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1、(10)申请公布号 CN 104284190 A (43)申请公布日 2015.01.14 CN 104284190 A (21)申请号 201410619895.7 (22)申请日 2014.11.05 H04N 19/46(2014.01) H04N 19/467(2014.01) H04N 19/154(2014.01) (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区 九龙路 111 号 (72)发明人 殷赵霞 洪维恩 王良民 马猛 夏彦 曹泽坤 牛雪静 (74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 ( 普通合伙 ) 32204 代理人 柏尚春 (54) 发明名。
2、称 一种基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像 隐写编码方法 (57) 摘要 本发明公开一种基于 AMBTC 高低均值最优化 的压缩图像隐写编码方法， 评估图像块平滑度后 逐块在平滑块嵌入数据得到载密图像 . 数据嵌入 包括两个步骤 : 用数据替换二进制位图和根据所 嵌数据和原始位图最优化高低均值。本发明计算 简单， 便于实现， 接收方只需要根据密钥甄别平滑 块直接取出其位图即为所嵌数据 ； 并且本发明对 计算资源需求小， 使用方便， 在实时领域以及计算 资源有限的移动终端等具有很好的应用前景。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 3 页 (19)中华人民共和。
3、国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 (10)申请公布号 CN 104284190 A CN 104284190 A 1/2 页 2 1. 一种基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特征在于 ： 依次包括 数据嵌入和数据提取两个步骤， 其中， 数据嵌入包括 ： (1) 评估图像块平滑度 ； (2) 嵌入数据 ； (3) 处理所有图像块并得到载密图像。 2. 根据权利要求 1 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 所述步骤 (1) 的具体方法为 ： 对 AMBTC 压缩图像其中， (li,h。
4、i,Bi) 为 AMBTC 图像块 三元组， 参数 li、 hi和 Bi分别表示每个图像块的低均值、 高均值和位图， n 和 m 分别表示图 像块的块数和块大小， 当参数满足公式 (1) 时， 判定块 (li,hi,Bi) 为平滑块， T 为阈值， 并将 T 作为共享密钥 ； hi-li T (1)。 3. 根据权利要求 1 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 在步骤 (2) 中， 取 m 位待嵌入数据并嵌入平滑块 (li,hi,Bi) 中， 具体的嵌入步骤如下 ： (2.1)统计位图与所嵌数据对应位的变化情况kpq 表示满足条件的 k 的个数， 。
5、显然， (2.2) 按照公式 (2)， 计算调整后的高低均值最优值 (l i， hi)， 公式 (2) 中， 当 k00+k10 0 时， l i hi； 当 k01+k11 0 时， hi li； (2.3) 用调整后的三元组 (l i， hi， Dj) 代替原三元组 (li,hi,Bi)， 即完成 m 比特数 据的嵌入。 4. 根据权利要求 1 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 所述步骤 (3) 的具体方法为， 按照步骤 (2) 当将所有图像块均处理完成后， 获得载 密图像 5. 根据权利要求 1 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩。
6、图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 所述数据提取的具体方法为 ： 载密图像接收方根据公式(3)对步骤(3)所得载密AMBTC压缩图像利 用共享密钥 T 逐块检测， 当块参数满足公式 (3) 时判定块 (l i,hi,Bi) 为载密块， 否 则丢弃， h i-li T (3) ； 权 利 要 求 书 CN 104284190 A 2 2/2 页 3 对载密块 (l i,hi,Bi)， 直接提取其 m 位位图数据 作为载密块 的嵌入数据。 6. 根据权利要求 3 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 所述步骤 (2.1) 中参数 kij的计算过程为 ：。
7、 其中， 算子 | 为计算结合的基。 7. 根据权利要求 3 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 所述步骤 (2.2) 中， 通过高低均值最优值 (l i,hi)， 获得图像块 (li,hi,Bi) 与 (l i,hi,Dj) 之间的误差 MSE 最小化， 即 ： MSE (k00(l i-li) 2+k 01(hi-li) 2+k 10(li-hi) 2+k 11(hi-hi) 2)/m (5)。 8. 根据权利要求 3 所述的基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 其特 征在于 ： 所述步骤 (2.2) 中， 对平滑块 (li。
8、,hi,Bi) 利用公式 (2) 将高低均值 (li,hi) 调整为 (l i,hi) 时， 满足以下条件 ： 权 利 要 求 书 CN 104284190 A 3 1/6 页 4 一种基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法 技术领域 0001 本发明涉及信息安全， 保密通信与多媒体应用领域， 具体涉及一种基于 AMBTC 高 低均值最优化的压缩图像隐写编码方法。 背景技术 0002 现代信息隐写技术是数字化信息时代信息安全领域的重要方向， 数据隐写技术利 用数字媒体本身的编码冗余和结构冗余， 以及人类感知器官的不敏感性， 将数据隐写于载 体数据当中， 载体信号可以是文本、 图。
9、像、 视频、 音频等。而隐写技术可进一步与密码学、 信 息处理技术、 网络技术以及生理和心理学等多学科多领域结合， 在工业界、 商界和军事界具 有广阔的应用前景， 比如隐蔽通信， 信息标注， 数字指纹和篡改认证等。 0003 就载体而言， 自然图像由于其本身结构、 编码等冗余度高， 常见易得使用方便等成 为采用最多的隐写载体。以数字图像为载体的隐写技术也最有价值。其中图像隐写又可在 图像空间域、 密文域和压缩域等不同层面进行， 以图像的压缩编码为载体的隐写即为压缩 图像隐写。由于图像经过压缩编码后载体数据冗余性降低， 因此压缩图像中的隐写容量和 隐写质量往往相对较弱。 0004 AMBTC(A。
10、bsolute Moment Block Truncation Coding) 编码是一种简单有效的快 速有损图像压缩技术， 相比 JPEG 等其他压缩编码， 具有编码速度快， 算法复杂度低， 占用资 源少等特点， 在实时图像传输领域中颇受重视。如 SUN 公司的 CellB 视频格式、 Xmovie 和 DEC 公司的 SMP 等。AMBTC 编码器首先将需压缩图像划分成大小不重叠的块， 对于每个子 块计算像素均值， 二进制位图 B 将像素值大于等于均值的像素标识为 1， 反之为 0。在该子 块中， 计算标识为 1 的像素平均值， 记为高均值 h ； 计算另一类像素平均值， 记为低均值 l，。
11、 (l,h,B)三元组即为每个子块的编码。 解码AMBTC压缩图像时， 首先从码流中读取各子块压 缩码 (l,h,B)， 接着扫描位图 B， 值为 1 重建为高均值 h 反之则重建为低均值 l。 0005 目前以 AMBTC 图像压缩编码为载体的隐写技术不多， 在有损隐写方面， 主要思路 如下。 2006年Chuang等人利用平滑块高均值与低均值差异不大的性质， 直接将数据嵌入到 平滑块的二进制位图中， 但隐写图像质量下降严重 ； 2008 年， Hong 等人通过高低均值之间 的大小关系对应位图翻转来实现可逆隐写， 不影响图像质量但每个子块只能嵌入一个二元 数据且当高低均值相等时改块不可用 。
12、； 2010 年 Chen 等人在 Hong 的基础上进一步改进， 当 高低均值相等时启用该块位图用于嵌入数据以提高算法容量， 但整体容量依然较小 ； 2011 年 Hong 等人又在 Chuang2006 的基础上进一步改进位图， 提高了图像质量 . 凡此种种创 新点主要集中在翻转高低均值和位平面或者替换或修改平滑块的位图上。 利用待嵌入数据 替换平滑块位图是保障 BTC 域隐写容量很好的思路， 但同时图像质量也下降严重， 保证容 量的前提下， 如何通过求得与所嵌入数据匹配的高低均值最优解以提高图像质量是一个新 的思路。 发明内容 说 明 书 CN 104284190 A 4 2/6 页 5。
13、 0006 发明目的 ： 本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足， 本发明在平滑块位图 替换思路下， 从分析高低均值对图像质量的影响入手， 通过论证最低均方误差而求得高低 均值最优调整值， 最终提供一种基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法。 0007 技术方案 ： 本发明的一种基于 AMBTC 高低均值最优化的压缩图像隐写编码方法， 依次包括数据嵌入和数据提取两个步骤， 其中， 数据嵌入包括 ： 0008 (1) 评估图像块平滑度 ； 0009 (2) 嵌入数据 ； 0010 (3) 处理所有图像块并得到载密图像。 0011 进一步的， 所述步骤 (1) 的具体方法为 ： 。
14、0012 对 AMBTC 压缩图像其中， (li,hi,Bi) 为 AMBTC 三 元组， 参数 li、 hi和 Bi分别表示每个图像块的低均值、 高均值和位图， n 和 m 分别表示图像 块的块数和块大小， 当参数满足公式 (1) 时， 判定块 (li,hi,Bi) 为平滑块， T 为阈值， 并将 T 作为共享密钥 ； 0013 hi-li T (1)。 0014 进一步的， 在步骤 (2) 中， 取 m 位待嵌入数据并嵌入平滑块 (li,hi,Bi) 中， 具体的嵌入步骤如下 ： 0015 (2.1) 统 计 位 图与 所 嵌 数 据 对 应 位 的 变 化 情 况 kpq表 示 满 足 。
15、条 件的 k 的 个 数，显 然， 0016 (2.2) 按照公式 (2)， 计算调整后的高低均值最优值 (l i,hi)， 0017 0018 公式 (2) 中， 当 k00+k10 0 时， l i hi； 当 k01+k11 0 时， hi li； 0019 (2.3)用调整后的三元组(li,hi,Dj)代替原三元组(li,hi,Bi)， 即完成m比特 数据的嵌入。 0020 进一步的， 所述步骤(3)的具体方法为， 按照步骤(2)当将所有图像块均处理完成 后， 获得载密图像 0021 进一步的， 所述数据提取的具体方法为 ： 0022 载 密 图 像 接 收 方 根 据 公 式 (3)。
16、 对 步 骤 (3) 所 得 载 密 AMBTC 压 缩 图 像 利 用 共 享 密 钥 T 逐 块 检 测， 当 块 参 数 满 足 公 式 (3) 时 判 定 块 (l i,hi,Bi) 为载密块， 否则丢弃， 0023 h i-li T (3) ； 0024 对载密块 (l i,hi,Bi)， 直接提取其 m 位位图数据 作为载 说 明 书 CN 104284190 A 5 3/6 页 6 密块的嵌入数据。 0025 进一步的， 所述步骤 (2.1) 中参数 kij的计算过程为 ： 0026 0027 其中， 算子 | 为计算结合的基。 0028 进一步的， 所述步骤 (2.2) 中， 。
17、通过高低均值最优值 (l i,hi)， 获得图像块 (li,hi,Bi) 与 (l i,hi,Dj) 之间的最小误差 MSE， 即 ： 0029 MSE (k00(l i-li) 2+k 01(hi-li) 2+k 10(li-hi) 2+k 11(hi-hi) 2)/m (5)。 0030 通过公式 (5) 获得 MSE 后， 将 MSE 对 l i， hi分别求一阶二阶导数 ： 0031 0032 0033 0034 0035 由于因此当时误差 MSE 取最小 值。 0036 0037 解联立方程组 (11) 可得公式 (2)。 0038 上述公式 (7) 公式 (11) 的计算过程， 即。
18、是 ： 使 MSE 最小时的高低均值最优值的 求解过程。 通过高低均值最优值即可获得图像块(li,hi,Bi)与(li,hi,Dj)之间的最小 误差。 0039 进一步的， 所述步骤 (2.2) 中， 对平滑块 (li,hi,Bi) 利用公式 (2) 将高低均值 (li,hi) 调整为 (l i,hi) 时， 满足以下条件 ： 说 明 书 CN 104284190 A 6 4/6 页 7 0040 0041 其证明过程如下 ： 0042 0043 有益效果 ： 本发明首先对 AMBTC 压缩图像块的平滑度用高低均值差进行评估， 当 高低均值差小于设定的阈值 ( 密钥 ) 则认定其为 “平滑块”。
19、 ； 然后对平滑块的位图实施嵌入 数据替换嵌入 ； 最后根据所嵌入数据调整高低均值使得图像质量达到最优。 0044 本发明计算简单， 便于实现， 接收方只需要根据密钥甄别平滑块直接取出其位图 即为所嵌数据 ； 并且本发明对计算资源需求小， 使用方便， 在实时领域以及计算资源有限的 移动终端等具有很好的应用前景。 附图说明 0045 图 1 为本发明中数据嵌入的流程图 ； 0046 图 2 为本发明中数据提取的流程图 ； 0047 图 3 为本发明中 Lena 满载后解压图像的视觉质量对比图 ； 0048 图 4 为本发明与现有技术的效果比较图 ； 0049 图 5 为实施例的各个步骤的示意图 。
20、： 0050 其中， 图 3a 为原始图像， 图 3b 为满载后解压图像 ； 图 5a 为实施例的 88 的灰度 图像 ； 图 5b 为实施例的 AMBTC 压缩编码示意图 ； 图 5c 为图 5b 解压缩的图像示意图 ； 图 5d 为实施例的待嵌入数据的示意图 ； 图5e为实施例中T1时的载密压缩码图 ； 图5f为实施 例的载密解压图。 具体实施方式 0051 下面对本发明技术方案结合附图和实施例进行详细说明。 0052 实施例 1 ： 0053 如图 1 和图 2 所示， 本实施例的具体步骤如下 ： 0054 数据的嵌入 ： 0055 对如图 5a 所示的 88 的灰度图像进行 AMBTC。
21、 压缩编码， 结果如图 5b 所示， 得到 四个图像块 ： (161,162， B1)、 (157,162， B2)、 (157,162， B3) 和 (158,161， B4)， 设定阈值 T 1， 当块参数满足hi-liT时， 可判定图像块为平滑块， 由此可见， 本实施例中， 块(161,162， B1) 为平滑块， 而图 5b 的解压图像如图 5c 所示。 0056 将如图 5d 所示的 16 位待嵌入数据嵌入到平滑块 (161,162， B1) 中， 具体步骤如 下 ： 说 明 书 CN 104284190 A 7 5/6 页 8 0057 按照公式 (4) 统计位图到嵌入数据 005。
22、8 的变化如表 1， 其中 0059 表 1 具体实施方案 kij统计 0060 0061 按照公式 (13) 计算调整后的高低均值最优值 (l i,hi) (162,162)。 0062 0063 接着， 用调整后的三元组 (162,162,D1) 代替原三元组 (161,162,B1)， 此时， 0064 即完成了 m 16 比特数据 D1的嵌入， 得到如图 5e 所示的载密压缩图， 图 5e 的解 压图像如图 5f 所示。 0065 数据的提取 ： 0066 接收方根据公式 (3)， 对如图 5e 所示的载密 AMBTC 压缩图像利用共享密钥 T 1 逐块检测， 当块参数满足公式(3)时。
23、判定图像块为载密块， 在本实施例中， 块1(162,162,D1) 为载密块， 块 2， 块 3 和块 4 为非载密块。 0067 对载密块 (162,162,D1)， 直接提取其位图数据 D1作为嵌入数据。 0068 为了检测本实施例的效果， 从隐写容量和图像质量两方面进行实验和分析。以 512512像素的常用标准测试图像为例， 当T15,m16时， 不同图像的隐写容量及对应 PSNR 值如表 2 所示。其中 Bits 是所嵌入的数据长度， 单位是比特， PSNR1 是载密压缩图像 解压与原图间的峰值信噪比， PSNR2 是载密压缩图像解压与非载密 AMBTC 编码直接解压图 像的峰值信噪比。
24、。峰值信噪比值是伪装图像视觉质量评价指标的一种量化参考， 研究表明 当两幅灰度图像间的峰值信噪比大于 30 时人眼即分辨不出二者的区别。图 3a 和图 3b 为 说 明 书 CN 104284190 A 8 6/6 页 9 原始图像与满载后解压图像 (T 4,m 16) 的视觉质量比较。 0069 表 2 标准测试图像隐写容量及对应图像质量 T 15,m 16 0070 0071 为更形象的表述实验结果及发明创造的有益效果， 我们以 Lena 为例， 将本发明所 提方法与 Hong 和 Chuang 的方法进行比较， 如图 4 所示， 横坐标是阈值 T， 纵坐标是 PSNR， 即 通过图 4 。
25、可以看出， 在同等载荷下 ( 阈值相同 ) 本发明产生的隐写图像质量显著提高。 0072 此外， 为了增强所嵌数据的安全性， 还可以用加密算法在隐写之前对所嵌入数据 进行加密， 采用密钥 ( 种子 ) 产生伪随机排列图像 AMBTC 压缩码块进行排序， 不同的密钥产 生不同的图像 AMBTC 压缩码块的排列。这是一个庞大的信息空间， 不了解密钥的侵犯者很 难破译。 说 明 书 CN 104284190 A 9 1/3 页 10 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 104284190 A 10 2/3 页 11 图 3 图 4 图 5a 说 明 书 附 图 CN 104284190 A 11 3/3 页 12 图 5b 图 5c 图 5d 图 5 说 明 书 附 图 CN 104284190 A 12 。