一种可逆高动态范围图像信息隐藏方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多层预测误差扩展的可逆高动态范围图像信息隐藏方法，在隐秘信息嵌入过程中，利用人类视觉系统和OpenEXR存储格式的冗余性，设计多种载体生成模型、载体组合方式、载体嵌入强度、像素分类和嵌入顺序的设定以及像素混合预测模型，实现了大嵌入容量和高不可见性的高动态范围图像的信息嵌入，具有较高的灵活性和实用性；在隐秘信息提取和载体恢复过程中，基于差值扩展策略和多层嵌入策略等，实现了多层的可逆高动态范围图像信息隐藏，本发明专利技术充分利用了高动态范围图像存储格式的特性，具有良好的不可见性，混合预测模型和多层嵌入策略也进一步提高了算法的嵌入容量和安全性，满足医学、军事及司法等敏感应用场景的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种可逆高动态范围图像信息隐藏方法
本专利技术涉及一种图像信息隐藏方法，尤其是涉及一种基于多层预测误差扩展的可逆高动态范围图像信息隐藏方法。
技术介绍
高动态范围(Highdynamicrange,HDR)成像技术采用浮点型数据记录像素信息，可以真实展现现实世界丰富的色彩细节和明暗层次，因而得到了广泛的关注和迅猛的发展。然而，作为一种新兴的数字媒体，HDR图像/视频在网络传输的过程中，难以避免的被复制和传播，甚至是任意编辑或恶意篡改，进而导致一系列的安全问题，甚至于可能被恶意利用或从事非法活动，严重影响企业的经济发展甚至国家的政治稳定。因此，在网络传输和信息共享的过程中，如何对HDR图像的真实性以及完整性等进行有效地保护，成为信息隐藏技术研究领域亟待解决的课题。信息隐藏技术作为信息与网络安全领域的一个研究热点，近些年在理论创新和系统设计上得到了长足发展，主要包括隐写术、数字水印技术等。对于这些传统的信息隐藏技术而言，隐秘信息的嵌入会对原始载体造成或多或少的永久性失真，虽然其不可见性很高，但是在某些敏感场合任何失真都是不允许的，因而在一定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多层预测误差扩展的可逆高动态范围图像信息隐藏方法，其特征在于包括隐秘信息嵌入部分和隐秘信息提取及载体恢复部分；/n所述的隐秘信息嵌入部分的具体步骤为：_/n①_1、将待嵌入隐秘信息的OpenEXR格式的原始高动态范围图像记为I

【技术特征摘要】
1.一种基于多层预测误差扩展的可逆高动态范围图像信息隐藏方法，其特征在于包括隐秘信息嵌入部分和隐秘信息提取及载体恢复部分；
所述的隐秘信息嵌入部分的具体步骤为：_
①_1、将待嵌入隐秘信息的OpenEXR格式的原始高动态范围图像记为Iorg，该Iorg的高度为R，该Iorg的宽度为C，OpenEXR格式高动态范围图像具有RGB三个色彩通道，各通道均采用16位半浮点类型，包括1位符号位Sign、5位指数位Exponent以及10位尾数位Mantiss，将Iorg从RGB色彩空间转化为HSV色彩空间，得到色度通道图像Iorg-H、饱和度通道图像Iorg-S和亮度通道图像Iorg-V，其中亮度通道图像Iorg-V的存储格式和OpenEXR格式高动态范围图像的R通道、G通道和B通道图像相同，采用相同的16位半浮点类型，读取亮度通道图像Iorg-V中5位指数位以及10位尾数位的二进制数值，从高位到低位分别记为B15、B14、B13、B12、B11、B10、B9、B8、B7、B6、B5、B4、B3、B2、B1；
①_2、选取其中任意8位数值并按照不同的排列顺序作为载体生成模型，生成多种具有不同内容特性的8位二进制图像并作为待嵌入隐秘信息的嵌入载体，将这些载体生成模型作为隐秘信息提取和载体恢复的第一秘钥，记为K1；
①_3、对上述嵌入载体以不同的组合方式进行排列，并按照该载体组合方式的排列顺序依次选择相应的嵌入载体，进行后续隐秘信息的嵌入，将选择的载体组合方式作为隐秘信息提取和载体恢复的第二秘钥，记为K2；
①_4、将亮度通道图像Iorg-V中坐标位置为(i,j)的像素点所对应的5位指数位组成的数值记为E(i,j)，且E(i,j)＝16×B15+8×B14+4×B13+2×B12+B11，令嵌入载体中坐标位置为(i,j)的像素点的隐秘信息嵌入强度为Q，将隐秘信息嵌入强度作为隐秘信息提取和载体恢复的第三秘钥，记为K3；
①_5、对嵌入载体中的所有像素点进行分类并设定隐秘信息的嵌入顺序，将像素分类方法和嵌入顺序作为隐秘信息的提取和载体恢复的第四秘钥，记为K4；
①_6、对嵌入载体中的所有像素点进行预测，得到预测图像，对于嵌入载体的所有像素点，将嵌入载体和预测图像两者之间的预测误差记为e(n)，且e(n)＝I(n)-P(n)，其中，I(n)为嵌入载体的各像素点的像素值，P(n)为预测图像各像素点的像素值；
①_7、根据隐秘信息嵌入强度Q和预测误差e(n)，令待嵌入的二进制隐秘信息为b，且b∈{0,1}；计算得到嵌入隐秘信息后的预测误差e'(n)，且进而得到隐秘信息嵌入后的图像像素值I′(n)＝P(n)+e′(n)，当I′(n)的数值出现大于256或小于0的溢出现象时，记录该像素点的位置信息和像素值，并将包含溢出像素点位置信息和像素值的定位图作为隐秘信息提取和载体恢复的第五秘钥，记为K5；
当嵌入载体I中的所有像素点隐秘信息嵌入结束后，得到嵌入隐秘信息后的图像I'中所有像素点的8位二进制数值，然后，根据第一秘钥K1和嵌入隐秘信息后的图像I'中所有像素点的8位二进制数值，替换Iorg-V中对应像素点的B15、B14、B13、B12、B11、B10、B9、B8、B7、B6、B5、B4、B3、B2、B1的数值，进而得到嵌入隐秘信息后的图像I'org-V，此时，根据第二秘钥K2，判断是否所有的待嵌入载体I均完成隐秘信息的嵌入，如果是，则将得到的I'org-V确定为最终嵌入隐秘信息后的高动态范围图像的亮度通道图像，记为含密图像Istego，隐秘信息嵌入过程结束；否则，根据I'org-V更新B15、B14、B13、B12、B11、B10、B9、B8、B7、B6、B5、B4、B3、B2、B1的数值，并返回步骤①_2继续执行，直至隐秘信息嵌入过程结束；
所述的隐秘信息提取和载体恢复部分的具体步骤为：
②_1、读取嵌入隐秘信息的高动态范围图像的亮度通道的含密图像Istego，含密图像Istego的高度为R，含密图像Istego的宽度为C；
②_2、读取含密图像Istego的5位指数位以及10位尾数位的二进制数值，从高位到低位分别记为B15、B14、B13、B12、B11、B10、B9、B8、B7、B6、B5、B4、B3、B2、B1。
②_3、根据第一秘钥K1和第二秘钥K2分别得到嵌入载体生成模型和嵌入载体组合方式，按照嵌入载体组合方式的逆序方式和载体生成模型得到嵌入隐秘信息的8位二进制含密载体，并记为I'，含密载体I'的各像素值记为I'(n)；
②_4、将含密图像Istego坐标位置为(i,j)的像素点对应的5位指数位组成的数值记为E'(i,j)，且E'(i,j)＝16×B15+8×B14+4×B13+2×B12+B11；根据第三秘钥K3得到含密载体I'坐标位置为(i,j)像素点的隐秘信息嵌入强度Q；
②_5、根据第四秘钥K4得到含密载体I'中所有像素点的分类方式和隐秘信息的嵌入顺序，并按照像素分类方式的逆序方式和嵌入顺序的逆序方式进行后续步骤；
②_6、根据第五秘钥K5得到定位图，判断该像素点是否需要提取信息，如果不需要提取，则表明该像素点没有嵌入隐秘信息，像素值保持不变，反之，执行下述步骤；
②_7、根据①_6中的像素值预测方法，对含密载体I'中的所有像素点进行预测，得到预测图像，并将预测图像的各像素点的预测值记为P(n)，随后计算I'(n)和P(n)之间的差值，即得到预测差值后，计算嵌入隐秘信息前的预测差值e(n)和隐秘信息b，且其中，符号表示向下取整操作，并得到嵌入隐秘信息前的嵌入载体I的各像素值，I(n)＝P(n)+...

【专利技术属性】
技术研发人员：白永强，朱仲杰，屠仁伟，张庆庆，
申请(专利权)人：浙江万里学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33