可逆信息隐藏方法，具体包括以下步骤：(1)溢出预处理：按顺序遍历M×N的原图I中的像素，遇到像素值为255或0的像素点标记为1,值为254或1的像素点标记为0，并且将254赋值给像素值为255的像素点，将1赋值给像素值为0的像素点，得到图J和相应标记序列，将经过溢出预处理后的图J赋值给I，将所得标记序列放在待嵌入秘密信息之前，在嵌入信息过程中把标记序列和秘密信息一起作为最终秘密信息嵌入到图像中；(2)求峰值点和零点：在图I中，分别使用最大值法和最小值法遍历原始矩阵I，获得对应的预测误差矩阵E1和预测误差矩阵E2，分别生成对应的预测误差分布直方图，然后求取对应的峰值点和零值点对(P+，Z+)和(P-，Z-)；(3)两次嵌入秘密信息：遍历矩阵I，逐个处理其中像素点，首先用最大值法得到该像素点处的预测误差值，将其与(P+，Z+)比较，进行第一次嵌入处理，得到第一次嵌入后的像素值；将第一次嵌入后的像素值用最小值法得到该像素点处的预测误差值，将其与(P-，Z-)比较，进行第二次嵌入处理，得到第二次嵌入后的像素值；直至嵌入Data中的所有秘密数据得到二次嵌入后的载密图像Y；(4)提取秘密信息：遍历载密图像Y，逐个处理其中像素点，先恢复载密图像Y中该像素点处嵌入第二次秘密信息前的像素值，然后恢复该像素点处嵌入第一次秘密信息前的像素值，进而得到恢复后的图像Z和提取出嵌入的秘密信息；(5)溢出恢复处理:按顺序遍历M×N的图像Z中的像素，根据提取出的秘密信息的前部分标记位判断，遇到254或1的像素点，若该点标记位为0，则不对它进行处理，若该点标记位为1，则将255赋值给像素值为254的像素点，将0赋值给像素值为1的像素点，得到完全恢复后的图Z，此时图Z与图I完全相同。所述步骤(2)中求峰值点和零点的具体过程为：(2.1)在矩阵I中，根据公式(1)求得矩阵I中第i行第j列像素Ii,j与其左方像素Ii,j-1、上方像素Ii-1,j和左上方像素Ii-1,j-1的差值分别为eli,j、eui,j和edi,j，其中，2≤i≤M,2≤j≤N，M、N为原图矩阵的行数和列数，Ii,j从矩阵I的第二行第二列开始；(2.2)根据公式(2)用最大值法求得矩阵I中的第i行第j列像素的预测误差值e+i,j，然后将e+i,j赋值给初始化矩阵E1的第i-1行第j-1列，并保存于矩阵E1；e+i,j＝max(eli,j,eui,j,edi,j)(2)其中，矩阵E1共M-1行N-1列；(2.3)重复步骤(2.1)～(2.2)遍历矩阵I中的所有像素值，直到i＝M，j＝N，得到最终的预测误差矩阵E1，求得矩阵E1的分布直方图，求得峰值点P+和零值点Z+；(2.4)重复步骤(2.1)一次，根据公式(3)用最小值法求得矩阵I中第i行第j列像素值预测误差值e-i,j，然后将e-i,j赋值给初始化矩阵E2中第i-1行第j-1列，保存于矩阵E2；e-i,j＝min(eli,j,eui,j,edi,j)(3)其中，矩阵E2为M-1行N-1列；(2.5)重复步骤(2.4)遍历矩阵I中的像素值，直到i＝M，j＝N，得到最终的预测误差矩阵E2，统计矩阵E2的分布直方图，求得峰值点P-和零值点Z-。所述步骤(3)中嵌入秘密信息的具体过程为：(3.1)初始化矩阵X＝I、Y＝I，设溢出预处理得到的标记序列和要嵌入的秘密信息存在矩阵Data中，在矩阵I中，重复步骤(2.1)，根据公式(2)用最大值的方法求得矩阵I中第i行第j列像素的预测误差值e+i,j；根据公式(4)，将e+i,j与第一对峰值点和零值点对(P+，Z+)进行比较，进行嵌入秘密信息m和直方图平移修改操作，得到第一次嵌入后的预测误差值e+′i,j；其中，2≤i≤M,2≤j≤N，M、N为矩阵I的行数和列数，Ii,j从矩阵I的第二行第二列开始，待嵌入的秘密信息m为0或1；(3.2)比较I中Ii-1,j、Ii,j-1和Ii-1,j-1的大小，选取三者中较小的像素值，将该较小的像素值加上嵌入后的预测误差值e+′i,j，得到第一次嵌入后的载密图像第i行第j列的像素值，并将该像素值赋值给Xi,j；(3.3)在矩阵X中，第i行第j列的像素Xi,j与其左方像素Xi,j-1、上方像素Xi-1,j、左上方像素Xi-1,j-1的差值分别为eli,j,eui,j,edi,j；根据公式(3)用最小值法求得X中第i行第j列像素的预测误差值e-i,j，根据公式(5)，将e-i,j与第二对峰值点和零值点对(P-，Z-)进行比较，并进行嵌入秘密信息m和直方图平移修改操作处理，得到第二次嵌入后的预测误差值e-′i,j，若它等于Z-，则将它标记；(3.4)比较X中Xi-1,j、Xi,j-1和Xi-1,j-1的大小本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法，其特征在于：具体包括以下步骤：(1)溢出预处理：按顺序遍历M×N的原图I中的像素，遇到像素值为255或0的像素点标记为1，值为254或1的像素点标记为0，并且将254赋值给像素值为255的像素点，将1赋值给像素值为0的像素点，得到图J和相应标记序列，将经过溢出预处理后的图J赋值给I，将所得标记序列放在待嵌入秘密信息之前，在嵌入信息过程中把标记序列和秘密信息一起作为最终秘密信息嵌入到图像中；(2)求峰值点和零点：在图I中，分别使用最大值法和最小值法遍历原始矩阵I，获得对应的预测误差矩阵E1和预测误差矩阵E2，分别生成对应的预测误差分布直方图，然后求取对应的峰值点和零值点对(P

【技术特征摘要】
1.一种基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法，其特征在于：具体包括以下步骤：(1)溢出预处理：按顺序遍历M×N的原图I中的像素，遇到像素值为255或0的像素点标记为1，值为254或1的像素点标记为0，并且将254赋值给像素值为255的像素点，将1赋值给像素值为0的像素点，得到图J和相应标记序列，将经过溢出预处理后的图J赋值给I，将所得标记序列放在待嵌入秘密信息之前，在嵌入信息过程中把标记序列和秘密信息一起作为最终秘密信息嵌入到图像中；(2)求峰值点和零点：在图I中，分别使用最大值法和最小值法遍历原始矩阵I，获得对应的预测误差矩阵E1和预测误差矩阵E2，分别生成对应的预测误差分布直方图，然后求取对应的峰值点和零值点对(P+，Z+)和(P-，Z-)；(3)两次嵌入秘密信息：遍历矩阵I，逐个处理其中像素点：首先用最大值法得到该像素点处的预测误差值，将其与(P+，Z+)比较，进行第一次嵌入处理，得到第一次嵌入后的像素值；将第一次嵌入后的像素值用最小值法得到该像素点处的预测误差值，将其与(P-，Z-)比较，进行第二次嵌入处理，得到第二次嵌入后的像素值；直至嵌入秘密信息矩阵Data中的所有秘密数据，最终得到二次嵌入后的载密图像Y；(4)提取秘密信息：遍历载密图像Y，逐个处理其中像素点，先恢复载密图像Y中该像素点处嵌入第二次秘密信息前的像素值，然后恢复该像素点处嵌入第一次秘密信息前的像素值，进而得到恢复后的图像Z和提取出嵌入的秘密信息；(5)溢出恢复处理:按顺序遍历M×N的图像Z中的像素，根据提取出的秘密信息的前部分标记位判断，遇到254或1的像素点，若该点标记位为0，则不对它进行处理，若该点标记位为1，则将255赋值给像素值为254的像素点，将0赋值给像素值为1的像素点，得到完全恢复后的图Z，此时图Z与图I完全相同。2.根据权利要求1所述的基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述步骤(2)中求峰值点和零点的具体过程为：(2.1)在矩阵I中，根据公式(1)求得矩阵I中第i行第j列像素Ii,j与其左方像素Ii,j-1、上方像素Ii-1,j和左上方像素Ii-1,j-1的差值分别为eli,j、eui,j和edi,j，其中，2≤i≤M,2≤j≤N，M、N为原图矩阵的行数和列数，Ii,j从矩阵I的第二行第二列开始；(2.2)根据公式(2)用最大值法求得矩阵I中的第i行第j列像素的预测误差值e+i,j，然后将e+i,j赋值给初始化矩阵E1的第i-1行第j-1列，并保存于矩阵E1；e+i,j＝max(eli,j,eui,j,edi,j)(2)其中，矩阵E1共M-1行N-1列；(2.3)重复步骤(2.1)～(2.2)遍历矩阵I中的所有像素值，直到i＝M，j＝N，得到最终的预测误差矩阵E1，求得矩阵E1的分布直方图，求得峰值点P+和零值点Z+；(2.4)重复步骤(2.1)一次，根据公式(3)用最小值法求得矩阵I中第i行第j列像素值预测误差值e-i,j，然后将e-i,j赋值给初始化矩阵E2中第i-1行第j-1列，保存于矩阵E2；e-i,j＝min(eli,j,eui,j,edi,j)(3)其中，矩阵E2为M-1行N-1列；(2.5)重复步骤(2.4)遍历矩阵I中的像素值，直到i＝M，j＝N，得到最终的预测误差矩阵E2，统计矩阵E2的分布直方图，求得峰值点P-和零值点Z-。3.根据权利要求1所述的基于非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方法，其特征在于：所述步骤(3)中嵌入秘密信息的具体过程为：(3.1)初始化矩阵X＝I、Y＝I，设溢出预处理得到的标记序列和要嵌入的秘密信息存在矩阵Data中，在矩阵I中，用最大值的方法求得矩阵I中第i行第j列像素的预测误差值e+i,j；根据公式(4)，将e+i,j与第一对峰值点和零值点对(P+，Z+)进行比较，进行嵌入秘密信息m和直方图平移修改操作，得到第一次嵌入后的预测误差值e+′i,j；

【专利技术属性】
技术研发人员：殷赵霞，陈思，吕志恒，刘磊，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34