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        基于數(shù)據(jù)隱藏的可逆圖像視覺變換算法*

        2018-09-11 02:09:26唐洪祥吳昊天
        傳感器與微系統(tǒng) 2018年9期
        關鍵詞:信息

        唐洪祥, 吳昊天

        (1.江南大學 數(shù)字媒體學院,江蘇 無錫 214122; 2.華南理工大學 計算機科學與工程學院,廣東 廣州 510006)

        0 引 言

        可逆圖像視覺變換技術(shù)是圖像加密技術(shù)中重要的研究方向,可將原始圖像轉(zhuǎn)換成加密圖像,并在加密圖像中嵌入相應的變換信息,以便在恢復圖像時能夠根據(jù)變換信息無失真地恢復出原始圖像。文獻[1]提出了一種基于影像鑲嵌的圖像視覺變換方法(secret-fragment-visible mosaic images),可以生成視覺上和參考圖像相似的加密圖像,并能夠無失真地恢復原始圖像,但只能從特定的圖像數(shù)據(jù)庫中選取參考圖像。文獻[2]對此進行改進,分割后的圖像塊可以作0°,90°,180°或者270°旋轉(zhuǎn),每個原始圖像塊能夠通過近可逆的顏色變換算法[3],使得產(chǎn)生的結(jié)果圖像和原始圖像的相似程度更高,但該方法仍不可逆。

        為了讓用戶能較好地對圖像信息加密,并將加密圖像無失真地還原出原始圖像,本文提出了一種可逆圖像視覺變換算法,利用可逆數(shù)據(jù)隱藏算法[4~9]將圖像變換信息嵌入到加密圖像中,按照變換過程逆序操作,即可無失真地恢復出原始圖像。

        1 可逆圖像視覺變換算法

        1.1 基本構(gòu)想

        提出方法的流程如圖1,包括兩個階段:圖像視覺變換[10]操作及將圖像視覺變換信息嵌入到加密圖像;恢復階段,利用可逆數(shù)據(jù)隱藏算法從加密圖像中提取出圖像視覺變換信息,利用變換信息即可無失真地還原出原始圖像[11,12],且算法更簡單。

        圖1 可逆圖像視覺變換算法流程

        1.2 彩色圖像可逆圖像視覺變換算法

        1)選定一幅彩色圖像,將其三原色(RGB)三個通道的灰度圖像,作為原始圖像。如LenaRGB.bmp,其RGB通道灰度圖像的像素值通常情況下都需要8 bit存儲,每1 bit中存儲0或者1,并且像素值MSB對像素灰度影響最大。通過改變像素值MSB位平面可以達到視覺上圖像信息掩飾的效果。

        2)選定一幅參考圖像,如F16-grey.bmp,分別將LenaRGB.bmp產(chǎn)生的3幅灰度圖像MSB位平面替換成F16-grey.bmp的MSB位平面。

        3)按照以上操作,產(chǎn)生3幅加密圖像,分別作為RGB3個通道的灰度圖像,可以合成一幅彩色圖像,得到原始圖像的加密圖像,其視覺上更接近參考圖像,達到較好的保密效果。

        2 嵌入數(shù)據(jù)的可逆數(shù)據(jù)隱藏算法

        本文采用基于直方圖變換的可逆數(shù)據(jù)隱藏算法[13,14]嵌入圖像視覺變換信息,通常應用于灰度圖像,利用該算法,圖像視覺變換數(shù)據(jù)可以嵌入到上述的三幅加密圖像中。其原理如下:給定一幅8位灰度圖像I,首先生成其像素直方圖hI,hI(j)表示像素值為j的像素數(shù)目,j∈{0,1,2,…,254,255}。稱直方圖中像素數(shù)目最多的兩個像素值為峰值,選取直方圖中兩個峰值,按照位置的左右次序分別被指定為IL和IR。例如在Lena圖像中,IL=155,IR=156。位于直方圖中IL左側(cè)的像素值和IR右側(cè)的像素值分別向左和向右平移一個單位,位于中間的像素值保持不變。通過以上操作,在直方圖中j=154和j=157的位置產(chǎn)生2個空缺,可以滿足數(shù)據(jù)嵌入的目的。以上方法可歸納為式(1)

        (1)

        式中bk為第k個嵌入的二進制數(shù)據(jù)位(取值0或1);I′為變換后的像素。經(jīng)過式(1),共嵌入hI(IL)+hI(IR)個數(shù)據(jù)位。

        經(jīng)過上述嵌入處理,可以觀察到,峰值IL變成IL或IL-1,峰值IR變成IR或IR+1。對于新生成的直方圖,利用這兩個變換后的峰值,再次經(jīng)過式(1)進行數(shù)據(jù)嵌入,重復執(zhí)行多次之后,數(shù)據(jù)全部嵌入圖像中。

        在上述直方圖嵌入數(shù)據(jù)的過程中,如果h1中存在像素值為0或者255的邊界,則會發(fā)生溢出。例如Lena圖像,其最大像素值為245,經(jīng)過10次處理后,原始圖像中最大像素值會變成255,再次嵌入會出現(xiàn)溢出。為了避免溢出,需要對直方圖進行預處理。根據(jù)式(1),像素值的變動范圍是±1,進行L次變換,最大變動范圍是±L,因此,在預處理時,像素值處于[0,L-1]區(qū)間的像素點加上L,處于[256-L,255]區(qū)間的像素點減去L。以上方法可歸納式(2)

        (2)

        在進行上述預處理的同時,需要生成一幅二值圖像,該二值圖像與原始圖像大小相同,如果處理過程中某像素被修改,則對應二值圖像中像素標記為1,否則,標記為0,然后根據(jù)JBIG2[15]算法對這幅二值圖像進行壓縮,最后嵌入到圖像中,以便恢復原始圖像。

        3 算法描述

        根據(jù)上述討論,選定一幅原始圖像,應用基于信息隱藏的可逆圖像視覺變換算法詳細流程如下:

        輸入原始圖像S和參考圖像T。

        1)將原始圖像S通過RGB三個通道獲得SR,SG和SB三幅灰度圖像;

        4)計算預處理后直方圖的峰值點ML和MR,選擇直方圖中兩邊的峰值進行數(shù)據(jù)嵌入,對于直方圖中每個像素值采用式(1)進行變換操作;

        輸出 加密圖像I′。

        恢復原始圖像的算法步驟如下:

        輸入 加密圖像I′。

        1)將I′通過RGB三個通道獲得攜帶有嵌入信息的三幅灰度圖像。

        2)分別獲取三幅灰度圖像的像素直方圖,并計算像素直方圖的峰值ML和MR。

        3)應用式(6)提取嵌入信息

        (3)

        (4)

        重復運用式(3)和式(4)可提取出所有嵌入的信息。

        5)將SR,SR和SB通過RGB重新合成彩色圖像,即原始圖像。

        輸出 原始圖像I。

        4 實驗與結(jié)果分析

        本文的實驗環(huán)境為Windows 7 64 bit和4 GB內(nèi)存,CPU為G3240(3.10 GHz),編程環(huán)境為Visual Studio 2010。實驗圖像是從USC-SIPI圖像數(shù)據(jù)庫中抽取的3張尺寸為 512像素×512像素的圖像,其中2張為灰度圖像,2張為彩色圖像。

        如圖2所示,“LenaRGB.bmp”和“F16-grey.bmp”分別作為原始圖像課參考圖像進行可逆圖像視覺變換的實驗結(jié)果,可以看出,加密圖像對原始圖像的信息具有較好的隱藏效果,且外觀上更接近于參考圖像。

        圖2 LenaRGB.bmp可逆變換測試

        對于還原出原始圖像,需要先將加密圖像圖2(i)通過RGB通道得到三幅單通道的灰度圖,之后對每幅單通道灰度圖應用可逆數(shù)據(jù)隱藏的提取算法提取出變換過程中生成的二值標記圖、預處理區(qū)間信息、標記圖長度以及峰值等信息,根據(jù)提取信息進行恢復操作,可以恢復得到三幅RGB通道灰度圖,合成之后即為原始圖像。從視覺效果來看,圖像經(jīng)過可逆變換后能夠較好地完成原始圖像的信息隱藏,并且能夠無損地還原出原始圖像。

        利用文獻[2]提出的可逆圖像視覺變換算法對圖2中的原始圖像和參考圖像分割成不同的圖像塊大小的實驗結(jié)果如圖3所示??梢姡惴ǚ指畹膱D像塊越大,加密圖像的視覺效果越差。

        圖3 文獻[2]中LenaRGB.bmp可逆變換測試

        圖4給出了BaboonRGB.bmp和F16-grey.bmp分別作為原始圖像和參考圖像,經(jīng)過可逆圖像視覺變換算法產(chǎn)生加密圖像,圖4(a)的紋理要比圖4(a)的復雜的多,因此對圖4(a)進行可逆圖像視覺變換所需要的時間復雜度也相應增加。

        圖4 BaboonRGB.bmp可逆變換測試

        為進一步評估算法的變換效果,實驗對該算法進行圖像視覺變換得到的每一幅加密圖像,計算其3個評估值:峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),嵌入數(shù)據(jù)的有效載荷(pure payload)和嵌入率,bpp。其中,PSNR值越大表示和參考圖像的相似度越高,但也存在局限性,PSNR的值無法和人眼看到的視覺品質(zhì)完全一致,計算如下

        (5)

        式中M和N分別為圖像的長和寬,I0(i,j)和I1(i,j)分別為RGB通道灰度圖像和嵌入信息后圖像的第i行第j列像素值,MSE為均方誤差。

        表1中上下部分分別是圖2(a)和圖4(a)采用本文算法的可逆變換數(shù)據(jù)統(tǒng)計,可以看出,圖3中的可逆圖像視覺變換算法的數(shù)據(jù)嵌入量大幅增加,且PSNR也隨之變低。但對于同一幅原始圖像,不同通道對于PSNR影響并不明顯。由此可見,原始圖像紋理復雜度對可逆圖像視覺變換算法有較大影響,圖像紋理越復雜,修改的像素數(shù)目就越多,需要嵌入的數(shù)據(jù)量越大,會造成峰值像素擴展的次數(shù)增多,但并不穩(wěn)定,導致有效數(shù)據(jù)的嵌入率受到影響。

        表1 采用本文算法LenaRGB.bmp和BaboonRGB.bmp可逆變換數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        表2是文獻[2]算法進行圖3中可逆圖像視覺變換所產(chǎn)生的可逆變換數(shù)據(jù),可以看出,隨著分割的圖像塊的變大,PSNR隨之變小,且變小趨勢明顯,加密圖像的視覺效果越差,嵌入率變小,所需嵌入的圖像變換信息越少。通過圖3,當塊大小為16×16時,雖然文獻[2]實驗中PSNR的值比較大,但由于PSNR的局限性,加密圖像的視覺效果明顯變差。和本文算法實驗結(jié)果相比,文獻[2]在加密圖像視覺效果要求較高時,所需嵌入的圖像變換數(shù)據(jù)量大幅增加,導致還原的原始圖像出現(xiàn)失真。而本文算法的PSNR比較穩(wěn)定,所需嵌入的圖像變換數(shù)據(jù)量也相對較小,能夠無失真地還原出原始圖像。

        表2 文獻[2]算法LenaRGB.bmp可逆變換數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        5 結(jié)束語

        本文針對數(shù)字圖像的像素值在計算機存儲中的特點,改進已有文獻中的可逆數(shù)據(jù)隱藏算法,并將其應用到可逆圖像視覺變換中,實現(xiàn)了將原始圖像以修改像素最高存儲位的方式,并利用可逆數(shù)據(jù)隱藏算法嵌入修改信息,可以無損地恢復原始圖像,圖像變換信息量也更小。

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