• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于雙評(píng)價(jià)值的二值圖像分塊隱藏算法

      2018-04-24 07:58:49何佳陳勇陳登
      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年8期
      關(guān)鍵詞:二值分塊比特

      何佳,陳勇,陳登

      (重慶師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

      0 引言

      二值圖像存儲(chǔ)簡(jiǎn)單,數(shù)據(jù)傳真、文字識(shí)別、條碼識(shí)別和數(shù)字簽名中得到廣泛應(yīng)用。通過(guò)在二值圖像中嵌入秘密信息,達(dá)到隱蔽傳輸目的,是信息隱藏方法的研究熱點(diǎn)?;诙祱D像的信息隱藏技術(shù)在商業(yè)及軍事等領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注。二值圖像信息隱藏的基本思想是利用載體圖像中的冗余信息來(lái)嵌入秘密信息,相關(guān)研究大都圍繞不可感知性、魯棒性、嵌入量來(lái)展開(kāi)。一般而言,在秘密信息嵌入載體圖像的過(guò)程中,往往要修改載體圖形的部分信息,因此如果能夠修改較少的載體圖像信息,而嵌入較多的秘密信息,在一定程度上便可達(dá)到較好的不可感知性、較強(qiáng)的魯棒性和較大的嵌入量。二值圖像的信息隱藏研究,現(xiàn)階段的方法主要可分為以下幾類:基于分塊方式嵌入法[1-5],基于半色調(diào)圖像的嵌入法[6]、對(duì)大塊圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)微調(diào)法[7],頻域嵌入法等。

      在現(xiàn)有的各種二值圖像隱藏算法中,采用分塊方法進(jìn)行隱藏信息嵌入的算法,由于其操作相對(duì)簡(jiǎn)單,并且信息嵌入的容量也比較大,該類算法(文獻(xiàn)[1-5])是二值圖像信息隱藏的當(dāng)前主流算法。該算法的核心是,將載體圖像Im×n進(jìn)行規(guī)則劃分,得到個(gè)大小為k×k的子塊;依據(jù)一定的評(píng)價(jià)指標(biāo),如利用小塊中心像素修改帶來(lái)的連通度和平滑度影響為指標(biāo),對(duì)所有個(gè)子塊進(jìn)行分析,選定評(píng)價(jià)值較好的圖像塊;將要嵌入的秘密信息先轉(zhuǎn)化為比特流信息,依據(jù)要嵌入的比特流信息,修改塊中某點(diǎn)的黑白像素,因是二值圖像,修改就簡(jiǎn)化為像素值的反轉(zhuǎn)。隱藏信息提取時(shí),依據(jù)分塊的大小k,和相同的塊評(píng)價(jià)指標(biāo),可以依序找到嵌入了比特信息的塊,據(jù)此可以恢復(fù)出當(dāng)時(shí)嵌入的秘密信息。

      在現(xiàn)有算法的圖像塊的獲取中,如文獻(xiàn)[1,2],為了提取的高效簡(jiǎn)單,圖像子塊的獲取是按規(guī)則劃分方式對(duì)載體圖像進(jìn)行分塊。

      現(xiàn)有的按分塊方法進(jìn)行信息隱藏的算法,塊的選擇沒(méi)有考慮圖像自身的像素變化特性。對(duì)現(xiàn)有的算法分析可以發(fā)現(xiàn),對(duì)片狀全黑和全白區(qū)域是不能嵌入信息的,否則會(huì)對(duì)圖像視覺(jué)效果帶來(lái)較大的影響,載體圖像嵌入前后有較大的視覺(jué)差異。通常選出的嵌入塊會(huì)出現(xiàn)在圖像的邊緣和其附近區(qū)域,而圖像邊緣是依圖而變,極不規(guī)則,若按傳統(tǒng)的塊劃分和選取方法,大量可嵌入信息的邊緣不能取到,使得載體圖像可嵌入的信息量較少。本文將在現(xiàn)有分塊比特信息嵌入的思想上,設(shè)計(jì)基于雙評(píng)價(jià)值的改進(jìn)二值圖像分塊隱藏算法,通過(guò)對(duì)載體圖像自身變化的邊緣分塊的雙向評(píng)價(jià)分析,獲取比傳統(tǒng)算法更多的可嵌入塊,提升比特信息嵌入量,同時(shí)在相同的嵌入信息量時(shí),對(duì)載體圖像的視覺(jué)效果影響更小,更不易被察覺(jué)出圖像的改變。

      1 改進(jìn)的基于塊中心評(píng)價(jià)值的二值圖像隱藏算法

      本文將以圖像中所有可能的嵌入像素點(diǎn)按塊進(jìn)行評(píng)價(jià),被評(píng)價(jià)像素點(diǎn)處于k×k塊的中心,所設(shè)計(jì)的算法將利用評(píng)價(jià)置函數(shù),選出評(píng)價(jià)值相對(duì)較高的塊的中心作為嵌入候選點(diǎn)集進(jìn)行篩選,以確定比特信息隱藏位置。

      1.1 評(píng)價(jià)函數(shù)的定義

      二值圖像像素點(diǎn)的修改是黑白的反轉(zhuǎn),嵌入隱藏信息帶來(lái)的對(duì)載體圖像的修改,將對(duì)原圖造成較大的視覺(jué)影響差異。因此,對(duì)二值圖像嵌入點(diǎn)的選擇要慎重的多。文本將應(yīng)用文獻(xiàn)[4]中給出的點(diǎn)平滑度和連通性函數(shù)作為評(píng)價(jià)函數(shù)。其定義如下:

      這里塊的大小設(shè)定為3×3。水平方向、豎直方向、正對(duì)角方向和逆對(duì)角方向的四個(gè)平滑度指標(biāo)和的計(jì)算公式如下:

      1.2 基于雙評(píng)價(jià)值的隱藏信息嵌入和提取算法

      基于雙評(píng)價(jià)值的二值圖像分塊隱藏算法的嵌入算法(3×3分塊)如下:

      (1)讀入原始載體圖像,圖像大小為m×n的二值矩陣,為其處像素值;讀入隱藏比特序列H,的向量為其第k個(gè)需嵌入的比特值;設(shè)定評(píng)價(jià)值閾值為T。

      (3)對(duì)候選嵌入點(diǎn)集S1中的每個(gè)點(diǎn),置反該像素點(diǎn)的值,重新按公式(5)計(jì)算評(píng)價(jià)值,對(duì)和皆大于某閾值T的中心點(diǎn),構(gòu)成新的候選嵌入點(diǎn)集

      (4)按行優(yōu)先的順序,逐點(diǎn)修改點(diǎn)集S2,即若確定了嵌入點(diǎn)為時(shí),其對(duì)應(yīng)的3×3大小的塊內(nèi)的8個(gè)鄰域點(diǎn),排除在S2之外,得到實(shí)際可嵌入點(diǎn)集S3。

      (5)利用實(shí)際嵌入點(diǎn)集S3,嵌入比特序列H。若嵌入點(diǎn)為即可,完成后嵌入后,獲得的修改載體圖像記為HI,與載體圖像I大小相同。

      基于雙評(píng)價(jià)值的二值圖像分塊隱藏算法的信息提取算法(3×3分塊)如下:

      (1)讀入嵌入隱藏信息后的圖像HI,隱藏比特序列的長(zhǎng)度L,評(píng)價(jià)值閾值T。

      (2)對(duì)HI,按行優(yōu)先序,逐點(diǎn)按公式(5)計(jì)算評(píng)價(jià)值和,若該點(diǎn)滿足和都大于T,則該點(diǎn)像素值即為嵌入的比特信息;每提取出一個(gè)比特信息,該點(diǎn)所處的3×3子塊的其余鄰域點(diǎn)不再做提取信息操作。

      (3)提取的比特序列長(zhǎng)度達(dá)到L時(shí),所有隱藏信息提取完成。

      2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      2.1 基于雙評(píng)價(jià)值的嵌入點(diǎn)選取

      為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的有效性和性能,對(duì)1.2節(jié)所設(shè)計(jì)的二值圖像信息隱藏與提取算法,在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)所用的圖例如圖1,有6幅不同類型的二值圖像,有人物、動(dòng)物、文本、水果,圖標(biāo)等圖像,所有圖像大小都是256×256。

      圖1 測(cè)試用的6幅二值圖像

      圖2 Cameraman圖像對(duì)應(yīng)的嵌入點(diǎn)集

      為了進(jìn)一步了解嵌入點(diǎn)集的選取情況,表1對(duì)嵌入候選點(diǎn)集與實(shí)際可嵌入點(diǎn)集的差異進(jìn)行了數(shù)量描述。從表1中可見(jiàn),S3?S2?S1??傮w上,S2比S1有減少,但并不顯著;而S3相比S1或S2而言,有較顯著的減少。平均看,S2的點(diǎn)數(shù)占S1的83.65%,S3的點(diǎn)數(shù)僅占S1的 35.61%。

      表1 測(cè)試圖像對(duì)應(yīng)的候選點(diǎn)集與實(shí)際可嵌入點(diǎn)集

      2.2 隱藏信息的嵌入效果

      在獲得實(shí)際可嵌入點(diǎn)集S3后,就可以實(shí)施隱藏信息的嵌入了。仿真實(shí)驗(yàn)嵌入的信息為圖3所示的一幅文本二值圖像,當(dāng)大小為19×86時(shí),需嵌入1634個(gè)比特。

      圖3 待嵌入的隱藏圖像,大小19×86

      對(duì)大小為19×86時(shí)的待嵌入的隱藏圖像,需嵌入1634個(gè)比特。Cameraman圖像能夠滿足嵌入比特長(zhǎng)度要求,嵌入隱藏信息后的載體圖像修改圖像與原圖的對(duì)比效果見(jiàn)圖4所示。在嵌入的信息較多時(shí),由于邊緣點(diǎn)變化沒(méi)有規(guī)則,所以嵌入前后,變化不明顯。對(duì)隱藏圖像,提取算法獲得的信息圖像見(jiàn)圖5沒(méi)有任何失真,可以完全恢復(fù)嵌入信息。

      圖4 測(cè)試Cameraman圖像嵌入隱藏信息前后對(duì)比圖

      圖5 提取隱藏信息后構(gòu)建的圖像

      2.3 嵌入容量分析

      總體看,不同類型的分塊二值圖像信息隱藏算法的嵌入容量,主要取決于可嵌入單元的數(shù)量,這與具體的嵌入分塊的選取方式有關(guān)。隨著評(píng)價(jià)閾值的提高,對(duì)所選嵌入點(diǎn)的要求也就越高,嵌入容量會(huì)下降,但選出的嵌入點(diǎn)的修改,對(duì)圖像視覺(jué)效果的影響也越小。邊緣較多的圖像,其蘊(yùn)含的嵌入點(diǎn)相對(duì)也越多。

      3 結(jié)語(yǔ)

      本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的分塊二值圖像嵌入和提取算法。該算法側(cè)重于在圖像邊緣尋找滿足閾值條件的較好嵌入點(diǎn),能夠獲取較多的可嵌入點(diǎn),且嵌入圖像的視覺(jué)效果較好。MATLAB平臺(tái)上的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)算法的正確性和有效性。通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)分析,進(jìn)一步揭示了所設(shè)計(jì)的算法具有較高的嵌入容量和較好的隱藏效果,嵌入后的圖像失真較少。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Wu M,Liu B.Data Hiding in Binary Image for Authentication and Annotation[J].Multimedia,IEEE Transactions on,2004,6(4):528-538.

      [2]Yang H,Kot A C.Pattern-Based Data Hiding for Binary Image Authentication by Connectivity-Preserving[J].Multimedia,IEEE Transactions on,2007,9(3):475-486.

      [3]付磊,劉九芬,張衛(wèi)明等.一種無(wú)損的二值圖像信息隱藏算法[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),2012,13(4):421-425.

      [4]周波,陳健.一種適用于二值圖像的數(shù)字s水印算法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2004,38(9):1509-1514.

      [5]原迪,劉棣華.一種新的二值圖像信息隱藏于提取算法.人工智能及識(shí)別技術(shù),2009,24:97-100.

      [6]Tsai C L,Fan K C,Chung C D,et al.Data Hiding of Binary Images Using Pair-Wise Logical Computation Mechanism[C].Multimedia and Expo,2004.ICME'04.2004 IEEE International Conference on.IEEE,2004,2:951-954.

      [7]Filler T,Judas J,Fridrich J.Minimizing Embedding Impact in Steganography Using Trellis-Coded Quantization[C].IS&T/SPIE Electronic Imaging.International Society for Optics and Photonics,2010:754105-754105-14.

      猜你喜歡
      二值分塊比特
      混沌偽隨機(jī)二值序列的性能分析方法研究綜述
      支持CNN與LSTM的二值權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
      分塊矩陣在線性代數(shù)中的應(yīng)用
      基于二值形態(tài)學(xué)算子的軌道圖像分割新算法
      視頻圖像文字的二值化
      比特幣還能投資嗎
      海峽姐妹(2017年10期)2017-12-19 12:26:20
      比特幣分裂
      比特幣一年漲135%重回5530元
      銀行家(2017年1期)2017-02-15 20:27:20
      反三角分塊矩陣Drazin逆新的表示
      基于自適應(yīng)中值濾波的分塊壓縮感知人臉識(shí)別
      冷水江市| 饶平县| 积石山| 上杭县| 麻江县| 岳西县| 高平市| 罗江县| 珠海市| 高淳县| 奉化市| 浦东新区| 鹤岗市| 都安| 阿坝县| 桐城市| 平和县| 山阴县| 荥阳市| 泊头市| 临桂县| 岳阳县| 彭泽县| 乌拉特前旗| 福泉市| 湘潭市| 松溪县| 巴彦县| 出国| 芦山县| 云霄县| 东兰县| 荔浦县| 葵青区| 化州市| 当雄县| 龙岩市| 舞阳县| 大厂| 石城县| 江安县|