CN113099067B - 基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法及***，所述方法包括以下步骤：对预选取的载体图像进行防上溢/下溢操作，并记录用于载体图像恢复的位置图信息；将处理后的载体图像进行不重叠的分块，获得多个像素块；并设定复杂度阈值；依次将每个像素块中的像素排序，得到每个块的待预测的像素；计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与复杂度阈值的关系，依次指导每个像素的嵌入操作；将解码所需的辅助信息嵌入图像中。本发明可提高基于预测的可逆信息隐藏算法的嵌入性能，并通过实验验证了该方法的有效性。

Description

基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法及***

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，涉及基于空域地的可逆信息隐藏领域，特别涉及一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法及***。

背景技术

可逆信息隐藏是一种新兴的信息安全技术，它可以将秘密信息隐藏进可公开的载体图像之中，既隐藏了秘密信息又隐藏了秘密信息的存在，使攻击者的兴趣大大降低，避免了在传输过程中被进行的恶意操作，使数据可以在不被发现的情况下进行保密通信；另外，接收者可以无损地恢复出原本的秘密信息以及载体图像。综上，可逆信息隐藏技术在军事、航天、金融、医疗等对载体图像有高质量要求的领域被广泛使用。

可逆信息隐藏算法追求的两个主要指标是嵌入容量与载体失真。嵌入容量指的是能够隐藏在一张载体图像中的秘密信息的总量，载体失真指的是载体图像嵌入秘密信息前后的图像质量上的损失。为了增大嵌入容量，有研究者提出了将秘密信息隐藏在每两个相邻像素值的差值之中，这样每两个像素中就可以嵌入一个比特的秘密信息，但是这样的做法导致嵌入信息前后图像的内容变化较大，造成较大的载体失真。为了减小载体失真，有研究者提出了将秘密信息隐藏在载体图像灰度直方图中数量最多的像素值当中，这样每一个像素的值的变化最多为1，可以有效地减小载体失真，但是这样做图像的嵌入容量比较小，而且很大程度上取决于载体图像的内容。

目前，研究者们提出了将秘密信息隐藏在像素的预测误差直方图中，取得了较好的综合效果，但是这类现有方法仍有较大的改进空间，载体图像像素之间的冗余仍需要进一步开发，嵌入容量与载体失真之间的转换效率仍需要进一步提高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法及***，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明可解决现有技术中不完善的预测方法对可逆信息隐藏性能限制的技术问题，能够提高可逆信息隐藏的隐藏性能。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法，包括以下步骤：

步骤1，对预选取的载体图像除第一行以外的部分进行防溢出操作，获得处理后的载体图像；基于预选取的载体图像获取用于载体图像恢复的位置图信息；

步骤2，将处理后的载体图像除第一行以外的部分进行不重叠的分块，获得多个像素块；设定像素的复杂度阈值；

步骤3，依次将每个像素块中的像素排序，得到每个像素块的待预测像素；

步骤4，计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与所述复杂度阈值的关系，指导每个待预测像素是否计算用于嵌入信息的预测误差；对于需要计算用于嵌入信息的预测误差的待预测像素，基于像素值排序预测与菱形预测计算获得预测误差；根据计算获得的预测误差将待传递信息嵌入处理后的载体图像；

步骤5，将恢复载体图像和提取信息所需的辅助信息嵌入处理后的载体图像的第一行像素中；所述辅助信息包括所述位置图信息。

本发明的进一步改进在于，步骤1具体包括以下步骤：

按光栅扫描的顺序扫描预选取的载体图像第一行以外的每一个像素，设定k初始值为1，对每个像素进行如下操作：

式中，p_x，y表示坐标为(x，y)的像素值，x∈[2，H]，y∈[1，W]，H和W分别表示载体图像的高和宽；LM是位置图，其为用于记录像素值调整的一维向量；

将LM进行算术压缩以减少所需的存储量，得到压缩后的位置图CLM。

本发明的进一步改进在于，步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，将处理后的载体图像划分为大小相同的不重叠的像素块，设定像素的复杂度阈值初始值；

步骤2.2，更新所述复杂度阈值；

其中，像素块的大小为h×w，h∈{2，3，4，5}，w∈{2，3，4，5}，每次运行到步骤2.1时更新像素块的尺寸，直到所有尺寸大小都被使用过；

复杂度阈值的初始值设定为T＝-0.1；更新复杂度阈值的方式为T＝T+0.1。

本发明的进一步改进在于，步骤3具体包括以下步骤：

按光栅扫描顺序依次选取每一个像素块；对于每一个像素块，按光栅扫描顺序获取其中的每一个像素值，得到像素值序列{p₁，p₂，…，p_h×w}，将像素值序列按照从小到大的顺序排列，得到排序后的序列(p_σ(1)，p_σ(2)，…，p_σ(h×w)}；式中，σ：(1，2，…，h×w}→{1，2，…，h×w}是一对一的排序映射，映射结果为p_σ(1)≤p_σ(2)≤…≤p_σ(h×w)，其中，在p_σ(i)＝p_σ(j)且i＜j时，有σ(i)＜σ(j)，i，j∈{1，2，…，h×w}为像素在像素值序列中的序号；

每个像素块的最大像素p_σ(h×w)与最小像素p_σ(1)作为待预测像素；每个像素块第二大的像素p_σ(h×w-1)与第二小的像素p_σ(2)作为预测像素值。

本发明的进一步改进在于，步骤4具体包括以下步骤：

对于每个坐标为(x，y)待预测像素p_σ(h×w)或p_σ(1)，获取其最近邻的四个像素的值p_x-1，y、p_x+1，y、p_x，y-1、p_x，y+1，并计算其复杂度，计算表达式为：

式中，C_n为基于相邻像素的复杂度分量，其表达式为：

C_b为基于块的复杂度分量，其表达式为：

C_b＝p_σ(h×w-1)-p_σ(2)，

将计算得到的复杂度C_x,y与复杂度阈值T进行比较；若C_x,y≤T，则对当前进行信息嵌入操作，否则跳过该像素并计算下一个待预测像素的复杂度；

令(x,y)为待预测像素坐标，计算其菱形预测值，计算表达式为：

p_rhom＝[(p_x-1,y+p_x+1,y+p_x,y-1+p_x,y+1)/4]，

式中，[·]表示四舍五入；

当待预测像素为所在块的最大值p_σ(h×w)时，计算其预测误差，表达式为：

式中，

表示不对该像素进行预测，并跳过之后的嵌入或搬移过程；

根据预测误差的值对该像素进行嵌入或者搬移，其表达式为：

式中，b∈{0,1}为秘密信息比特，

为嵌入后的块内最大像素值；

当待预测像素为所在块的最小值p_σ(1)时，计算其预测误差，表达式为：

根据预测误差的值对该像素进行嵌入或者搬移，其表达式为：

按照光栅扫描的顺序依次对每个块尝试进行嵌入操作；对于每个块，先尝试对最大值p_σ(h×w)进行嵌入，再尝试对最小值p_σ(1)进行嵌入，直到秘密信息完全嵌入或者没有可用像素。

本发明的进一步改进在于，步骤5具体包括以下步骤：

载体图像大小为H×W，记录其第一行的前

个像素的最低有效位，并入秘密信息；

将原本的最低有效位用辅助信息替代，所述辅助信息包括：

划分像素块尺寸h和w，占用2×2＝4比特；复杂度阈值T，占用12比特；嵌入的最后位置P_end，占用

比特；CLM的长度l_CLM，占用

比特；

式中，

表示向上取整。

本发明的进一步改进在于，还包括解码；所述解码的步骤包括：

读取第一行的前

的像素的最低有效位，获取秘密信息嵌入的各个参数；

根据得到的参数将图像分块，确定各个待解码像素；

从嵌入的最后一个像素开始，按照与光栅扫描相反的顺序逐块解码，每个块先对最小值解码再对最大值解码，并恢复原本的像素值；

将解出的秘密信息的

位替换第一行前

的像素的最低有效位；

将l_CLM的秘密信息提取为CLM，并将其解压得到LM，利用LM恢复原本的边缘像素值。

本发明的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏***，包括：

预处理模块，用于对预选取的载体图像除第一行以外的部分进行防溢出操作，获得处理后的载体图像；用于根据预选取的载体图像获取用于载体图像恢复的位置图信息；

像素块获取模块，用于将处理后的载体图像除第一行以外的部分进行不重叠的分块，获得多个像素块；设定像素的复杂度阈值；

待预测像素获取模块，用于依次将每个像素块中的像素排序，得到每个像素块的待预测像素；

预测及嵌入模块，用于计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与所述复杂度阈值的关系，指导每个待预测像素是否计算用于嵌入信息的预测误差；对于需要计算用于嵌入信息的预测误差的待预测像素，基于像素值排序预测与菱形预测计算获得预测误差；根据计算获得的预测误差将待传递信息嵌入处理后的载体图像；

辅助信息嵌入模块，用于将恢复载体图像和提取信息所需的辅助信息嵌入处理后的载体图像的第一行像素中；所述辅助信息包括所述位置图信息。

本发明的进一步改进在于，还包括：

解码模块，用于通过使用辅助信息无损解码嵌入的信息以及无损恢复出载体图像。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

通过对可逆信息隐藏技术的研究，总结出了基于像素的预测误差直方图的算法仍有较大的改进空间，载体图像像素之间的冗余仍需要进一步开发，嵌入容量与载体失真之间的转换效率仍需要提高。本发明通过结合像素值排序预测与菱形预测两种方法，将排序预测的优势与均值预测的优势一同发挥，使得对于像素值的预测更加准确，从而使得在嵌入秘密信息时造成的载体失真更小。

本发明中，为了配合新的预测方法所用到的上下文像素，提出了一种自适应的复杂度计算方式，使得在给定嵌入量的条件下可以选择更有利于减小载体失真的像素进行嵌入，从而在进一步提高算法的性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中使用的分块大小为3×3的像素值排序的示意图；

图3是本发明实施例中使用的菱形预测的示意图；

图4是本发明实施例中以最大值为例的分块大小为3×3的结合像素值排序预测与菱形预测示意图；

图5是本发明实施例中算法与像素值排序预测、菱形预测进行比较时载体图像与原始图像的峰值信噪比(PSNR)随嵌入容量(EC)变化的示意图；其中，图5中的(a)为图像Lena上的结果示意图，图5中的(b)为图像Baboon上的结果示意图，图5中的(c)为图像Barbara上的结果示意图；

图6是使用BOSS数据集中24张随机图像的本发明实施例中算法与像素值排序预测、菱形预测在嵌入容量(EC)为10,000比特时载体图像与原始图像的峰值信噪比(PSNR)的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例。基于本发明公开的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它实施例，都应属于本发明保护的范围。

请参阅图1至图6，本发明实施例的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法，包括以下步骤：

步骤一：按光栅扫描的顺序，即从左到右、从上到下的顺序，扫描载体图像除了第一行以外的每一个像素，设定表征像素值位置的k的初始值为1，对每个像素进行如下操作：

公式(1)中，p_x,y表示坐标为(x,y)的像素值，式中x∈[2,H],y∈[1,W]，H和W分别表示整张载体图像的高和宽；LM是位置图，是用来记录像素值调整的一维向量。在解码端需要使用记录完好位置图来恢复为了防止上溢/下溢而调整的像素值，即将对应的LM{i}为1的值为254和1的像素的值分别变为255和0。

得到位置图LM之后将LM进行算术压缩以减少所需的存储量，得到压缩后的位置图CLM。将CLM作为秘密信息的一部分，合并在原本的秘密信息之后等待嵌入。

步骤二：设定并更新划分出的像素块的大小，并在块的大小固定时更新复杂度阈值作为嵌入算法的参数。

(1)设定即将划分的像素块的高h和宽w，其中h∈{2,3,4,5},w∈{2,3,4,5}，遍历所有可能的块的尺寸大小的同时执行下列过程；

(2)在设定好的块尺寸下，设定复杂度阈值的初始值为T＝-0.1，并在该参数下执行算法的嵌入部分；

(3)更新复杂度阈值为T＝T+0.1，并在该块尺寸和复杂度阈值下执行算法的嵌入部分，若可嵌入像素不足，则重复该步骤，直到秘密信息完全嵌入或者复杂度阈值达到最大值255，回到步骤二中的过程(1)。

步骤三：依次将划分好的每个像素块中的像素排序，得到每个块的待预测的像素如图2所示。

按光栅扫描顺序依次选取每一个块，对于每一个块，按光栅扫描顺序获取其中的每一个像素值，得到一个像素值序列{p₁，p₂，…，p_h×w}，将该序列按照从小到大的顺序排列，得到排序后的序列{p_σ(1)，p_σ(2)，…，p_σ(h×w)}；式中，σ：(1，2，…，h×w}→{1，2，…，h×w}是一对一的排序映射，映射结果为p_σ(1)≤p_σ(2)≤…≤p_σ(h×w)，其中，在p_σ(i)＝p_σ(j)且i＜j时，有σ(i)＜σ(j)，i，j∈{1，2，…，h×w}为像素在像素值序列中的序号。

每个块的最大像素p_σ(h×w)与最小像素p_σ(1)被作为待预测像素，其值与坐标被记录下来。每个块第二大的像素p_σ(h×w-1)与第二小的像素p_σ(2)作为预测像素值，其值被记录下来。

步骤四：计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与复杂度阈值的关系，依次指导每个像素的嵌入操作，直到秘密信息完全嵌入或者没有可用像素；

(1)对于每个坐标为(x，y)待预测像素p_σ(h×w)或p_σ(1)，获得其最近邻的四个像素的值p_x-1，y，p_x+1，y，p_x，y-1，p_x，y+1，如图3所示，并计算其复杂度：

公式(2)中，C_n为基于相邻像素的复杂度分量，主要衡量的是待预测像素的邻域的像素值的波动情况，其值越大，邻域的像素值的波动就越大，待预测像素的值就越难预测，其计算方法为：

公式(2)中，C_b为基于块的复杂度分量，主要衡量的是待预测像素所在块的像素值的连续性的情况，其值越大，邻域的像素值的连续性就越差，最大值就越难用次大值预测/最小值就越难用次小值预测，其计算方法为：

C_b＝p_σ(h×w-1)-p_σ(2) (4)

公式(4)中p_σ(h×w-1)为当前块内的次大值，也就是第二大的值；p_σ(2)为当前块内的次小值，也就是第二小的值。

(2)将计算得到的复杂度C_x,y与复杂度阈值T进行比较，若C_x,y≤T,则对当前进行秘密信息嵌入操作，否则跳过该像素并计算下一个待预测像素的复杂度。

(3)令(x,y)为待预测像素坐标，计算其菱形预测值：

p_rhom＝[(p_x-1,y+p_x+1,y+p_x,y-1+p_x,y+1)/4] (5)

公式(5)中，[·]表示四舍五入。

(4)计算待预测像素的预测误差值，并对其进行嵌入或者搬移操作：

1)当待预测像素为所在块的最大值p_σ(h×w)时，计算其预测误差：

公式(6)中，

表示该像素难以预测，故不对该像素进行预测，并跳过之后的嵌入或搬移过程。

根据预测误差的值对该像素进行嵌入或者搬移：

公式(7)中，b∈{0,1}为秘密信息比特，在实验中选用随机产生的比特流来作为秘密信息；

为嵌入后的块内最大像素值。可见每个块的最大值在嵌入或者搬移之后其值保持不变或者增大，故其仍为所在块的最大值，从而使得在解码端也可以确定其为含密像素。

2)当待预测像素为所在块的最小值p_σ(1)时，计算其预测误差：

根据预测误差的值对该像素进行嵌入或者搬移：

为嵌入后的块内最小像素值。可以看出每个块的最小值在嵌入或者搬移之后其值保持不变或者减小，故其仍为所在块的最小值，从而使得在解码端也可以确定其为含密像素。

(5)按照光栅扫描的顺序依次对每个块尝试进行嵌入操作；对于每个块，先尝试对最大值p_σ(h×w)进行嵌入，再尝试对最小值p_σ(1)进行嵌入，直到秘密信息完全嵌入或者没有可用像素。

步骤五：将解码所需的辅助信息嵌入图像的第一行像素中。

将图像第一行的前

个像素的最低有效位记录下，并将数据并入秘密信息进行嵌入。为了在解码端实现盲解，将原本的最低有效位用以下辅助信息替代，包括：

(1)划分像素块尺寸h和w,占用2×2＝4比特；

(2)复杂度阈值T，占用12比特；

(3)嵌入的最后位置P_end，占用

比特；

(4)CLM的长度l_CLM，占用

比特；

以上式中，

表示向上取整。

最终方法的性能可以用嵌入容量-峰值信噪比曲线来衡量，即特定嵌入信息量下的载体图像质量。

综上，本发明实施例公开了一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法，用于隐秘通信，所述方法包括：对载体图像进行防上溢/下溢操作，并记录用于图像恢复的相应信息；将载体图像进行不重叠的分块，设定复杂度阈值；依次将每个像素块中的像素排序，得到每个块的待预测的像素；计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与复杂度阈值的关系，依次指导每个像素的嵌入操作；将解码所需的辅助信息嵌入图像中。本发明可提高基于预测的可逆信息隐藏算法的嵌入性能，并通过实验验证了该方法的有效性。

通过图5和图6可以看出基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏算法能够有效地增强基于预测的可逆信息隐藏算法的嵌入性能。图5通过比较像素值排序预测算法、菱形预测算法与本发明的算法在标准测试图像Lena、Baboon及Barbara上的嵌入性能，即嵌入量从5,000比特开始以1,000比特为步长到本发明算法的最大嵌入容量下对应的PSNR曲线。尽管在小容量时，本发明的算法对比像素值排序预测算法的性能提升幅度较小，但是随着嵌入量的增大，性能提升的幅度也逐渐增大。

图6通过比较像素值排序算法、菱形预测算法与本发明的算法在从BOSS数据集中随机选取的24张图像上嵌入10,000比特时的PSNE值，可以看出，在大多数情况下，本发明的算法在最具标志性的嵌入量下的性能都要优于像素值排序预测算法、菱形预测算法。

本发明实施例的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏***，包括：

防上溢/下溢模块，用于在信息嵌入前调整像素值，使得嵌入和搬移后的像素值不会超出像素值的上下边界；

分块排序模块，用于将图像划分为像素块并排序其中的像素值，从而获取待预测像素的值与坐标；

预测与嵌入模块，用于获取待预测像素的预测误差值，并通过修改其值将秘密信息嵌入其中。

辅助信息嵌入模块，通过将解码所需的辅助信息嵌入图像特定位置的像素中，使得解码可以在不需要额外信息的条件下进行。

解码模块，通过使用辅助信息从而无损地解码嵌入的秘密信息以及无损地恢复出载体图像。

综上，本发明的目的在于提供一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏算法，以解决现有技术中预测方法的准确率不足从而对于可逆信息隐藏算法性能的限制问题。本发明通过对像素值排序预测和菱形预测的研究，融合了两种方法的优势，提高了预测准确率，并通过提出的自适应复杂度对更易嵌入的像素进行优先嵌入，提高了算法的嵌入性能。本发明公开的基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏算法，包括：步骤一：对载体图像除第一行以外的部分进行防上溢/下溢操作，并记录用于图像恢复的相应信息。步骤二：将载体图像除第一行以外的部分进行不重叠的分块，设定复杂度阈值。步骤三：依次将每个像素块中的像素排序，得到每个块的待预测的像素。步骤四：计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与复杂度阈值的关系，依次指导每个像素的嵌入操作，直到秘密信息完全嵌入或者没有可用像素。步骤五：将解码所需的辅助信息嵌入图像的第一行像素中。本发明提出了一种有效的预测方法来提高可逆信息隐藏算法的嵌入性能，并通过实验验证了该方法的有效性。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对预选取的载体图像除第一行以外的部分进行防溢出操作，获得处理后的载体图像；基于预选取的载体图像获取用于载体图像恢复的位置图信息；

步骤2，将处理后的载体图像除第一行以外的部分进行不重叠的分块，获得多个像素块；设定像素的复杂度阈值；

步骤3，依次将每个像素块中的像素排序，得到每个像素块的待预测像素；

步骤4，计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与所述复杂度阈值的关系，指导每个待预测像素是否计算用于嵌入信息的预测误差；对于需要计算用于嵌入信息的预测误差的待预测像素，基于像素值排序预测与菱形预测计算获得预测误差；根据计算获得的预测误差将待传递信息嵌入处理后的载体图像；

步骤5，将恢复载体图像和提取信息所需的辅助信息嵌入处理后的载体图像的第一行像素中；所述辅助信息包括所述位置图信息；

其中，步骤1具体包括以下步骤：

按光栅扫描的顺序扫描预选取的载体图像第一行以外的每一个像素，设定k初始值为1，对每个像素进行如下操作：

式中，p_x,y表示坐标为(x,y)的像素值，x∈[2,H],y∈[1,W]，H和W分别表示载体图像的高和宽；LM是位置图，其为用于记录像素值调整的一维向量；

将LM进行算术压缩以减少所需的存储量，得到压缩后的位置图CLM；

步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，将处理后的载体图像划分为大小相同的不重叠的像素块，设定像素的复杂度阈值初始值；

步骤2.2，更新所述复杂度阈值；

其中，像素块的大小为h×w，h∈{2,3,4,5}，w∈{2,3,4,5}，每次运行到步骤2.1时更新像素块的尺寸，直到所有尺寸大小都被使用过；

复杂度阈值的初始值设定为T＝-0.1；更新复杂度阈值的方式为T＝T+0.1；

步骤3具体包括以下步骤：

按光栅扫描顺序依次选取每一个像素块；对于每一个像素块，按光栅扫描顺序获取其中的每一个像素值，得到像素值序列{p₁,p₂,…,p_h×w}，将像素值序列按照从小到大的顺序排列，得到排序后的序列{p_σ(1),p_σ(2),…,p_σ(h×w)}；式中，{σ(1),σ(2),…,σ(h×w)}→{1,2,…,h×w}是一对一的排序映射，映射结果为p_σ(1)≤p_σ(2)≤…≤p_σ(h×w)，其中，在p_σ(i)＝p_σ(j)且i<j时，有σ(i)<σ(j)，i,j∈{1,2,…,h×w}为像素在像素值序列中的序号；

每个像素块的最大像素p_σ(h×w)与最小像素p_σ(1)作为待预测像素；每个像素块第二大的像素p_σ(h×w-1)与第二小的像素p_σ(2)作为预测像素值；

步骤4具体包括以下步骤：

对于每个坐标为(x,y)待预测像素p_σ(h×w)或p_σ(1)，获取其最近邻的四个像素的值p_x-1,y、p_x+1,y、p_x,y-1、p_x,y+1，并计算其复杂度，计算表达式为：

式中，C_n为基于相邻像素的复杂度分量，其表达式为：

C_b为基于块的复杂度分量，其表达式为：

C_b＝p_σ(h×w-1)-p_σ(2)，

将计算得到的复杂度C_x,y与复杂度阈值T进行比较；若C_x,y≤T，则对当前进行信息嵌入操作，否则跳过该像素并计算下一个待预测像素的复杂度；

令(x,y)为待预测像素坐标，计算其菱形预测值，计算表达式为：

p_rhom＝[(p_x-1,y+p_x+1,y+p_x,y-1+p_x,y+1)/4]，

式中，[·]表示四舍五入；

当待预测像素为所在块的最大值p_σ(h×w)时，计算其预测误差，表达式为：

式中，

表示不对该像素进行预测，并跳过之后的嵌入或搬移过程；

根据预测误差的值对该像素进行嵌入或者搬移，其表达式为：

式中，b∈{0,1}为秘密信息比特，

为嵌入后的块内最大像素值；

当待预测像素为所在块的最小值p_σ(1)时，计算其预测误差，表达式为：

根据预测误差的值对该像素进行嵌入或者搬移，其表达式为：

按照光栅扫描的顺序依次对每个块尝试进行嵌入操作；对于每个块，先尝试对最大值p_σ(h×w)进行嵌入，再尝试对最小值p_σ(1)进行嵌入，直到秘密信息完全嵌入或者没有可用像素。

2.根据权利要求1所述的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，步骤5具体包括以下步骤：

载体图像大小为H×W，记录其第一行的前

个像素的最低有效位，并入秘密信息；

将原本的最低有效位用辅助信息替代，所述辅助信息包括：

划分像素块尺寸h和w，占用2×2＝4比特；复杂度阈值T，占用12比特；嵌入的最后位置P_end，占用

比特；CLM的长度l_CLM，占用

比特；

式中，

表示向上取整。

3.根据权利要求2所述的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏方法，其特征在于，还包括解码；所述解码的步骤包括：

读取第一行的前

的像素的最低有效位，获取秘密信息嵌入的各个参数；

根据得到的参数将图像分块，确定各个待解码像素；

从嵌入的最后一个像素开始，按照与光栅扫描相反的顺序逐块解码，每个块先对最小值解码再对最大值解码，并恢复原本的像素值；

将解出的秘密信息的

位替换第一行前

的像素的最低有效位；

将l_CLM的秘密信息提取为CLM，并将其解压得到LM，利用LM恢复原本的边缘像素值。

4.一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏***，其特征在于，基于权利要求1所述的方法，包括：

预处理模块，用于对预选取的载体图像除第一行以外的部分进行防溢出操作，获得处理后的载体图像；用于根据预选取的载体图像获取用于载体图像恢复的位置图信息；

像素块获取模块，用于将处理后的载体图像除第一行以外的部分进行不重叠的分块，获得多个像素块；设定像素的复杂度阈值；

待预测像素获取模块，用于依次将每个像素块中的像素排序，得到每个像素块的待预测像素；

预测及嵌入模块，用于计算待预测像素的复杂度，根据复杂度与所述复杂度阈值的关系，指导每个待预测像素是否计算用于嵌入信息的预测误差；对于需要计算用于嵌入信息的预测误差的待预测像素，基于像素值排序预测与菱形预测计算获得预测误差；根据计算获得的预测误差将待传递信息嵌入处理后的载体图像；

辅助信息嵌入模块，用于将恢复载体图像和提取信息所需的辅助信息嵌入处理后的载体图像的第一行像素中；所述辅助信息包括所述位置图信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于像素值排序预测与菱形预测的可逆信息隐藏***，其特征在于，还包括：

解码模块，用于通过使用辅助信息无损解码嵌入的信息以及无损恢复出载体图像。

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