基于均值预测的密文可逆信息隐藏方法

摘要

发明名称：一种基于基于均值预测的密文可逆信息隐藏方法。摘要：针对现有密文可逆信息隐藏算法嵌入率较低和载秘图像像素值分配不均匀的问题，本发明提出了一种基于均值预测的密文可逆信息隐藏算法。首先，充分利用图像的空间相关性，通过均值预测法来预测像素，并完成块分类操作；然后，执行图像加密；最后采用自适应哈夫曼编码技术将辅助信息和秘密信息嵌入密文图像，并对嵌入信息后的载秘图像执行加密操作。实验结果表明，与现有方法相比，本发明能够获得更好的性能。

说明书

技术领域

本发明设计信息加密领域，具体涉及一种密文可逆信息隐藏方法。

背景技术

随着云计算的发展和对隐私保护的需求日益增长，密文可逆信息隐藏技术(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐进入了众多研究者的视野，该技术既能正确地提取信息和无损地恢复原始图像，又可以保证秘密信息和原始图像的安全性。2008年，Puech等人提首次提出了RDHEI技术。根据算法的不同阶段，RDHEI算法主要包括三方：内容所有者、信息隐藏者和接收者。内容所有者根据加密密钥对原始图像进行加密，并上传至云服务器；信息隐藏者使用信息隐藏密钥将秘密信息嵌入到加密图像；接收者根据拥有的密钥，可以正确地提取信息和恢复原始图像。

根据不同的图像加密顺序，目前已存在的RDHEI技术主要分为3类：加密后留出空间(vacating room after encryption,VRAE)、加密时腾出空间(vacating room byencryption,VRBE)以及加密前预留空间(reserving room before encryption,RRBE)的算法。由于加密操作破坏了原始明文图像像素的空间相关性，因此VRAE方法很难获得较高的嵌入容量。VRBE方法利用一些特定的加密方法对原始图像加密，同时在加密图像中保留一定的空间相关性。由于VRBE方法未充分利用原始明文图像的空间相关性，因此其嵌入容量也不尽人意。为了克服上述方法的不足，提出了一种基于RRBE的可逆信息隐藏算法，其充分利用原始明文图像的空间相关性，在图像加密前预留空间，可以获得更高的嵌入容量。

发明内容

针对现有密文可逆信息隐藏算法嵌入率较低和载秘图像像素值分配不均匀的问题，本发明提出了一种基于均值预测的密文可逆信息隐藏算法。首先，充分利用图像的空间相关性，通过均值预测法来预测像素，并完成块分类操作；然后，执行图像加密；最后采用自适应哈夫曼编码技术将辅助信息和秘密信息嵌入密文图像，并对嵌入信息后的载秘图像执行加密操作。

本发明的技术方案步骤如下：

一种基于均值预测的密文可逆信息隐藏方法，用于在图像拥有者、信息隐藏者和接收者之间进行秘密通讯，其具体如下步骤：

S1：图像拥有者对原始图像做均值预测、块分类和哈夫曼编码等操作，为嵌入信息预留空间，得到预测误差矩阵；

S2：图像拥有者对预测误差矩阵进行扩散和置乱加密，得到加密后的图像；

S3：图像拥有者将哈夫曼编码序列、辅助信息和块指示位嵌入到加密图像，得到标记的加密图像；

S4：信息隐藏者将秘密信息嵌入标记的加密图像的到预留空间，然后对图像再次加密，获得加密的载秘图像并发送给接收者；

S5：接收者接收到加密的载秘图像，根据拥有的不同密钥进行图像恢复和提取秘密信息，完成密文可逆信息隐藏。

作为优选，所述S1中，图像拥有者对原始图像做均值预测、块分类和哈夫曼编码等操作，为嵌入信息预留空间，得到预测误差矩阵，方法如下：

S11：计算预测误差。大小为M×N的原始图像，经过计算后可得到其像素的预测误差。将原始图像划分为大小为s×s的互不重叠图像块P

其中，1≤i≤s，1≤j≤s，s表示图像块的大小，t表示图像块的序号，floor(*)表示向下取整操作；

S12：根据每个图像块的预测像素值，进一步计算得到其预测误差，公式如下：

e

其中，1≤i≤s，1≤j≤s，t表示图像块的序号。通过计算依次得到每个图像块的预测误差块，把所有的预测误差块构成一个大小为M×N的预测误差矩阵P，然后将矩阵P重新划分为大小为s×s的互不重叠图像块P

S13：对于每个图像块，将每个预测误差e

表1块类型与相关条件描述

在大多数预测误差块中，第一个MSB位平面

S14：完成块分类后，利用哈夫曼编码技术构造每种块类型的指示位。另外，不同图像中每种块类型的块指示位也不同。

作为优选，所述S2中，图像拥有者利对预测误差矩阵P'进行扩散和置乱加密，得到加密后的图像，方法如下：

S21：图像拥有者对重新构造的预测误差矩阵P'进行加密。使用密钥K

式中：1≤i≤M，1≤j≤N，w＝1,2,...,8，

S22：为了增强加密图像的安全性，内容所有者在图像扩散后采用块置乱密钥K

S23：图像加密完成以后，将哈夫曼编码序列和辅助信息嵌入到加密图像E

作为优选，所述S3中，图像拥有者将哈夫曼编码序列、辅助信息和块指示位嵌入到加密图像E

S31：嵌入块类型指示位。本算法需要将每种块类型的指示位嵌入到相对应的块中，以表明每个块属于哪种类型。对于加密的二进制块

S32：嵌入哈夫曼编码。为保证信息隐藏者和接收者正确读取块分类和信息隐藏方法，必须将哈夫曼编码嵌入到加密图像

S33：嵌入辅助信息。为了接收者可以完全的恢复图像和提取秘密信息，必须将所有的辅助信息嵌入到加密图像E

作为优选，所述S4中，信息隐藏者将秘密信息嵌入到标记的加密图像的预留空间中，然后对图像再次加密，获得加密的载秘图像并发送给接收者，方法如下：

S41：根据信息隐藏密钥K

S42：将加密的秘密信息D'嵌入到图像E'的预留空间中，得到载秘图像E

S43：使用图像加密密钥K

S44：信息隐藏者将加密的载秘图像E

作为优选，所述S5中，接收者接收到加密的载秘图像，根据拥有的不同密钥进行图像恢复和提取秘密信息，完成密文可逆信息隐藏，方法如下：

S51：接收者收到加密的载秘图像E

S52：接收者将图像E

S53：对于每个图像块，其第二个位平面的前n

l

因此，可以从每个块中提取l

S54：接收者首先将图像E

附图说明

图1为Lena图像的八种块类型的自适应编码图

图2为Lena图像的哈夫曼编码序列图

图3为本发明在Lena图像中的实验结果图

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图实例对本发明进一步详细描述。此处所描述的实例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图，对本发明的具体实施方案做进一步详细描述：

在本发明的一个较佳实例中，提供了一种基于均值预测的密文可逆信息隐藏方法，用于在图像拥有者、信息隐藏者和接收者之间进行秘密通讯，其具体步骤如下：

S1：图像拥有者对原始图像做均值预测、块分类和哈夫曼编码等操作，为嵌入信息预留空间，得到预测误差矩阵。

在本实施例中，图像拥有者对原始图像做均值预测、块分类和哈夫曼编码等操作，为嵌入信息预留空间，得到预测误差矩阵，方法如下：

S11：计算预测误差。大小为M×N的原始图像，经过计算后可得到其像素的预测误差。将原始图像划分为大小为s×s的互不重叠图像块P

其中，1≤i≤s，1≤j≤s，s表示图像块的大小，t表示图像块的序号，floor(*)表示向下取整操作；

S12：根据每个图像块的预测像素值，进一步计算得到其预测误差，公式如下：

e

其中，1≤i≤s，1≤j≤s，t表示图像块的序号。通过计算依次得到每个图像块的预测误差块，把所有的预测误差块构成一个大小为M×N的预测误差矩阵P，然后将矩阵P重新划分为大小为s×s的互不重叠图像块P

S13：对于每个图像块，将每个预测误差e

在大多数预测误差块中，第一个MSB位平面

S14：完成块分类后，利用哈夫曼编码技术构造每种块类型的指示位。另外，不同图像中每种块类型的块指示位也不同。

此实施例中，选择大小为512×512的灰色图像作为原始图像，通过均值预测法，得到预测误差矩阵。

S2：图像拥有者对预测误差矩阵进行扩散和置乱加密，得到加密后的图像。

在本实施例中，图像拥有者利对预测误差矩阵P'进行扩散和置乱加密，方法如下：

S21：图像拥有者对重新构造的预测误差矩阵P'进行加密。使用密钥K

式中：1≤i≤M，1≤j≤N，w＝1,2,...,8，

S22：为了增强加密图像的安全性，内容所有者在图像扩散后采用块置乱密钥K

S23：图像加密完成以后，将哈夫曼编码序列和辅助信息嵌入到加密图像E

此实施例中，首先根据密钥K

S3：图像拥有者将哈夫曼编码序列、辅助信息和块指示位嵌入到加密图像，得到标记的加密图像。

在本实施例中，图像拥有者将哈夫曼编码序列、辅助信息和块指示位嵌入到加密图像E

S31：嵌入块类型指示位。本算法需要将每种块类型的指示位嵌入到相对应的块中，以表明每个块属于哪种类型。对于加密的二进制块

S32：嵌入哈夫曼编码。为保证信息隐藏者和接收者正确读取块分类和信息隐藏方法，必须将哈夫曼编码嵌入到加密图像

S33：嵌入辅助信息。为了接收者可以完全的恢复图像和提取秘密信息，必须将所有的辅助信息嵌入到加密图像E

此实施例中，首先对Lena图像嵌入块指示位，其嵌入结果如图1所示。然后生成Lena图像8种块类型的哈夫曼编码序列，并嵌入到图像种，哈夫曼编码序列的生成图，如图2所示。

S4：信息隐藏者将秘密信息信息嵌入到标记的加密图像的预留空间，然后对图像再次加密，获得加密的载秘图像并发送给接收者；

在本实施例中，信息隐藏者将秘密信息嵌入到预留空间中，然后对图像再次加密，获得加密的载秘图像并发送给接收者方法如下：

S41：根据信息隐藏密钥K

S42：将加密的秘密信息D'嵌入到图像E'的预留空间中，得到载秘图像E

S43：使用图像加密密钥K

S44：信息隐藏者将加密的载秘图像E

S5：接收者根据拥有的不同密钥类型进行图像恢复和提取秘密信息，完成密文可逆信息隐藏。

在本实施例中，所述S5中，接收者接收到加密的载秘图像，根据拥有的不同密钥进行图像恢复和提取秘密信息，完成密文可逆信息隐藏，方法如下：

S51：接收者收到加密的载秘图像E

S52：接收者将图像E

S53：对于每个图像块，其第二个位平面的前n

l

因此，可以从每个块中提取l

S54：接收者首先将图像E

本实施例中，按照前述的步骤S1-S6图像拥有者获得加密图像，信息隐藏者获得加密的载秘图像以及接收者收到加密的载秘图像，并从中提取信息和恢复图像。其具体的实验结果如下所示：

(1)安全性分析

图3以Lena图像为例，给出了其仿真结果结果，以及相应的像素直方图与像素分布。从图3(b2)和(b3)与图3(d2)和(d3)可以看出，加密图像和加密的载秘图像的像素值分布均匀，因此无法获取原始图像和秘密信息的任何有效内容。为了进一步证明本发明密钥的安全性，分析了密钥的暴力破解法，即加密密钥组合的总数。在本发明中，加密密钥K

表2不同图像的PSNR、NPCR和信息熵

(2)性能分析

为了实现精确的预测图像像素值，本发明通过图像分块，将每个块的像素平均值作为当前块的预测像素。另外，采用自适应法哈夫曼编码对不同块类型进行编码，有效地增加了秘密信息的存储空间，从而提高了图像的嵌入率。本发明在测试图像的嵌入容量，如表3所示，取得了很好的效果。

表3五幅测试图像的嵌入容量及辅助信息

(3)性能比较

本发明比较了与其他相关方法[1-4]在五幅测试图像的嵌入率，如表4所示。从表4中可以得出，由于本发明通过自适应哈夫曼编码方法来生成块类型指示位，所以本发明的嵌入率都优于方法[1-4]。与此同时，比较了不同算法在三个数据集中的平均嵌入率，如表5所示，可以看出本发明的嵌入率相较于其他算法，具有较好的嵌入性能，在BOSSbase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率分别为2.56bpp、3.21bpp和2.68bpp。

表4五幅测试图像的最大嵌入率(bpp)比较

表5三个数据集的平均嵌入率(bpp)比较

上述对比的方法具体做法参考以下参考文献：

[1]QIN C,QIAN X,HONG W,et al.An efficient coding scheme forreversible data hiding in encrypted image with redundancy transfer[J].Information Sciences,2019,487:176-192.

[2]CHEN K,CHANG C C.High-capacity reversible data hiding in encryptedimages based on extended run-length coding and block-based MSB planerearrangement[J].Journal of Visual Communication and Image Representation,2019,58:334-344.

[3]PUTEAUX P,PUECH W.EPE-based huge-capacity reversible data hidingin encrypted images[C]//2018IEEE International Workshop on InformationForensics and Security(WIFS).IEEE,2018:1-7.

[4]YI S,ZHOU Y.Separable and reversible data hiding in encryptedimages using parametric binary tree labeling[J].IEEE Transactions onMultimedia,2019,21(1):51-64.