[发明专利]基于社交网络平台的鲁棒隐写方法

权利要求书

1.一种基于社交网络平台的鲁棒隐写方法，其特征在于，包括：

对于给定的载体图像X，利用现有的隐写算法计算载体图像X的对称失真，并通过非对称失真框架调节得到非对称失真；

对于给定的载体图像X，从指定的嵌入域中提取出载体元素，根据广义抖动调制机制计算载体元素的修改距离；

结合非对称失真与载体元素的修改距离得到载体元素的修改失真；

基于载体元素的修改失真，将编码后的秘密信息嵌入载体图像中，得到载密图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于社交网络平台的鲁棒隐写方法，其特征在于，利用现有的隐写算法计算载体图像的对称失真，并通过非对称失真框架调节得到非对称失真包括：

对于给定载体图像X，获取其量化表Q；

利用隐写算法计算载体图像X的对称失真ρ，以及将载体图像X解压到空域，得到空域图像J^-1(X)；

利用均值滤波器F对空域图像J^-1(X)滤波得到滤波后的空域图像S：

通过DCT变换将滤波后的空域图像S转换到DCT域得到非量化DCT系数

利用非量化DCT系数与对称失真ρ计算非对称失真ρ⁺和ρ^-：

其中，下标ij表示载体图像X中(i,j)位置，x_ij是载体图像中(i,j)位置处的系数，q_ij则表示载体图像中(i,j)位置处的量化步长，表示载体图像中(i,j)位置处的非量化DCT系数，ρ⁺、ρ^-分别为正极性、负极性非对称失真，ρ_ij⁺、ρ_ij^-表示载体图像中(i,j)位置处的正极性、负极性非对称失真。

3.根据权利要求1所述的一种基于社交网络平台的鲁棒隐写方法，其特征在于，所述根据广义抖动调制机制计算载体元素的修改距离包括：

获取载体图像X的非量化DCT系数矩阵D，并根据社交网络平台环境选定一个标准量化表然后根据广义抖动调制机制计算载体元素的正极性修改距离h⁺和负极性修改距离h^-；

其中，广义抖动调制机制中，将载体元素的非量化DCT系数按照选定的量化步长分为奇类和偶类，分别表示消息位1和0，进而在用标准量化表对非量化DCT系数d量化过程中实现消息嵌入；

正极性修改距离h⁺和负极性修改距离h^-的计算公式为：

其中，k为自然数，下标ij表示载体图像X中(i,j)位置，d_ij表示载体图像X中(i,j)位置处的非量化DCT系数，各自为载体图像X中(i,j)位置处载体元素的正极性修改距离、负极性修改距离。

4.根据权利要求1所述的一种基于社交网络平台的鲁棒隐写方法，其特征在于，结合非对称失真与载体元素的修改距离得到载体元素的修改失真包括：正极性修改失真ξ⁺与负极性修改失真ξ^-：

正极性修改失真为ξ⁺＝ρ⁺/q×h⁺，负极性修改失真为ξ^-＝ρ^-/q×h^-，具体计算公式为：

其中，h⁺和h^-分别表示正极性修改距离与负极性修改距离，下标ij表示载体图像中(i,j)位置，分别表示载体图像中(i,j)位置处载体元素的正极性修改距离、负极性修改距离；ρ⁺、ρ^-分别表示正极性、负极性非对称失真，ρ_ij⁺、ρ_ij^-分别表示载体图像中(i,j)位置处的正极性、负极性非对称失真，q_ij则表示载体图像中(i,j)位置处的量化步长。