[发明专利]一种基于Arnold和改进差值直方图平移可逆信息隐藏算法

权利要求书

1.一种基于Arnold和改进差值直方图平移可逆信息隐藏算法，其特征在于：根据直方图平移的理论，在直方图的零点处或最小点对像素灰度值修改，将信息嵌入到图像中，在双线性插值的基础上对相邻像素进行插值并构造差值数组，选择在峰值处两侧进行信息嵌入，有效解决了图像的像素点灰度值溢出的问题，再利用Arnold算法改变位置，对载体图像进行加密，能在保证秘密信息嵌入和安全性的同时，还能有效的保证载体图像的安全性。

2.根据权利要求1所述的一种基于Arnold和改进差值直方图平移可逆信息隐藏算法，其特征在于：该算法具体包括以下流程：

步骤一：对原始图像进行双线性插值处理

双线性插值的原理是在线性插值的像素值的水平和垂直方向上插入一些与原始图像的四个点相邻的像素；双线性插值的核心思想是在水平方向和垂直方向上分别进行一次线性插值，取原图像中与其相邻的4个点像素值的水平、垂直两个方向上的线性内插从而获得待插点像素值，即根据待采样点和四个相邻点的距离来确定相应的权重，计算出采样点的像素值；该算法处理后的图像会产生更多的像素值，这些像素值主要是通过插值运算从插值点周围像素的灰度值中获得的；其过程可以由如下公式表示：

f(x,y)≈f(0,0)×(1-x)(1-y)+f(1,0)×x(1-y)+f(0,1)×(1-x)y+f(1,1)×xy

其中x，y为采样点的坐标；

步骤二：构造差值直方图

1)差值直方图平移算法是对相邻的两个像素值做差，将(x,y)和(x,y+1)设为图像M中任意像素对的坐标，可用如下公式进行表示：

H(x,y)＝∣(M(x,y)-M(x,y+1))∣

其中，H表示图像对应的差值矩阵，0≤HH(x,y)≤255，H的大小是一半的原始M图像矩阵；如果图像有N个像素，那么一共有N/2个差值

2)差值直方图的嵌入过程首先需要确定两个特殊的点，即我们称为的峰值点P以及零点Z，然后将(P,Z)范围内的差值右移一位，这时P+1则被空出来，改变差值则是对像素值进行修改，具体为：①当(P,Z)包含H(x,y)时，由于取绝对值求差，为了将H(x,y)的值加1，有两种情况：如果M(x,y)M(x,y+1)，则M(x,y)＝M(x,y)+1；如果M(x,y)M(x,y+1)，那么M(x,y+1)＝M(x,y+1)+1；②当H(x,y)＝P时，如果秘密信息需要嵌入的比特为1，则重复上面右移操作；如果需要嵌入的为0，则不需要进行改变；从上述的信息嵌入过程可以看出，每一对像素最多可以产生一个单位的变化，对图像的修改较少；

步骤三：秘密信息嵌入

1)在嵌入过程中，一般选择差值直方图的峰值作为嵌入位置；下面是具体嵌入过程：

2)第一步：对于原始图像，使用倒S形扫描路径，然后把扫描的像素灰度值存放于一个数组里面，每三个像素灰度值分成一组以获得组的总数；如果某些行的像素没有分组，这些数据将单独存储，以方便更准确的图像恢复；

3)第二步：每三个像素设置一组，最小值放在中点；计算两侧和中间的像素差，构建预测差数组；

4)第三步：在峰值点嵌入水印；如果水印为1，则向右移动；如果为0，则无需移动；对于那些不是峰值点的，向右移动；如果两边都需要右移，则改变中间像素的值；如果只有一侧需要向右或向左移动，则只需将值更改为向左或向右，差值为1；

步骤四：使用Arnold对图像加密

加密方法使用Arnold置乱，分别取a＝3，b＝5，即m＝16，n＝-3，c＝-5，d＝1，进行十次迭代，经过下述公式对图像进行加密使图像失去原有的视觉效果，可以有效的保护原始载体图像的信息；

上式中(x，y)是原图像的像素点，(X，Y)是Arnold变换后像素点的坐标，mod()表示模运算，S表示原始明图像矩阵的阶数；有如下式的二阶矩阵；

步骤五：秘密信息的提取与载体图像的恢复

1)对图像进行倒S扫描，扫描方向取向右，并将结果存在一维数组中；

2)找到像素中的最小数字并设置与中间值交换并记录交换位置；计算每组数据的差值并将差值存入数组1，将原来的差值复制到新的数组值2中；数组1用于改变值，数组2用于比较；

3)在实现嵌入秘密信息时，比0大的像素灰度值差值直方图都向由平移了一位，所以差值为1表示秘密信息的嵌入的值为1，差值为0表示秘密信息的嵌入的值为0；

4)通过Arnold解密算法，将图像进行解密获得解密后带有秘密信息的图像；

5)将差直方图复原，并恢复图像块中的差值和像素灰度值，并实现秘密信息的提取；提取水印后，将差值大于1的像素灰度值的差值直方图进行移动，最后获得原始载体图像。