[发明专利]一种基于边缘增强和通道相关性算法的彩色图像隐写方法

说明书

本发明公开了一种基于边缘增强和通道相关性技术的彩色图像隐写方法，涉及数据隐写技术领域包括以下步骤：S1.输入彩色载体图像I和秘密信息M；S2.将彩色载体图像I分解为R、G以及B三通道图像；S3.对三个通道图像分别进行边缘增强；S4.将边缘增强后的图像进行分块；S5.依次计算分块后的图像的每个分块的初始失真代价；S6.对分块后的图像的每个分块的初始失真代价进行平滑操作；S7.根据各个通道的通道相关性，将秘密信息M分别嵌入到平滑操作后的三个通道图像的每个分块中去；S8.将嵌入有秘密信息M的图像合并得到秘密图像S。本发明解决了现有技术成本高，计算量大，适用场景较少的问题，其具有成本低，计算量小，适用各种彩色图像的特点。

技术领域

本发明涉及数据隐写技术领域，更具体的，涉及一种基于边缘增强和通道相关性技术的彩色图像隐写方法。

背景技术

隐写算法是一种基于信息隐藏的隐蔽通信、存储方法，它可以将秘密数据隐藏在内容可公开的载体中，达到安全传输、存储的目的。而在当今全球数字化的时代背景下，大量数据通过互联网进行传播，借助隐写算法，可以有效地避免数据在网络传输时被偷窃、篡改或销毁。因此，隐写算法愈来愈受重视。

目前主流的隐写算法由两部分构成——失真函数以及STC(校验子格编码)技术。失真函数的作用是反映隐写修改对数据安全产生的影响，即在秘密数据隐藏到载体的过程中，失真函数会根据数据隐藏方式或者隐藏规模的不同，进而计算出不同的失真值，失真值越大，表明隐藏效果越差。而STC则是一种类似最优路径选择的编码技术，主要作用是在失真总和最小的前提下，将秘密数据嵌入到载体中。

现有的隐写算法主要是利用单个高通滤波器进行边缘区域增强处理，但是这种方法缺乏精确度，会使得非边缘区域的部分像素点被赋予低代价值，而边缘区域部分像素点则会被赋予高代价值。此外，现有的研究与应用，大多是基于灰度图像而非彩色图像，这就导致了现有隐写算法应用于彩色图像时，只是简单地将灰度图像隐写算法移植到彩色图像上，未能有效解决彩色图像颜色多通道相关性的问题，进而被专门的隐写分析方法所破解，从而失去了对秘密数据的隐藏效果。

针对这一问题，现有专利公开有一种利用RGB颜色空间“有争议”像素的图像隐写算法：在RGB颜色空间里分别提取彩色图像image的红、绿、蓝三种颜色通道；使用隐写算法分别对红、绿、蓝三种颜色通道进行信息嵌入，并分别得到信息嵌入位置；制定“争议”规则，将“争议”程度不同的像素点赋予不同的权值；将彩色图像image进行灰度化处理，得到灰度图像，计算灰度图像中的每个像素的嵌入损失值，得到初步的灰度图像损失值；使用均值滤波器对灰度图像损失值进行平滑处理；选用STC编码按照灰度图像损失值在载体图像中嵌入秘密信息，得到隐写图像。因此如何发明一种利用成本低，计算量小，适用各种彩色图像的彩色图像隐写方法，是本技术领域亟需解决的问题。

发明内容

本发明为了解决现有技术成本高，计算量大，适用场景较少的问题，提供了一种基于边缘增强和通道相关性技术的彩色图像隐写方法，其具有成本低，计算量小，适用各种彩色图像的特点。

为实现上述本发明目的，采用的技术方案如下：

一种基于边缘增强和通道相关性算法的彩色图像隐写方法，包括以下步骤：

S1.输入彩色载体图像I和秘密信息M；

S2.将彩色载体图像I分解为红色R、绿色G以及蓝色B三通道图像；

S3.对三个通道图像分别进行边缘增强；

S4.分别将边缘增强后的三个通道图像进行分块；

S5.分别计算分块后的每个通道图像中的每个分块的初始失真代价；

S6.对每个通道图像中的分块的初始失真代价进行平滑操作；

S7.根据各个通道的通道相关性，将秘密信息M分别嵌入到平滑操作后的三个通道图像的每个分块中去；