[发明专利]基于均方误差评估的参考矩阵模型的图像隐写方法

权利要求书

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，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，...，2^m-1})

RM(i+1，j)＝(RM(i，j)+r₁)mod 2^m

RM(i，j+1)＝(RM(i，j)+r₂)mod 2^m

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，...，2^m/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，...，2^m-1})

RM(i+1，j，k)＝(RM(i，j，k)+r₁)mod 2^m

RM(i，j+1，k)＝(RM(i，j，k)+r₂)mod 2^m

RM(i，j，k+1)＝(RM(i，j，k)+r₃)mod 2^m

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，...，2^m/2}；

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，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(x_A，y_A)，根据以下公式求解所述参考矩阵的均方误差MSE_2D：

其中，i(x_i，y_i)为所述参考矩阵中值为i-1且距离点(x_A+l，y_A)最近的任一点，m为所述藏入比特数；

步骤322、在0至2^m/2的取值范围内遍历a、b的组合，求出使得MSE_2D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(x_A，y_A，z_A)，根据以下公式求解参考矩阵的均方误差MSE_3D：

其中，i(x_i，y_i，z_i)为所述参考矩阵中值为i-1且距离点A(x_A，y_A，z_A)最近的任一点；

步骤332、在0至2^m/2的取值范围内遍历r₁、r₂的组合，求出使得MSE_3D值最小的r₁、r₂值作为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。