CN115314715B - 一种基于差分编码与块压缩的可逆信息隐藏方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出来一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息隐藏算法,本方法主要应用于云存储数据传输中的安全保障问题,包括内容拥有者、信息隐藏者和接受者三个角色。首先内容拥有者提供原始载体图像,在使用流密码对其进行加密的同时做分块差分操作,可充分地利用上局部像素的强相关性,再对做差结果自适应分类,并利用哈夫曼编码特性产生最短的码字用作不同种类块的块标签,以此标记自适应标记各块后可最大程度地预留出空间,在信息隐藏者端作秘密信息嵌入操作。最后由接收者无误提取信息和重构载体图像。本发明对于原始载体图像的像素间相关性特征做到了充分的利用,在保证安全性和可逆性的前提下预留出较大的空间用作秘密信息嵌入,可以满足实际应用中的需求,解决实际问题。
Description
技术领域
本发明涉及图像数据安全领域,具体是一种基于差分编码与图像块压缩的可逆信息隐藏方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是涉及到了与本发明相关的背景技术,并不必然构成现有技术。
目前云数据存储技术越来越成熟,许多用户选择将数据上传至云端进行储存,在提供便捷的同时,也产生了不可忽视的安全问题。信息隐藏能够为网络中的数据传输提供有效的安全保障。近几年来,作为信息安全的一个重要部分,数字图像的安全问题深受关注。针对数字图像的保护手段可分为两类:图像加密和数据图像隐藏。图像加密主要通过置乱、扩散技术,将明文图像转化成内容不可见的密文图像形式。早期的数据图像隐藏则以加密图像作为载体,将附加信息嵌入其中,以此来进行信息传输。但会对载体图像造成不可逆的失真。而基于数字图像的RDHEI技术不仅能够保障载体图像和附加信息的在网络中传输的安全性,还能够实现载体图像的无损重构和附加信息的无误提取。
根据算法的不同阶段,可将RDHEI分成内容拥有者、信息隐藏者和接收者三个角色。内容拥有者提供载体图像,能够根据拥有的加密秘钥对载体图像进行加密处理。信息隐藏者是嵌入附加信息的一方,拥有信息隐藏秘钥,无法获取原始图像的内容,仅可以在加密图像中嵌入附加信息从而生成携密图像。接收者则是根据拥有的秘钥种类,进行附加信息提取和原始图像重构的操作。RDHEI算法主要有三个性能评价指标:安全性、可逆性及嵌入容量。
目前,已提出许多性能较好的RDHEI算法,大致可将它们分为两类:加密前预留空间(reserve room before image encryption,RRBE)和加密后腾出空间(vacate roomafter image encryption,VRAE)。
VRAE框架下的隐藏算法因破坏了原始图像像素间的空间相关性,难以达到一个符合实际需求的嵌入容量。相对来说,RRBE框架下的算法能够保留原始图像的强相关性,许多基于此的算法通过像素预测,计算差值以预留空间,这样可以减少像素间的差异,但是仍不能根据局部像素的特征自适应的判断最大嵌入量,因此难以达到一个较好的嵌入容量。
发明内容
为解决上述问题,本发明提出一种基于差分编码与图像块压缩的可逆信息隐藏算法,局部像素强相关性与自适应编码相结合。先对载体图像进行分块操作,每块内依参考像素邻位作差,并利用哈夫曼特征做自适应标签编码。在加密阶段使用加密秘钥生成伪随机矩阵,并与原始明文图像像素异或加密得到密文图像。然后,根据各块所属类型标记自适应码字以压缩空间,并通过比特位替换嵌入附加信息。最后,合法接收者可根据相应秘钥实现对原始明文图像的无损重构和附加信息的无误提取。
1.一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息隐藏方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)对输入的载体图像按照预先设定的块大小进行分块,利用块间像素强相关性做块间差分,并按照块内最大差值将所有像素块分作6类。2)在对载体图像划分块的同时,利用加密秘钥Ke生成同样大小的伪随机矩阵,与原始图像对应位置像素两两异或,用于生成密文图像。
3)利用Huffman编码的特性,生成最短的码字,按照不同类块出现的频率自适应的标记上码字。
4)将差分编码结果作用在密文域图像以压缩空间,保留每个图像块(1,1)位置像素作参考像素,调整其他三个像素值的八个比特位,嵌入差值有效比特位、正负符号位,得到标记图像后在剩余位置嵌入秘密信息。
2.权利要求1所述一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息隐藏方法,其特征在于:所属步骤1)具体方法是:
2.1)将大小为M×N的灰度图像,划分为m个s×s的像素块,其中m定义为如下:
2.2)在各个小块中,相邻位置像素依次作差,以s=2为例,差分过程如式2)所示。差分之后,得到以(1,1)位置像素为参考像素的差值图像块,差值图像中,像素分布更加集中,能够为自适应编码提供更好的条件。
3.权利要求1所述一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息隐藏方法,其特征在于:所属步骤2)具体方法是:
3.1)设置加密秘钥Ke,使用round函数生成与图像矩阵同样大小的伪随机数字矩阵,并通过bitxor操作,加密原始图像,加密过程定义如下:
4.权利要求1所述一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息隐藏方法,其特征在于:步骤3)具体方法是:
4.1)Huffman编码的特性在于能生成最短码字的标签编码。此处利用这一优点,在统计得出各类别块的数量后,根据出现频率,对每一类块自适应分配标签码字。
4.2)具体地,按照Huffman规则,预先生成6种不同长度的标签,分别为0、11、100、1010、10110、101110。得到差值图像块后,按照每块中差值像素的最大绝对值,对所有图像块进行分类,
5.权利要求1所述一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息藏方法,其特征在于:步骤4)具体方法是:
将块内像素通过式4转换为二进制矩阵,在保证参考像素的八位二进制不改变的前提下,从低位开始,以此嵌入块标签、有效差值位、符号位等辅助信息,以保证载体图像的完全可逆性。最后在预留空间中嵌入秘密信息。
附图说明
图1是差分编码与块压缩的密文域可逆信息隐藏方法整体流程图
图2是作差模型图
图3是差分结果示例图
图4是块压缩示例图
具体实施方式
下面结合本发明中实例附图,对本发明实例中技术方案进行清楚、完整的描述,此外,所叙述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是所有的实施例。基于本发明中的实施例,本研究方向普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,以及本发明所收集、分类、人工标注数据集都属于本发明保护范围。
6.本发明的流程框架图如图1所示,一种基于差分编码与块压缩的密文域可逆信息藏方法,具体操作如下:
1.对输入的载体图像按照预先设定的块大小进行分块,利用块间像素强相关性做块间差分,并按照块内最大差值将所有像素块分作6类。1.1将大小为M×N的灰度图像,划分为m个s×s的像素块,其中m定义为如下:
1.2在各个小块中,相邻位置像素依次作差,以s=2为例,差分过程如式2)所示。差分之后,得到以(1,1)位置像素为参考像素的差值图像块,差值图像中,像素分布更加集中,能够为自适应编码提供更好的条件。
2.在对载体图像划分块的同时,利用加密秘钥Ke生成同样大小的伪随机矩阵,与原始图像对应位置像素两两异或,用于生成密文图像。具体地,设置加密秘钥Ke,使用round函数生成与图像矩阵同样大小的伪随机数字矩阵,并通过bitxor操作,加密原始图像,加密过程定义如下:
3.利用Huffman编码的特性,生成最短的码字,按照不同类块出现的频率自适应的标记上码字。
3.1Huffman编码的特性在于能生成最短码字的标签编码。此处利用这一优点,在统计得出各类别块的数量后,根据出现频率,对每一类块自适应分配标签码字。
3.2具体地,按照Huffman规则,预先生成6种不同长度的标签,分别为0、11、100、1010、10110、101110。得到差值图像块后,按照每块中差值像素的最大绝对值,对所有图像块进行分类。
4.将差分编码结果作用在密文域图像以压缩空间,保留每个图像块(1,1)位置像素作参考像素,调整其他三个像素值的八个比特位,嵌入差值有效比特位、正负符号位,得到标记图像后在剩余位置嵌入秘密信息。具体操作为:将块内像素通过式4转换为二进制矩阵,在保证参考像素的八位二进制不改变的前提下,从低位开始,以此嵌入块标签、有效差值位、符号位等辅助信息,以保证载体图像的完全可逆性。
最后在预留空间中嵌入秘密信息。
Claims (1)
1.一种基于差分编码与块压缩的可逆信息隐藏方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)对输入的载体图像按照预先设定的块大小进行分块,利用块间像素强相关性做块间差分,并按照块内最大差值将所有像素块分作6类;
2)在对载体图像划分块的同时,利用加密秘钥Ke生成同样大小的伪随机矩阵,与原始图像对应位置像素两两异或,用于生成密文图像;
3)利用Huffman编码的特性,生成最短的码字,按照不同类块出现的频率自适应的标记上码字;
4)将差分编码结果作用在密文域图像以压缩空间,保留每个图像块(1,1)位置像素作参考像素,调整其他三个像素值的八个比特位,嵌入差值有效比特位、正负符号位,得到标记图像后在剩余位置嵌入秘密信息;
所属步骤1)具体方法是:
2.1)将大小为M×N的灰度图像,划分为m个s×s的像素块,其中m定义为如下:
2.2)在各个小块中,相邻位置像素依次作差,以s=2为例,差分过程如式2)所示;差分之后,得到以(1,1)位置像素为参考像素的差值图像块,差值图像中,像素分布更加集中,能够为自适应编码提供更好的条件;
所属步骤2)具体方法是:
3.1)设置加密秘钥Ke,使用round函数生成与图像矩阵同样大小的伪随机数字矩阵,并通过bitxor操作,加密原始图像,加密过程定义如下:
步骤3)具体方法是:
4.1)Huffman编码的特性在于能生成最短码字的标签编码;此处利用这一优点,在统计得出各类别块的数量后,根据出现频率,对每一类块自适应分配标签码字;
4.2)具体地,按照Huffman规则,预先生成6种不同长度的标签,分别为0、11、100、1010、10110、101110;得到差值图像块后,按照每块中差值像素的最大绝对值,对所有图像块进行分类;
步骤4)具体方法是:
将块内像素通过式4转换为二进制矩阵,在保证参考像素的八位二进制不改变的前提下,从低位开始,以此嵌入块标签、有效差值位、符号位等辅助信息,以保证载体图像的完全可逆性;最后在预留空间中嵌入秘密信息;
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基于编码压缩和加密的图像可逆信息隐藏算法;俞春强;侯晓杰;张显全;唐振军;陈艳;邓方舟;;光电子・激光;20180815(08);全文 * |
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