[发明专利]基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法

说明书

本发明公开一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：对原始图像进行上溢/下溢预处理；将图像分为Blue和Blank两个子图像，对各子图像的像素位置进行划分，使用菱形预测器计算目标像素的预测误差；计算Blue/Blank子图像的像素纹理度，得到目标像素的邻接像素的纹理度，然后利用邻接像素的纹理度计算目标像素的局部复杂度；根据每个子图像的预测误差直方图，分别选择三个峰值点，和两个分别距离最大峰值点和最小峰值点最近的零点，然后根据秘密信息长度自适应选择峰值点，优先对每个子图像中局部复杂度低的像素进行信息嵌入；进行秘密信息提取和图像恢复。本发明实现了提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真。

技术领域

本发明属于信息安全和数字通讯技术领域，尤其涉及一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法。

背景技术

如今，大量的信息通过分布式计算机网络以数字形式进行传输。互联网上的数字通讯取得了巨大的进步，防止隐私信息被篡改或窃取成为政府和行业特别关注的热点问题之一。因此迫切需要解决信息安全问题，而信息隐藏技术就是保证数字化信息安全的有效途径之一。数字水印、隐写术等都是保护数字化信息(也可称为水印)安全的有效的信息隐藏技术。对于大多数的信息隐藏算法来说，仅仅关注秘密信息的提取和恢复，忽略了载体图像的恢复，造成载体图像的永久失真。然而，对于某些敏感领域来说，是不能容忍任何失真的，比如医疗、法律或者军事等领域。为了满足既实现秘密信息的隐藏和提取，又无损地恢复原始载体图像的特殊需求，可逆信息隐藏应运而生。

随着可逆信息隐藏技术研究的不断深入，基于空域的明文域可逆信息隐藏技术一直致力于追求图像视觉质量和嵌入能力之间的良好平衡，因此得到了研究者的广泛关注，并将许多经典的算法应用其中，例如无损压缩，差值扩展，直方图平移等等。2019年Yin等人(Y.Jia,Z.Yin,X.Zhang,Y.Luo,Reversible data hiding based on reducing invalidshifting of pixels in histogram shifting,Signal Processing.163(2019):238-246)提出了基于减少直方图平移中无效平移像素的可逆信息隐藏算法，算法中指出图像失真与嵌入过程中的无效平移像素密切相关，通过各种处理操作优先在平滑像素中嵌入秘密信息来减少像素的无效移位，并采用双峰嵌入的方法进行信息嵌入，在嵌入能力和图像视觉质量之间得到较好的平衡。但是，这种方法没有充分利用像素之间的相关性，使得像素复杂度的计算结果不够精确，从而导致图像失真没有明显降低，并且图像冗余度的利用率低，嵌入容量有待进一步的提高。

因此，亟需设计一种充分利用像素空间相关性的局部复杂度计算方法和多峰嵌入的直方图修改映射策略，以进一步保证图像视觉质量和嵌入能力之间的良好平衡，从而满足实际应用需求。

发明内容

本发明针对现有基于减少直方图平移中无效平移像素的可逆信息隐藏算法没有充分利用像素之间的相关性，使得像素复杂度的计算结果不够精确，从而导致图像失真没有明显降低，并且图像冗余度的利用率低，嵌入容量有待进一步的提高的问题，提出一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，旨在提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真，以达到图像视觉质量和嵌入容量之间的良好平衡，更好地满足实际应用需求。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：

步骤1：对原始图像I进行上溢/下溢预处理；

步骤2：采用传统的棋盘法对上溢/下溢预处理后的图像I进行处理，图像被分为Blue和Blank两个子图像，每个子图像与原始图像大小相等；对Blue/Blank 子图像的像素位置进行划分，然后使用菱形预测器计算目标像素的预测误差，得到预测误差矩阵，然后根据目标像素的预测误差矩阵生成预测误差直方图；