基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法技术

本发明专利技术属于数字通信技术领域，具体涉及一种基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法。本发明专利技术的方法包括以下步骤：步骤1、根据每像素的藏量确定参考矩阵的维数以及藏入比特数；步骤2、根据所述维数设计所述参考矩阵；步骤3、使用均方误差评估法求得所述参考矩阵的最优参数；步骤4、根据水印信息使用最小嵌入误差搜索法从所述参考矩阵中找出灰度替换值对载体图像的像素灰度值进行替换。本申请的方法针对不同藏量的水印数据提出了通用的参考矩阵设计方法，大大降低了矩阵MSE的计算复杂度，计算时间大幅缩短，同时在相同藏量情况下，图像品质PSNR较现有方法有明显的改进。

【技术实现步骤摘要】
基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法
本专利技术属于多媒体信号处理
，具体涉及一种基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法。
技术介绍
数字隐写技术是一种通过在数字载体中嵌入信息来传递消息的一种加密技术，这种信息传递方式具有不可见性，隐密性强，适于在发送者和接受者传递一些重要的私密信息，有利于保护通信双方的信息安全。作为秘密信息的媒介，数字载体通常选用人们日常生活中常见的视频、音频以及图像等。图像载体因其体积小、易于传递和加密的特点使其成为常用的信息载体，JPEG灰度图是当前最常见也是使用最多的图像格式。基于数字图像隐写算法的目标是嵌入尽可能多的秘密信息，而尽可能不破坏载体图像的各个特性，即达到图像失真尽可能地小，并保持图像的统计特征。因此，利用图像隐写术实现隐蔽通信时，隐藏载荷和隐藏质量是两个重要指标，也就是一方面能够在载体图像中嵌入足够多的数据，通常用嵌入率表示；另一方面，数据嵌入后不能造成载体图像外观发生可察觉的变化。在数字图像隐写的各类方法中，基于参考矩阵(ReferenceMatrix,RM)的图像隐写方法具有藏量高，图像品质好的特点，从早期的龟壳，数独，八角形状以及Min数独等，研究人员提出了多种的隐写方法，通过不断变换的矩阵形状以及对应不同的2m(m＝3,...,8)数字系统以达到不同的隐藏载荷和隐藏质量。而现有的一些研究基本都是基于某个固定的矩阵形状的基础上进行优化改进，无法解决算法固有的局限性，不能针对需要加密的水印数据达到最优的图像品质。特别是在矩阵维数不断增多，设计的复杂度不断增加时，目前业界并没有一种简单有效的泛化的参考矩阵设计方法。
技术实现思路
本专利技术的目的之一在于克服以上缺点，提供一种基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，针对不同藏量的水印数据提出了通用的参考矩阵设计方法，大大降低了矩阵MSE的计算复杂度，计算时间大幅缩短，同时保持了与现有算法相近的图像品质。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，包括以下步骤：步骤1、根据每像素的藏量确定参考矩阵的维数以及藏入比特数；步骤2、根据所述维数设计所述参考矩阵；步骤3、使用均方误差评估法求得所述参考矩阵的最优参数；步骤4、根据水印信息使用最小嵌入误差搜索法从所述参考矩阵中找出灰度替换值对载体图像的像素灰度值进行替换。本申请的技术方案根据每像素的藏量来确定参考矩阵的维数以及藏入比特数，并提出了通用的参考矩阵设计方法，与现有技术固定矩阵形状的方法相比较，避免了特定方法可能存在的固有缺陷，适用的范围更广泛，更加灵活，对不同藏量的数据均能的到较好的隐藏质量。进一步地，所述“根据每像素的藏量确定参考矩阵的维数以及藏入比特数”，具体为：若每像素的藏量大于0且小等于1，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为3；若每像素的藏量大于1且小于4/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为4；若每像素的藏量大等于4/3且小等于3/2，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为3；若每像素的藏量大于3/2且小于5/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为5；若每像素的藏量大等于5/3且小等于2，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为6；若每像素的藏量大于2且小于7/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为7；若每像素的藏量大等于7/3且小等于5/2，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为5；若每像素的藏量大于5/2且小于8/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为8；若每像素的藏量大等于8/3且小等于3，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为6；若每像素的藏量大于3且小等于7/2，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为7；若每像素的藏量大于7/2且小等于4，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为8。进一步地，所述“根据所述维数设计所述参考矩阵”，具体为：若所述维数为2，则所述参考矩阵满足以下公式：RM(0,0)＝S,(S∈{0,1,...,2m-1})RM(i+1,j)＝(RM(i,j)+r1)mod2mRM(i,j+1)＝(RM(i,j)+r2)mod2mr2＝1其中，RM为256*256的二维参考矩阵，i、j为X轴、Y轴上的坐标，为大等于0且小等于255的整数，S为参考矩阵中每个坐标上的值，m为所述藏入比特数，r1、r2为参考矩阵在X轴、Y轴上相邻坐标值计算时的差值参数，a、b为r1的两个取值常量，a、b的取值范围为{0,1,...,2m/2}；若所述维数为3，则所述参考矩阵满足以下公式：RM(0,0,0)＝S(S∈{0,1,...,2m-1})RM(i+1,j,k)＝(RM(i,j,k)+r1)mod2mRM(i,j+1,k)＝(RM(i,j,k)+r2)mod2mRM(i,j,k+1)＝(RM(i,j,k)+r3)mod2mr3＝1其中，RM为256*256*256的三维参考矩阵，i、j、k为X轴、Y轴、Z轴上的坐标，为大等于0且小等于255的整数，S为参考矩阵中每个坐标上的值，m为所述藏入比特数，r1、r2、r3为参考矩阵在X轴、Y轴、Z轴上相邻坐标值计算时的差值参数，r1、r2的取值范围为{0,1,...,2m/2}。进一步地，所述“使用均方误差评估法求得所述参考矩阵的最优参数”，具体为：若所述维数为2，包括以下步骤：步骤321、对于所述参考矩阵中不为边界点的一个给定点A(xA,yA)，根据以下公式求解所述参考矩阵的均方误差MSE2D:其中，i(xi,yi)为所述参考矩阵中值为i-1且距离点(xA+k,yA)最近的任一点，m为所述藏入比特数；步骤322、在0至2m/2的取值范围内遍历a、b的组合，求出使得MSE2D值最小的a、b值作为所述参考矩阵的最优参数；若所述维数为3，包括以下步骤：步骤331、对于参考矩阵中不为边界点的一个给定点A(xA,yA,zA)，根据以下公式求解参考矩阵的均方误差MSE3D:其中，i(xi,yi,zi)为所述参考矩阵中值为i-1且距离点A(xA,yA,zA)最近的任一点；步骤332、在0至2m/2的取值范围内遍历r1、r2的组合，求出使得MSE3D值最小的r1、r2值作为所述参考矩阵的最优参数。根据本申请的参考矩阵设计特点，除边界点之外的每个点都具有同等的性质，所以对隐写图像的品质评价可以转化为对不为边界点的任一个给定点，对应不同水印值的平均损失值的评价，MSE计算复杂度大大降低，计算时间大幅缩短，同时保持了与传统MSE评估方法相近的图像品质。进一步地，所述“根据水印信息使用最小嵌入误差搜索法从所述参考矩阵中找出灰度替换值对载体图像的像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、根据每像素的藏量确定参考矩阵的维数以及藏入比特数；/n步骤2、根据所述维数设计所述参考矩阵；/n步骤3、使用均方误差评估法求得所述参考矩阵的最优参数；/n步骤4、根据水印信息使用最小嵌入误差搜索法从所述参考矩阵中找出灰度替换值对载体图像的像素灰度值进行替换。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据每像素的藏量确定参考矩阵的维数以及藏入比特数；
步骤2、根据所述维数设计所述参考矩阵；
步骤3、使用均方误差评估法求得所述参考矩阵的最优参数；
步骤4、根据水印信息使用最小嵌入误差搜索法从所述参考矩阵中找出灰度替换值对载体图像的像素灰度值进行替换。


2.如权利要求1所述的基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，其特征在于，所述“根据每像素的藏量确定参考矩阵的维数以及藏入比特数”，具体为：
若每像素的藏量大于0且小等于1，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为3；
若每像素的藏量大于1且小于4/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为4；
若每像素的藏量大等于4/3且小等于3/2，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为3；
若每像素的藏量大于3/2且小于5/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为5；
若每像素的藏量大等于5/3且小等于2，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为6；
若每像素的藏量大于2且小于7/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为7；
若每像素的藏量大等于7/3且小等于5/2，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为5；
若每像素的藏量大于5/2且小于8/3，则设置所述参考矩阵的维数为3、藏入比特数为8；
若每像素的藏量大等于8/3且小等于3，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为6；
若每像素的藏量大于3且小等于7/2，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为7；
若每像素的藏量大于7/2且小等于4，则设置所述参考矩阵的维数为2、藏入比特数为8。


3.如权利要求2所述的基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，其特征在于，所述“根据所述维数设计所述参考矩阵”，具体为：
若所述维数为2，则所述参考矩阵满足以下公式：
RM(0,0)＝S,(S∈{0,1,...,2m-1})
RM(i+1,j)＝(RM(i,j)+r1)mod2m
RM(i,j+1)＝(RM(i,j)+r2)mod2m



r2＝1
其中，RM为256*256的二维参考矩阵，i、j为X轴、Y轴上的坐标，为大等于0且小等于255的整数，S为参考矩阵中每个坐标上的值，m为所述藏入比特数，r1、r2为参考矩阵在X轴、Y轴上相邻坐标值计算时的差值参数，a、b为r1的两个取值常量，a、b的取值范围为{0,1,...,2m/2}；
若所述维数为3，则所述参考矩阵满足以下公式：
RM(0,0,0)＝S(S∈{0,1,...,2m-1})
RM(i+1,j,k)＝(RM(i,j,k)+r1)mod2m
RM(i,j+1,k)＝(RM(i,j,k)+r2)mod2m
RM(i,j,k+1)＝(RM(i,j,k)+r3)mod2m
r3＝1
其中，RM为256*256*256的三维参考矩阵，i、j、k为X轴、Y轴、Z轴上的坐标，为大等于0且小等于255的整数，S为参考矩阵中每个坐标上的值，m为所述藏入比特数，r1、r2、r3为参考矩阵在X轴、Y轴、Z轴上相邻坐标值计算时的差值参数，r1、r2的取值范围为{0,1,...,2m/2}。


4.如权利要求3所述的基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法，其特征在于，所述“使用均方误差评估法求得所述参考矩阵的最优参数”，具体为：
若所述维数为2，包括以下步骤：
步骤321、对于所述参考矩阵中不为边界点的一个给定点A(xA,yA)，根据以下公式求解所述参考矩阵的均方误差MSE2D:

【专利技术属性】
技术研发人员：林娟，洪集辉，张真诚，郭永宁，孙树亮，陈泗盛，
申请(专利权)人：福建师范大学福清分校，
类型：发明
国别省市：福建;35