一種基于整數(shù)變換的數(shù)據(jù)隱藏新算法
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信息隱藏就是利用人類感覺(jué)器官的不敏感性感覺(jué)冗余，以及多媒體數(shù)字信號(hào)本身存在的冗余數(shù)據(jù)特性冗余，將秘密信息隱藏于一個(gè)宿主信號(hào)護(hù)體中而不被覺(jué)察，它對(duì)外表現(xiàn)的只是宿主信號(hào)的外部特征，并不改變基本特性及使用價(jià)值。無(wú)損圖像隱藏算法是一種以可逆的方式把信息秘密嵌入載體媒介以保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和版權(quán)的方法。
近年來(lái)有很多無(wú)損可逆數(shù)據(jù)壓縮方法被提出來(lái)，Hon―singer等(2001年)第一次提出了這個(gè)概念，Honsinger的方法被用來(lái)無(wú)損鑒定。Fridrich等(2001年)提出了一種可逆的數(shù)據(jù)隱藏算法，這種方法無(wú)損壓縮載體圖像的ISB位平面，并將壓縮結(jié)果與秘密數(shù)據(jù)連接起來(lái)，以此代替載體位平面以嵌入數(shù)據(jù)。Celik等(2002年，2003年，2005年)設(shè)計(jì)了一種沒(méi)有顯著位的嵌入方式(G―LSB)，這種方法第一次將像素對(duì)分成L層次，Celik的這種算法的負(fù)載取決于嵌入的水平L。TiarI(2003年)擴(kuò)展了G―LSB算法，提出了一種基于差值擴(kuò)展的數(shù)據(jù)隱藏算法，這種算法在相同的負(fù)載條件下，圖像質(zhì)量要明顯優(yōu)于以上幾種方法。
整數(shù)Haar小波變換所得到的差值圖像，最大能夠提供的嵌入率是0．5 bpp。文獻(xiàn)的算法不得不依賴多次嵌入以獲得超過(guò)0．5 bpp或更高的嵌入率，通常的做法：如果第一次利用橫向的差值圖像，則第二次利用縱向的差值圖像，第三次再利用橫向的差值圖像，交叉進(jìn)行，直到達(dá)到負(fù)載所要求的嵌入率。但每一次單層嵌入后所得到的差值圖像，其差值間的相關(guān)性顯著下降，使得第二次嵌入的容量大大低于前一次嵌入的容量。由于前一重嵌入用到了很大的差值，使得在第二重嵌入開始之前圖像的質(zhì)量已被破壞。這里對(duì)Tian算法進(jìn)行改進(jìn)，在二次嵌入時(shí)，采用與第一次嵌入不同的像素配對(duì)方式。避免了兩次嵌入的差值相關(guān)性，使得可供嵌入的差值顯著增加，從而使得負(fù)載能力顯著增強(qiáng)。
在相同負(fù)載條件下，對(duì)于給定的負(fù)載，以試探的方式確定一個(gè)差值選擇門限，先在一重差值圖像中尋找嵌入空間。若嵌入點(diǎn)不夠，則在二重差值圖像中尋找嵌入空間作為補(bǔ)充。若嵌入點(diǎn)還不夠，則退回到原來(lái)的橫向差值圖像．加大選擇門限值，進(jìn)行新一‘輪尋找過(guò)程。此過(guò)程持續(xù)到滿足負(fù)載容量為止還可以利用，這種雙重嵌入方式，使嵌入數(shù)據(jù)合理分配到不同的嵌入層中，從而提高嵌入圖像的質(zhì)量。
2 DDE雙重差值擴(kuò)展算法
2．1可逆整數(shù)變換
介紹一個(gè)簡(jiǎn)單的可逆整數(shù)變換，以8位的灰度圖像為例，(x，y)為一個(gè)像素對(duì)，x，y∈Z，0≤x，y≤255定義它的整數(shù)均值l和差值h：
(1)式和(2)式又稱作Harr小波變換或S變換，這樣(x，y)和(h，l)之間就建立起了一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。為了保證x，y在[0，255]的范圍，防止出現(xiàn)上溢和下溢，h，l必須滿足條件：
簡(jiǎn)化后得：
可擴(kuò)展與可變差值：如果給差值h用插值擴(kuò)展算法嵌入一位數(shù)據(jù)b，擴(kuò)展后的差值h′=2h+b。如果|h′1=|2h+b|≤min(2(255一l)，2l+1)。當(dāng)b=O或b=1都得到滿足時(shí)，那么h就是可擴(kuò)展的差值。
如果差值h滿足|2×[h/2]+b|≤min(2(255一l)，2l+1)，b=O或b=1，那么h就是可變差值。
一個(gè)可擴(kuò)展差值當(dāng)其LSB位被修改后，就變成是可變的，可擴(kuò)展的差值一定可變，如果差值為0或者一1那么可變與可展是等價(jià)的。
2．2 雙重差值配對(duì)方式
圖1(a)是Tian算法中采用的差值配對(duì)方法．按照順序依次進(jìn)行差值配對(duì)，圖1(b)是提出的改進(jìn)配對(duì)方法．把第一個(gè)像素跟最后一個(gè)像素相配對(duì)，其他像素按順序相配對(duì)．由圖1可以看出，用圖l(b)所示方法計(jì)算出的差值與圖1(a)不存在相關(guān)性，因此二重嵌入中可用差值不受一重嵌入的影響，另外為了獲取更大的隱藏容量，圖1(a)還可用縱向選取方式，圖1(b)也可相應(yīng)的有縱向選取方式。
評(píng)論