張雅蕾+何志紅+孫美慧

摘要：基于傳統(tǒng)的預測誤差擴張算法，創(chuàng)新性地提出一種根據(jù)不同像素局部復雜度適應性嵌入1bit或3bits的可逆數(shù)據(jù)隱藏算法，有效地避免對有較大預測誤差像素的嵌入，提高了水印圖像質(zhì)量并且增加了可嵌入容量。同時結合像素選擇策略，在被改變的圖像像素總數(shù)量中加大嵌入像素數(shù)量比重，并降低轉移像素數(shù)量比重，以達到優(yōu)化水印圖像質(zhì)量的目標。實驗結果表明，該算法相比于傳統(tǒng)的預測誤差擴張算法與相似理念適應性算法，在嵌入量和水印質(zhì)量方面都有一定提升。

關鍵詞：可逆信息隱藏；預測誤差擴張；嵌入量；圖像質(zhì)量

DOIDOI：10.11907/rjdk.172134

中圖分類號：TP317.4

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）012-0205-05

Abstract：In this paper， an efficient reversible data hiding scheme is proposed which adaptive embedding 1 bit or 3 bits data according to the local complexity of pixels based on the traditional prediction error expansion algorithm. It effectively avoids choosing pixels with large prediction error， improves the quality of watermark images and increases the embedding capacity. At the same time， the pixel selection strategy is adopted to increase the proportion of embedded pixels and reduce the number of shifted pixels. In this way， the quality of watermarked images is optimized. Experiments showed that our method outperforms traditional prediction error expansion and other similar method.

Key Words：reversible data hiding； prediction error expansion； embedding capacity； image quality

0 引言

可逆信息隱藏是一種特殊的信息隱藏方法，它不但可以將信息嵌入到圖像中，也可以將信息無損地提取出來并恢復水印圖像，并且仍能保持原始圖像的信息價值，在軍事、醫(yī)學等多個領域都具有重要的應用價值[1-3]。

差值擴張法是Tian[4]提出的一種基于像素差值擴展（Difference Expansion，DE）的方法，是利用擴展圖像像素間差值的最低有效位實現(xiàn)的可逆信息隱藏算法，然后Thodi等[5]對其進行了改進，提出基于圖像的預測誤差擴展 （Prediction-Error Expansion，PEE）的可逆信息隱藏算法，將相鄰像素預測的圖像與原圖像的差值及直方圖平移算法結合，極大地拓展了嵌入容量。之后，許多學者對預測誤差擴展法進行了研究[6-13]。

傳統(tǒng)PEE算法普遍在每一個像素嵌入1bit信息，但圖像的不同區(qū)域有不同的信息負載量，Li等[14]提出一種自適應預測誤差嵌入方法，在相鄰像素值較為相近的區(qū)域嵌入2bits信息，以更好地提高嵌入率。本文在Li算法基礎上提出自適應多嵌入預測誤差擴展算法。本文方法其實在圖像平滑區(qū)域的信息承載量上還有提升空間，可以嵌入3bits信息。然而，本文在選取閾值上也更加謹慎，選出相鄰像素值更為鄰近的區(qū)域嵌入3bit信息。在提高嵌入量的同時，水印圖像也有較好的質(zhì)量。

1 方法步驟

本文方法流程如圖1所示。

1.3 像素選擇與閾值選擇

像素選擇即設定一個閾值m，使后復雜度Cd

在本文方法中，有兩個閾值至關重要，分別是分區(qū)閾值Tp與預測誤差閾值T。在適應性嵌入時，Tp決定了平滑區(qū)域大小。在特例Tp=0情況下，平滑區(qū)域像素數(shù)量為0，則不進行多比特嵌入，所以需要找到使Tp>0，且使水印圖像達到最大的PSNR閾值。圖3顯示了不同圖像在不同嵌入量下閾值Tp從1到8遞增，對應的PSNR值最大的即為最佳閾值。由圖可見，Tp=1時，圖像質(zhì)量最穩(wěn)定的可能性最高，故本文算法選取閾值Tp=1。

當序列S全部提取出來后，代替J前18|Y（t）|+60個像素的LSB。再重復步驟（1）、（2），提取出所有信息并恢復圖像。

2 實驗結果與對比

本文算法在Matlab R2010b平臺上進行實驗，主要選取4張標準512×512的標準灰度圖像作為實驗對象，如圖6所示。

在不同嵌入量下，本文方法主要評估了Li等[14]和Thodi等[5]的方法，對比試驗圖像如圖5所示。對4張實驗圖進行對比實驗，遞增嵌入量，觀察水印圖像PSNR?？梢钥闯霰疚姆椒ǖ腜SNR在3張圖像中都有明顯優(yōu)勢。

而本文算法較于Li等的算法不但在水印圖像質(zhì)量上有所改進，也在相同平滑區(qū)域內(nèi)多bit嵌入像素數(shù)量相同的情況下提高了整體嵌入量。由圖6可見，因為平滑區(qū)域嵌入時閾值是T′min=Tmin/7，所以平滑區(qū)嵌入像素數(shù)量隨著閾值上升呈階梯狀上升。在相同平滑區(qū)嵌入像素數(shù)量上，本文算法整體可嵌入容量有明顯優(yōu)勢。

3 結語

本文在傳統(tǒng)的PEE算法基礎上提出一種自適應多嵌入的預測誤差擴展算法。設立閾值將圖像像素按照不同局部復雜度分區(qū)，在復雜度較高即粗糙區(qū)域嵌入1bit信息，而在相對平滑區(qū)域嵌入3bits信息，從而更大程度地利用了空間冗余，相比于以往的PEE算法提升了水印圖像性能，同時也有效地增大了可嵌入容量。與此同時，在嵌入算法之前還結合了像素選擇策略，減少轉移像素數(shù)量，即在所有改變量中加大了嵌入像素比重，使水印圖像的PSNR值大幅提高，圖像性能得到優(yōu)化。本文算法的實驗主要對比了Thodi等[5]提出的傳統(tǒng)PEE算法和Li等[14]提出的自適應嵌入PEE算法，本文算法在可嵌入容量和水印圖像PSNR值方面都有穩(wěn)定提升，并且在多嵌入?yún)^(qū)域相同的情況下，大大提高了Li等提出算法的可嵌入容量。因此，本文算法與同類型算法相比，嵌入性能更加穩(wěn)定，同時擁有更大的可嵌入容量。

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（責任編輯：黃 ?。〆ndprint