针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法技术

本发明专利技术公开了一种针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏的方法，包括：(1)通过量化的DCT系数计算总体平滑度并生成若干个直方图；(2)每个直方图中选择多对扩展容器进行二进制秘密信息的嵌入；(3)通过动态规划的思想多次迭代确定并保存扩展容器的最优解；(4)将嵌入修改后的量化DCT系数通过DCT的逆变换生成含水印的JPEG图像。本发明专利技术在JPEG图像不被攻击的情况下能够有效地提取水印信息并还原完成的JPEG图像，用于数据完整性、真实性认证，降低参数的计算复杂度。降低参数的计算复杂度。降低参数的计算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法


[0001]本专利技术属于信息隐藏
，尤其涉及一种针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法。

技术介绍

[0002]可逆数据隐藏(Reversible Data Hiding RDH)，作为一种特殊的信息隐藏技术，近年来逐渐成为研究热点。RDH只需要对图像进行轻微的修改即可实现秘密信息的嵌入，并且在提取水印的同时可以无损地恢复原始图像。由于RDH的这种性质，在多媒体篡改检测、医学图像处理、多媒体档案管理等领域得到了广泛应用。目前多数的可逆数据隐藏针对的都是未压缩的图像，主流方法有：无损压缩、差分扩展、直方图位移等。然而，在以往的研究当中，对于最常用的JPEG图像，提出的RDH方法很少。一方面，与未压缩的图像相比，JPEG将图像从空间域转换为频域，丢弃了高频信息，图像的信息被减少，使得利用图像冗余进行有效的RDH变得困难。另一方面，关于未压缩图像的先验知识未能捕捉到JPEG中的量化和熵编码的影响，因此可能对JPEG图像的RDH没有用处。此外，由于数据嵌入通常会增加JPEG图像的文件大小，因此对于JPEG图像的RDH除了传统的评价标准外，还需要考虑文件大小的保存。在数据嵌入后，尽量减少文件大小的增加是衡量该领域嵌入性能的另一个标准。
[0003]JPEG图像的压缩过程如图1所示。现有的JPEG图像RDH方法可分为三类，即修改量化表的方法，操作比特流的方法，以及修改离散余弦变换(Discrete Cosine Transform DCT)系数的方法。第三类是最常用的方法，主要集中于量化DCT系数的修正。基于广义DCT系数修正的JPEG图像RDH算法，将JPEG图像的RDH推广到多个直方图修改(Multiple Histograms Modification MHM)框架中，建立了自适应确定不同直方图最优扩展容器的速率失真模型。最后，为了实时优化嵌入性能，提出了一种低计算复杂度的贪婪算法，有效地推导出近似最优的嵌入。然而，MHM有明显的缺点。首先，该算法只适用于低容量的嵌入，因为像素的最大修改量为1，并且每个直方图只选择一对扩展容器。MHM的最大嵌入容量是所有直方图中最大的扩展容器对之和。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：为了解决了针对JPEG图像的MHM框架的RDH中嵌入容量低的问题，本专利技术提出一种针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法。
[0005]技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一，将未压缩的图像分成一定数量的n*n像素的块并对所有块进行DCT变换，对所有块量化得到量化后的块，每块中包含1个直流系数和若干个交流系数；
[0007]步骤二，计算每个块的平滑度以及所有块中同一位置的交流系数平滑度，根据块的平滑度及交流系数平滑度生成若干个直方图；选择交流系数中的中低频用于数据嵌入；
[0008]步骤三，基于多直方图修改MHM框架，在每个直方图中选择多对扩展容器嵌入二进制秘密信息；
[0009]步骤四，记录并保存辅助信息用于无损恢复，辅助信息包括第i个直方图参数集合c
i
，平滑度阈值T以及有效载荷P；构建多对扩展容器最优化模型；
[0010]步骤五，通过求解多对扩展容器最优化模型，进行多参数选择的优化，得到最优参数；利用步骤二和步骤三的嵌入方式结合得到的参数实现秘密信息的嵌入；
[0011]步骤六，通过熵编码得到含有二进制秘密信息的JPEG图像，实现高容量的数据隐藏。
[0012]进一步的，步骤一中，分块及量化方法如下：
[0013]首先将未压缩的图像分成8*8像素的非重叠块，分别记为X1，X2，...，X
K
，其中K表示块的数量，对于第k个块X
k
，定义
[0014][0015]其中，k∈[1，2，3，...，K]，64个像素以锯齿顺序标记索引；
[0016]对块X1，X2，...，X
K
，应用DCT变换得到变换后的块Y1，Y2，...，Y
K
，，i∈{0，1，2，...，63}表示每一个块中的系数的索引；
[0017]将变换后的块Y1，Y2，...，Y
K
量化得到块Z1，Z2，...，Z
K
，索引为0的系数z
k，0
为直流系数，剩余的63个系数z
k，1
，z
k，2
，...，z
k，63
为交流系数。
[0018]进一步的，步骤二中，计算每个块的平滑度以及所有块中同一位置的交流系数平滑度，根据块的平滑度及交流系数平滑度生成若干个直方图；选择交流系数中的中低频用于数据嵌入；具体包括：
[0019]对于每个块，以零值交流系数的数量作为其平滑度的度量，定义第k块的平滑度为：TB
k
＝#{i：z
k，i
＝0，1≤i≤63}，其中，#表示集合的基数；
[0020]将量化块序列(Z1，Z2，...，Z
K
)按平滑度大小降序排列，生成新的量化后的块序列(Z
α(1)
，Z
α(2)
，...，Z
α(K)
)；其中，{α(1)，α(2)，...，α(K)}
→
{1，2，...，K}是唯一的一对一映射，使TB
α(1)
≥TB
α(2)
≥
…
≥TB
α(K)
，当i＜j≤K且TB
α(i)
＝TB
α(j)
时，α(i)＜α(j)；
[0021]对于索引为i的交流系数，定义F
i
为所有量化后的块中索引为i的系数中的零值交流系数的数量，公式为：F
i
＝#{k：z
k，i
＝0，1≤k≤K}；
[0022]得到序列(F1，F2，...F
63
)，对其进行升序排列得到新的序列(F
β(1)
，F
β(2)
，...，F
β(63)
)；其中，{β(1)，β(2)，...，β(63)}
→
{1，2，...，63}是唯一的一对一映射，使F
β(1)
≤F
β(2)
≤
…
≤F
β(63)
，当i＜j≤K且F
β(i)
＝F
β(j)
时，β(i)＜β(j)；
[0023]索引为i的系数的平滑度TF
i
表示为：
[0024]基于TB
k
和TF
i
，总平滑度T
k，i
表示为：；其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，将未压缩的图像分成一定数量的n*n像素的块并对所有块进行DCT变换，对所有块量化得到量化后的块，每块中包含1个直流系数和若干个交流系数；步骤二，计算每个块的平滑度以及所有块中同一位置的交流系数平滑度，根据块的平滑度及交流系数平滑度生成若干个直方图；选择交流系数中的中低频用于数据嵌入；步骤三，基于多直方图修改MHM框架，在每个直方图中选择多对扩展容器嵌入二进制秘密信息；步骤四，记录并保存辅助信息用于无损恢复，辅助信息包括第i个直方图参数集合c
i
，平滑度阈值T以及有效载荷p；构建多对扩展容器最优化模型；步骤五，通过求解多对扩展容器最优化模型，进行多参数选择的优化，得到最优参数；利用步骤二和步骤三的嵌入方式结合得到的参数实现秘密信息的嵌入；步骤六，通过熵编码得到含有二进制秘密信息的JPEG图像，实现高容量的数据隐藏。2.根据权利要求1所述的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法，其特征在于，步骤一中，分块及量化方法如下：首先将未压缩的图像分成8*8像素的非重叠块，分别记为X1,X2,
…
,X
K
，其中K表示块的数量，对于第k个块X
k
，定义其中，k∈[1,2,3,
…
,K]，64个像素以锯齿顺序标记索引；对块应用DCT变换得到变换后的块应用DCT变换得到变换后的块i∈{0,1,2,
…
,63}表示每一个块中的系数的索引；将变换后的块Y1,Y2,
…
,Y
K
量化得到块索引为0的系数z
k,0
为直流系数，剩余的63个系数z
k,1
,z
k,2
,
…
,z
k,63
为交流系数。3.根据权利要求2所述的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏方法，其特征在于，步骤二中，计算每个块的平滑度以及所有块中同一位置的交流系数平滑度，根据块的平滑度及交流系数平滑度生成若干个直方图；选择交流系数中的中低频用于数据嵌入；具体包括：对于每个块，以零值交流系数的数量作为其平滑度的度量，定义第k块的平滑度为：TB
k
＝#{i:z
k,i
＝0,1≤i≤63}，其中，#表示集合的基数；将量化块序列(Z1,Z2,
…
,Z
K
)按平滑度大小降序排列，生成新的量化后的块序列(Z
α(1)
,Z
α(2)
,
…
,Z
α(K)
)；其中，{α(1),α(2),
…
,α(K)}
→
{1,2,
…
,K}是唯一的一对一映射，使TB
α(1)
≥T0
α(2)
≥
…
≥TB
α(K)
，当i<j≤K且TB
α(i)
＝TB
α(j)
时，α(i)<α(j)；对于索引为i的交流系数，定义F
i
为所有量化后的块中索引为i的系数中的零值交流系数的数量，公式为：F
i
＝#{k:z
k,i
＝0,1≤k≤K}；得到序列(F1,F2,
…
F
63
)，对其进行升序排列得到新的序列(F
β(1)
,F
β(2)
,
…
,F
β(63)
)；其中，
{β(1),β(2),
…
,β(63)}
→
{1,2,
…
,63}是唯一的一对一映射，使F
β(1)
≤F
β(2)
≤
…
≤F
β(63)
，当i<j≤K且F
＝(i)
＝F
β(j)
时，β(i)<β(j)；索引为i的系数的平滑度TF
i
表示为：基于TB
k
和TF
i
，总平滑度T
k,i
表示为：其中，为向下取整符号，0<θ<1为控制平滑度TF
i
和TB
k
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小瑞，孙逊，孙星明，宋爱国，孙伟，夏志华，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：