雙閾值的圖像無損數據嵌入方法
2023-04-23 06:39:21 1
專利名稱：雙閾值的圖像無損數據嵌入方法
技術領域：
本發明涉及無損數據嵌入技術，特別是一種雙閾值的圖像無損數據嵌入方法。
背景技術：
圖像無損數據嵌入技術，即無損數據隱藏技術，可分為小波法和預測法，小波法， 如[1]J. Tian, "Reversible data embedding using a difference expansion," IEEE Transactionon Circuits and Systems for Video Technology,2003, 13(8) :890-896.(小波加上嵌入位置圖法的圖像無損數據嵌入方法)；[3] L. Kamstra and H. J. Α. Μ. Hei jmans，"Reversible data embedding into images usingwavelet techniques and sorting，，，IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14，no. 12，pp. 2082-2090，December 2005.(小波加上嵌入位置圖法再用排隊法的圖像無損數據嵌入方法)；[4]D. Coltuc and J. Μ. Chassery, "Very fast watermarking by reversible contrastmapping，」 IEEE Signal Processing Letters，Vol. 14，No. 4，pp. 255-258，April 2007.(小波加上嵌入位置圖法再用排隊法的圖像無損數據嵌入方法)；[5] S. Lee, C. D. Yoo and Τ. Kalker, "Reversible image watermarking based oninteger-to-integer wavelet transform，」 IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 2，issue3，part 1，pp. 321-330，September 2007.(小波力卩上嵌入位置圖法再用排隊法的圖像無損數據嵌入方法)；[6]G. Xuan, Y. Q. Shi，P. Chai，J. Teng, Z. Ni，X. Tong，「Optimum histogram pair basedimage lossless data embedding，」Transactions on Data Hiding and Multimedia Security IViLNCS 5510，Springer，pp. 84_102，March2009 (小波直方圖對的圖像無損數據嵌入方法)；[7]G. Xuan, Y. Q. Shi, P. Chai, X Cui, Ζ. Ni, X. Tong, "Optimum histogram pair basedimage lossless data embedding，，，Proceedings of International Workshop on DigitalWatermarking, LNCS 5041， Springer， pp.264-278， Guangzhou, China， December 2007.(小波直方圖對的圖像無損數據嵌入方法)。預測法，如[2]M. Thodi and J.J.Rodriguez, "Reversible watermarking by prediction-errorexpansion,，，Proceedings of 6th IEEE Southwest Symposium on Image Analysis andlnterpretation, pp. 21-25，Lake Tahoe, CA, USA, March 28-30，2004.(窗口預測法的圖像無損數據嵌入方法)；[8] V. Sachnev, H. J. Kim, J. Nam, S. Suresh, Y. Q. Shi , "Reversible watermarkingalgorithm using sorting and prediction,」 IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology,vol. 19,no. 7,pp. 989-999,July 2009.(予頁測誤差逐次法和排隊法的圖像無損數據嵌入方法)。以Lena圖像為例[1]J. Tian論文嵌入容量如0. Ibpp (Bit Per Pixel)時 PSNR(PeakSignal to Noise Ratio) = 45，嵌入最大容量=0. 5bpp。特點小波加上嵌入位置圖法(LocationMap)嵌入。2003年田軍Tian[l]提出的差分擴展(difference expansion technique)圖像可逆數據嵌入技術，開創了高質量和大嵌入容量的圖像無損數據隱藏技術的先河。田軍後續改進方法[3] L. Kamstra論文嵌入容量如0. Ibpp時PSNR = 50，嵌入最大容量=0. 7bpp以上，[4] [5]是最近的發展，其中[5] S. Lee論文嵌入容量如0. Ibpp時PSNR =51。特點小波加上嵌入位置圖法(Location Map)嵌入，再加上排隊(sorting)技術。 後繼有一系列的改善方法，使嵌入性能有更大的提高。我們2007年IWDW2007會議上提出直方圖對方法[7](雜誌[6]發表)。特點小波加上直方圖對方法。該方法比田軍方法， 包括比田軍及其後續改進方法，有更高的性能。我們小波直方圖對方法，嵌入容量如0. Ibpp 時PSNR = 52，嵌入最大容量=2. 4bpp以上。此外直方圖對方法又進一步擴展應用到JPEG 壓縮圖像，二值圖像等，成為通用的嵌入工具。同樣以Lena圖像為例，2004年的[2]M. Thodi論文嵌入容量如0. Ibpp時PSNR = 52。特點3*3窗口預測法嵌入數據。嵌入性能與田軍方法可比，但解決無損恢復問題比較麻煩。由於近年來解決無損恢復問題的改進，預測法有超過小波嵌入方法的趨勢。2009年的[8] V. Sachnev論文嵌入容量如0. Ibpp時PSNR = 54，嵌入最大容量略小。特點=PSNR很高，達到當時國際上最高水平。預測誤差逐次法和排隊法的圖像無損數據嵌入方法，奇偶數行和列分開做，但是只能用3X3窗口的4鄰域。
發明內容
本發明的目的是提供一種雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，該方法可嵌入信息大，嵌入數據後圖像改變小，PSNR高。本發明雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，它是以灰度預測誤差為特徵，結合設定的嵌入閾值T和起伏閾值TF，採用直方圖對的原理嵌入數據，該方法包括以下步驟1)根據嵌入容量設定嵌入閾值T和起伏閾值TF，將嵌入閾值T作為嵌入起始點， 設置變量P = T;2)用圖像窗口從左到右、從上到下順序掃描被嵌圖像，在每個掃描位置計算圖像窗口內中心像素的灰度預測誤差y和鄰域起伏值F，若鄰域起伏值F小於或等於起伏閾值 TF，則比較灰度預測誤差y和P，構造直方圖對，嵌入數據，根據嵌入數據後的灰度預測誤差 y』確定圖像窗口內中心像素的灰度值，然後圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數據是否嵌完，如果已嵌完，將此時的P作為嵌入停止點S，結束；否則，按正負交替且絕對值逐步減小的原則重新設置P，轉至步驟2)繼續嵌入待嵌數據。優選地，灰度預測誤差y為圖像窗口內中心像素的實際灰度值與預測灰度值之差，其中，所述預測灰度值由所述中心像素的各鄰域像素的灰度值經加權平均後向下取整得到。鄰域起伏值F由所述中心像素的預測灰度值分別與其各鄰域像素的灰度值差平方後加權平均得到。圖像窗口優選3X3圖像窗口，優選採用8鄰域計算灰度預測誤差y和鄰域起伏值F。所述起伏閾值Tf與嵌入容量正相關，嵌入後圖像的峰值信噪比與起伏閾值Tf負相關。在步驟2、中採用逐次法計算灰度預測誤差y，即當本掃描位置的中心像素嵌入數據後，以嵌入數據後的灰度值，作為下一個掃描位置的中心像素的鄰域像素值。步驟2)中，優選採用移位法構造直方圖對。步驟幻中嵌入數據的方法為當時，嵌入數據後的灰度預測誤差y』等於灰度預測誤差y和當前待嵌數據之和；當P < 0時，嵌入數據後的灰度預測誤差y』等於灰度預測誤差y和當前待嵌數據之差；所述當前待嵌數據為一位二進位數。在步驟幻中，根據嵌入數據後的灰度預測誤差y』確定圖像窗口內中心像素的灰度值的方法為嵌入後中心像素的灰度值等於所述預測灰度值和嵌入數據後的灰度預測誤差y』之和。進一步還可包括對灰度預測誤差的直方圖調整的步驟，以克服上溢和下溢問題， 其中，相應的直方圖調整信息與所述待嵌數據一起嵌入圖像。本發明以預測誤差為特徵，採用嵌入閾值T和起伏閾值TF，通過直方圖對的原理嵌入數據，不僅能夠實現圖像和嵌入數據的無損恢復，而且能夠達到更高的PSNR。經試驗，採用Lena. bmp512*512圖像，嵌入容量為0. Ibpp時PSNR高於55dB，嵌入容量為0. Olbpp時 PSNR高於67dB，性能優於現有其它方法。
圖1為本發明數據嵌入和提取的流程圖，其中(a)為嵌入數據的流程圖，(b)為提取數據的流程圖；圖2為本發明方法與其它方法的PSNR曲線對照圖；圖3為試驗測試用圖和對應的灰度直方圖。
具體實施例方式下面結合附圖及實施例對本發明做進一步說明。本雙閾值圖像無損數據嵌入方法的原理預測誤差方法圖像無損數據嵌入可以在空域進行，由於自然圖像在空域中連續性明顯，相關性太強，信息冗餘小，體現在信息分布比較平，因此可嵌入信息小，嵌入數據後圖像改變大，PSNR低。通過圖像的預測誤差變換，預測誤差中連續性不明顯，相關性變弱， 信息冗餘大，體現在信息分布比較尖，因此可嵌入信息大，嵌入數據後圖像改變小，PSNR高。本發明採用預測誤差嵌入方法，再加上嵌入閾值(也叫直方圖對的最優閾值)和起伏閾值(也叫指導閾值)兩個閾值，通過直方圖對的嵌入原理實現圖像無損數據嵌入，能夠得到更好的性能，兩種閾值的共同使用，稱為「雙閾值的圖像無損數據嵌入」。本發明是在文獻W] [7]的基礎上，提出的一種新的無損數據嵌入方案，與文獻 [6] [7]相比本發明有兩個重要區別1、數據嵌入在像素的灰度預測誤差，沒有使用小波變換；2、增加了一個閾值，即起伏閾值TF，用於引導數據的嵌入。它實質是一種在鄰域起伏指導下的預測誤差直方圖對無損數據嵌入方案。參照圖1 (a)，本發明方法具體包括以下步驟1)根據嵌入容量設定嵌入閾值T和起伏閾值TF，將嵌入閾值T作為嵌入起始點，設置變量P = T;2)用圖像窗口從左到右、從上到下順序掃描被嵌圖像，在每個掃描位置計算圖像窗口內中心像素的灰度預測誤差y和鄰域起伏值F，若鄰域起伏值F小於或等於起伏閾值 TF，則比較灰度預測誤差y和P，構造直方圖對，嵌入數據，根據嵌入數據後的灰度預測誤差 y』確定圖像窗口內中心像素的灰度值，然後圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數據是否嵌完，如果已嵌完，將此時的P作為嵌入停止點S，結束；否則，按正負交替且絕對值逐步減小的原則重新設置P(即當P 0， 則令P = -P)，轉至步驟幻繼續嵌入待嵌數據。灰度預測誤差y為圖像窗口內中心像素的實際灰度值與預測灰度值之差，其中， 所述預測灰度值由所述中心像素的各鄰域像素的灰度值經加權平均後向下取整得到。鄰域起伏值F由所述中心像素的預測灰度值分別與其各鄰域像素的灰度值差平方後加權平均得到。圖像窗口優選3 X 3圖像窗口，優選採用8鄰域計算灰度預測誤差y和鄰域起伏值F。 現以3X3圖像窗口為例說明灰度預測誤差y和鄰域起伏值F的計算定義3X3圖像窗口如式(1)
'x\x4xl
X =x2JC5xSx3x6x9
) 1
(式(1)中x5是本3X3圖像窗口內中心像素的灰度值，xl、x4、x7、x2、x8、x3、x6、 x9為其8個鄰域像素的灰度值，通過8個鄰域像素的灰度值就可以獲得中心像素的預測灰度值3 ，這裡採用公式( 獲得中心像素的預測灰度值3 ，X= ^7oor{(l/6)x(x2 + x4+Jc6+a:8)+(l/12)x(xl + jc3 + x7 + x9)} ............ (2)可見，中心像素的預測灰度值3 實際上是其8個鄰域像素的灰度值加權平均後向下取整，相當於
"1/121/61/12"
K =1/601/691/121/61/12X =
χ= floor{lC χ)中心像素的灰度預測誤差y通過公式( 獲得y=x5-x ................................................... (3)鄰域起伏值F表示變化程度，鄰域起伏值F小表示平坦，本發明中數據儘量嵌入在平坦部分灰度預測誤差y中，使視覺難於覺察，鄰域起伏值F通過公式(4)獲得
/" = (2^^2-3 )2 +{xA-xf +{x6-xf +(jcS-jc)2] + (l/3)x|xl— )2 +(χ3— )2 +(^7-^+(^9-^)-(4)當然，本發明的圖像窗口並不限於3 X 3圖像窗口。在步驟2、中採用逐次法計算灰度預測誤差y，即當本掃描位置的中心像素嵌入數據後，以嵌入數據後的灰度值，作為下一個掃描位置的中心像素的鄰域像素值。採用逐次法可以很容易地獲得數據隱藏的無損恢復。本發明中待嵌數據必須為二進位數，這裡設待嵌數據為D，每次嵌入待嵌數據D中的一位，用Di e {0,1}表示當前待嵌數據，其中i表示當前待嵌數據在待嵌二進位序列中第i位，i是大於等於零的整數。直方圖對的構造屬於現有技術，在背景技術引用的文獻[6] [7](文獻[6] [7]均為本發明人的論文)中均用到，為使本發明更清楚，對直方圖對的構造做以下說明直方圖對的定義相鄰的兩個特徵χ e {a, b}的直方圖對定義如下如果a彡0， 記其直方圖對為h= [!!!，(^，或！!= [h(a) =m, [h(b) = 0]，其中a為原位，b擴展位。如果a 0，則其直方圖對為[m，0]，m為a在樣本中出現的次數，如果h(b)為0，則其本身就是一對直方圖對，不需要再構造；如果h(b)不為0，則把樣本中所有大於等於b的特徵往右移一位(即特徵值加1)，之後樣本中特徵值為b的樣本個數就為0 了，由此直方圖對構造出來。如果b <0，則其直方圖對為
，如果h(a)為0，則其本身就為一對直方圖對，不需要再構造; 如果h(a)不為0，則把樣本中所有小於等於a的特徵往左移一位(即特徵值減1)，之後樣本中特徵值為a的樣本個數就為0 了，由此直方圖對構造出來。上述步驟幻中，採用移位法構造直方圖對。上述步驟幻中，比較灰度預測誤差y 和P，構造直方圖對，嵌入數據的方法為當P彡0時，如果y = P，則嵌入數據Di，y，= y+Di ；如果y> P，則不嵌入數據，只是向右移動一位，y，= y+1 ；否則y不嵌入數據，也不移位。當P <0，如果 y = P，則嵌入數據 Di，y』 = y-Di ；如果y< P，則不嵌入數據，只是向左移動一位，y』 = y-1 ；否則y不嵌入數據，也不移位。上述步驟幻中嵌入數據的方法為當時，嵌入數據後的灰度預測誤差y』等於灰度預測誤差y和當前待嵌數據之和，即r = y+Di ；當P < 0時，嵌入數據後的灰度預測誤差r等於灰度預測誤差y和當前待嵌數據之差，即r = y-Di ；所述當前待嵌數據為一位二進位數Di。上述步驟幻中，根據嵌入數據後的灰度預測誤差y』確定嵌入後圖像窗口內中心像素的灰度值X5』的方法為嵌入後中心像素的灰度值X5』等於所述預測灰度值3 和嵌入數據後的灰度預測誤差y』之和，即x5』=〒+y』。信息嵌入的性能，不僅與預測誤差直方圖尖削程度有關，而且與窗口中心周圍的像素起伏有關。因此本發明採用嵌入閾值T和起伏閾值Tf兩個閾值調節，同時滿足兩個條件才嵌入數據，這樣可以獲得更高的PSNR。嵌入閾值T太小，會導致嵌入容量不夠，嵌入閾值T太大，會導致PSNR下降。同樣，起伏閾值Tf與嵌入容量正相關，嵌入後圖像的峰值信噪比(即PSNR)與起伏閾值Tf負相關。本方法中，嵌入起始點可以是嵌入閾值T，也可以是-T，即可正可負。嵌入停止點S 可以是正數、負數或零，且滿足OS Isl <τ。將從嵌入起始點到嵌入停止點s的序列τ、-τ、T-U-(T-I)、……、S稱作最優嵌入序列，用t表示，當嵌入容量給定，確定嵌入閾值T和起伏閾值TF，由T和S即獲得最優嵌入序列t，起伏閾值Tf和最優嵌入序列t的選擇，應使無損數據嵌入的峰值信噪比最高，即
權利要求
1.一種雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於，該方法以灰度預測誤差為特徵， 結合設定的嵌入閾值T和起伏閾值TF，採用直方圖對的原理嵌入數據，該方法包括以下步驟1)根據嵌入容量設定嵌入閾值T和起伏閾值TF，將嵌入閾值T作為嵌入起始點，設置變量P = T;2)用圖像窗口從左到右、從上到下順序掃描被嵌圖像，在每個掃描位置計算圖像窗口內中心像素的灰度預測誤差y和鄰域起伏值F，若鄰域起伏值F小於或等於起伏閾值TF，則比較灰度預測誤差y和p，構造直方圖對，嵌入數據，根據嵌入數據後的灰度預測誤差r確定圖像窗口內中心像素的灰度值，然後圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數據是否嵌完，如果已嵌完，將此時的P作為嵌入停止點S，結束；否則，按正負交替且絕對值逐步減小的原則重新設置P，轉至步驟2)繼續嵌入待嵌數據。
2.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於所述灰度預測誤差y為圖像窗口內中心像素的實際灰度值與預測灰度值之差，其中，所述預測灰度值由所述中心像素的各鄰域像素的灰度值經加權平均後向下取整得到。
3.如權利要求2所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於所述鄰域起伏值F由所述中心像素的預測灰度值分別與其各鄰域像素的灰度值差平方後加權平均得到。
4.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於在步驟2)中採用逐次法計算灰度預測誤差y，即當本掃描位置的中心像素嵌入數據後，以嵌入數據後的灰度值，作為下一個掃描位置的中心像素的鄰域像素值。
5.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於所述起伏閾值 Tf與嵌入容量正相關，嵌入後圖像的峰值信噪比與起伏閾值Tf負相關。
6.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於所述圖像窗口為3 X 3圖像窗口，採用8鄰域計算灰度預測誤差y和鄰域起伏值F。
7.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於步驟2)中，採用移位法構造直方圖對。
8.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於步驟2)中所述嵌入數據的方法為當P > 0時，嵌入數據後的灰度預測誤差r等於灰度預測誤差y和當前待嵌數據之和；當P < 0時，嵌入數據後的灰度預測誤差y』等於灰度預測誤差y和當前待嵌數據之差；所述當前待嵌數據為一位二進位數。
9.如權利要求2所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於在步驟2)中， 根據嵌入數據後的灰度預測誤差y』確定圖像窗口內中心像素的灰度值的方法為嵌入後中心像素的灰度值等於所述預測灰度值j和嵌入數據後的灰度預測誤差r之和。
10.如權利要求1所述的雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，其特徵在於還包括對灰度預測誤差的直方圖調整的步驟，其中，相應的直方圖調整信息與所述待嵌數據一起嵌入圖像。
全文摘要
一種雙閾值的圖像無損數據嵌入方法，包括步驟1)設定嵌入閾值T和起伏閾值TF，設置變量P＝T；2)用圖像窗口掃描被嵌圖像，在每個掃描位置計算圖像窗口內中心像素的灰度預測誤差y和鄰域起伏值F，若F≤TF，則比較灰度預測誤差y和P，構造直方圖對，嵌入數據，確定圖像窗口內中心像素的灰度值，然後圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數據是否嵌完，如果已嵌完，將此時的P作為嵌入停止點S，結束；否則重新設置P，轉至步驟2)。該方法可嵌入信息大，嵌入數據後圖像改變小，PSNR高。
文檔編號G06T1/00GK102262773SQ201010200428
公開日2011年11月30日 申請日期2010年5月29日 優先權日2010年5月29日
發明者劉海生, 劉連生, 宣國榮, 童學峰 申請人:深圳寶嘉電子設備有限公司