本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)隱藏
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法、系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的圖像信息在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，方便用戶日常應(yīng)用。但是，大多數(shù)基于可逆信息隱藏技術(shù)無法得到良好的嵌入容量和嵌入質(zhì)量，尤其是對于中高負載、圖像粗糙程度較大的載體圖像，現(xiàn)有的隱藏技術(shù)的峰值信噪比較低，預(yù)測性能較差。如何提高可逆信息隱藏技術(shù)的嵌入容量和峰值信噪比，增強預(yù)測性能，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法、系統(tǒng)，能夠提高可逆信息隱藏技術(shù)的嵌入容量和峰值信噪比，增強預(yù)測性能。第一方面，本發(fā)明提供一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法，該方法包括：信息獲取步驟：獲取載體圖像和輔助信息，輔助信息包括水印信息和位置圖；預(yù)處理步驟：對載體圖像中的像素灰度值進行修改，記錄修改位置，保存至位置圖，并壓縮位置圖；類型選擇步驟：根據(jù)載體圖像，確定掃描分塊的尺寸和圖像粗糙度；根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑；根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置；信息嵌入步驟：根據(jù)輔助信息的最大長度，確定輔助信息的存儲位置；根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像，形成載密圖像；信息提取步驟：識別載密圖像中的輔助信息，并解壓位置圖；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，從載密圖像中提取水印信息；根據(jù)解壓后的位置圖，對已修改像素灰度值的像素進行恢復(fù)，還原載體圖像。進一步地，根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑，具體包括：對于高負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第一扇徑；對于中負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第二扇徑；對于低負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第三扇徑，且第一扇徑小于第二扇徑，第二扇徑小于第三扇徑；根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，具體包括：將圖像粗糙度與預(yù)獲取的最大粗糙度閾值比較：若圖像粗糙度大于等于最大粗糙度閾值，則生成處理錯誤提示信息，若圖像粗糙度小于最大粗糙度閾值，則：當(dāng)扇徑為第一扇徑，則選定參照像素數(shù)量為3～4個，當(dāng)扇徑為第二扇徑，則選定參照像素數(shù)量為8～10個，當(dāng)扇徑為第三扇徑，則選定參照像素數(shù)量為7～15個；根據(jù)選定的參照像素數(shù)量，設(shè)置目標(biāo)像素的虛擬位置和上下文像素矢量；遍歷目標(biāo)像素的虛擬位置，根據(jù)上下文像素矢量，獲取性能遍歷結(jié)果；根據(jù)性能遍歷結(jié)果和預(yù)獲取的參數(shù)比重信息，設(shè)置最大預(yù)測角度和目標(biāo)像素的位置。進一步地，根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，具體包括：根據(jù)最大預(yù)測角度和參照像素數(shù)量，確定上下文像素矢量；將上下文像素矢量中上下文像素的像素灰度值進行排序，獲取最小像素灰度值和最大像素灰度值；根據(jù)最小像素灰度值和最大像素灰度值，通過如下公式，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測值，其中，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測值和真實值，通過如下公式，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，其中，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值。進一步地，根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像，具體包括：根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，通過如下公式，進行平移和擴展，獲取平移和擴展后的預(yù)測誤差，其中，PE為平移和擴展后的預(yù)測誤差，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)輔助信息的存儲位置，以及平移和擴展后的預(yù)測誤差，將水印信息嵌入載體圖像?；谏鲜鋈我饣诳赡嫘畔㈦[藏的鈍角預(yù)測方法實施例，進一步地，在預(yù)處理步驟之后，類型選擇步驟之前，該方法還包括參數(shù)比重信息獲取步驟：根據(jù)載體圖像，確定掃描分塊的尺寸、目標(biāo)像素的模擬位置和最大模擬預(yù)測角度；根據(jù)掃描分塊的尺寸和水印信息，確定預(yù)測扇徑；根據(jù)預(yù)測扇徑、目標(biāo)像素的模擬位置和最大模擬預(yù)測角度，確定第一上下文像素矢量；根據(jù)第一上下文像素矢量、預(yù)測扇徑和目標(biāo)像素的模擬位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差；根據(jù)目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差，進行平移和擴展，獲取嵌入容量和峰值信噪比；根據(jù)嵌入容量和峰值信噪比，獲取參數(shù)比重信息。進一步地，在獲取目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差之后，進行平移和擴展之前，該方法還包括：增大預(yù)測扇徑；將增大的預(yù)測扇徑與預(yù)設(shè)的最大預(yù)測扇徑比較：若增大的預(yù)測扇徑大于等于最大預(yù)測扇徑，則根據(jù)目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差，進行平移和擴展，獲取嵌入容量和峰值信噪比；若增大的預(yù)測扇徑小于最大預(yù)測扇徑，則：根據(jù)增大的預(yù)測扇徑、目標(biāo)像素的模擬位置和最大模擬預(yù)測角度，確定第二上下文像素矢量；根據(jù)第二上下文像素矢量、增大的預(yù)測扇徑和目標(biāo)像素的模擬位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差。第二方面，本發(fā)明提供一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息獲取子系統(tǒng)、預(yù)處理子系統(tǒng)、類型選擇子系統(tǒng)、信息嵌入子系統(tǒng)和信息提取子系統(tǒng)，信息獲取子系統(tǒng)用于獲取載體圖像和輔助信息，輔助信息包括水印信息和位置圖；預(yù)處理子系統(tǒng)用于對載體圖像中的像素灰度值進行修改，記錄修改位置，保存至位置圖，并壓縮位置圖；類型選擇子系統(tǒng)用于根據(jù)載體圖像，確定掃描分塊的尺寸和圖像粗糙度；根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑；根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置；信息嵌入子系統(tǒng)用于根據(jù)輔助信息的最大長度，確定輔助信息的存儲位置；根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像，形成載密圖像；信息提取子系統(tǒng)用于識別載密圖像中的輔助信息，并解壓位置圖；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，從載密圖像中提取水印信息；根據(jù)解壓后的位置圖，對已修改像素灰度值的像素進行恢復(fù)，還原載體圖像。進一步地，類型選擇子系統(tǒng)在根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑時，具體用于：對于高負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第一扇徑；對于中負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第二扇徑；對于低負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第三扇徑，且第一扇徑小于第二扇徑，第二扇徑小于第三扇徑；類型選擇子系統(tǒng)在根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置時，具體用于：將圖像粗糙度與預(yù)獲取的最大粗糙度閾值比較：若圖像粗糙度大于等于最大粗糙度閾值，則生成處理錯誤提示信息，若圖像粗糙度小于最大粗糙度閾值，則當(dāng)扇徑為第一扇徑，則選定參照像素數(shù)量為3～4個，當(dāng)扇徑為第二扇徑，則選定參照像素數(shù)量為8～10個，當(dāng)扇徑為第三扇徑，則選定參照像素數(shù)量為7～15個；根據(jù)選定的參照像素數(shù)量，設(shè)置目標(biāo)像素的虛擬位置和上下文像素矢量；遍歷目標(biāo)像素的虛擬位置，根據(jù)上下文像素矢量，獲取性能遍歷結(jié)果；根據(jù)性能遍歷結(jié)果和預(yù)獲取的參數(shù)比重信息，設(shè)置最大預(yù)測角度和目標(biāo)像素的位置。進一步地，信息嵌入子系統(tǒng)在根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差時，具體用于：根據(jù)最大預(yù)測角度和參照像素數(shù)量，確定上下文像素矢量；將上下文像素矢量中上下文像素的像素灰度值進行排序，獲取最小像素灰度值和最大像素灰度值；根據(jù)最小像素灰度值和最大像素灰度值，通過如下公式，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測值，其中，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測值和真實值，通過如下公式，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，其中，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值。進一步地，信息嵌入子系統(tǒng)在根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像時，具體用于：根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，通過如下公式，進行平移和擴展，獲取平移和擴展后的預(yù)測誤差，其中，PE為平移和擴展后的預(yù)測誤差，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)輔助信息的存儲位置，以及平移和擴展后的預(yù)測誤差，將水印信息嵌入載體圖像。由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法、系統(tǒng)，能夠?qū)ο袼鼗叶戎颠M行修改，有效防止后續(xù)信息處理過程中像素溢出，避免載密圖像顯示異常，有助于提高可逆性。該方法通過設(shè)置鈍角預(yù)測的最優(yōu)參數(shù)，如最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，增強參照像素對目標(biāo)像素的包裹性，有助于提高預(yù)測精度，再將水印信息嵌入載體圖像，達到最佳性能，即最大化的嵌入容量和最高的峰值信噪比，實現(xiàn)水印信息隱藏。同時，該方法還能夠從載密圖像中提取水印信息，還原載體圖圖像，以保證可逆性。因此，本發(fā)明基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法、系統(tǒng)，能夠提高嵌入容量和峰值信噪比，增強預(yù)測性能。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。在所有附圖中，類似的元件或部分一般由類似的附圖標(biāo)記標(biāo)識。附圖中，各元件或部分并不一定按照實際比例繪制。圖1示出了本發(fā)明所提供的第一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法流程圖；圖2示出了本發(fā)明所提供的一種像素掃描順序的示意圖；圖3示出了本發(fā)明所提供的一種RAP型像素分布示意圖；圖4示出了本發(fā)明所提供的一種OAP-I型像素分布示意圖；圖5示出了本發(fā)明所提供的一種OAP-II型像素分布示意圖；圖6～(a)為Lena圖像的RAP型第一預(yù)測誤差直方圖；圖6～(b)為Lena圖像的RAP型第二預(yù)測誤差直方圖；圖6～(c)為Lena圖像的RAP型第三預(yù)測誤差直方圖；圖7～(a)為Lena圖像的OAP-I型第一預(yù)測誤差直方圖；圖7～(b)為Lena圖像的OAP-I型第二預(yù)測誤差直方圖；圖7～(c)為Lena圖像的OAP-I型第三預(yù)測誤差直方圖；圖8～(a)為Lena圖像的OAP-II型第一預(yù)測誤差直方圖；圖8～(b)為Lena圖像的OAP-II型第二預(yù)測誤差直方圖；圖8～(c)為Lena圖像的OAP-II型第三預(yù)測誤差直方圖；圖9示出了本發(fā)明所提供的第二種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法流程圖；圖10示出了本發(fā)明所提供的第三種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法流程圖；圖11～(a)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像SIPI圖像數(shù)據(jù)集Lena；圖11～(b)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像SIPI圖像數(shù)據(jù)集Airplane-F16；圖11～(c)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像SIPI圖像數(shù)據(jù)集Baboon；圖11～(d)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像SIPI圖像數(shù)據(jù)集Barbara；圖11～(e)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像SIPI圖像數(shù)據(jù)集Boat；圖11～(f)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像SIPI圖像數(shù)據(jù)集Peppers；圖12示出了本發(fā)明所提供的不同圖像對嵌入容量各權(quán)重的變化曲線；圖13示出了本發(fā)明所提供的不同圖像對移位率各權(quán)重的變化曲線；圖14～(a)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像Lena的PSNR變化曲線；圖14～(b)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像Airplane-F16的PSNR變化曲線；圖14～(c)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像Baboon的PSNR變化曲線；圖14～(d)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像Barbara的PSNR變化曲線；圖14～(e)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像Boat的PSNR變化曲線；圖14～(f)示出了本發(fā)明所提供的測試圖像Peppers的PSNR變化曲線；圖15示出了本發(fā)明所提供的一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明技術(shù)方案的實施例進行詳細的描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，因此只是作為示例，而不能以此來限制本發(fā)明的保護范圍。需要注意的是，除非另有說明，本申請使用的技術(shù)術(shù)語或者科學(xué)術(shù)語應(yīng)當(dāng)為本發(fā)明所屬領(lǐng)域技術(shù)人員所理解的通常意義。第一方面，本發(fā)明實施例提供一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法，結(jié)合圖1，該方法包括：信息獲取步驟S1：獲取載體圖像和輔助信息，輔助信息包括水印信息和位置圖，在此，輔助信息用來記錄水印信息提取和載體圖像恢復(fù)所必須的參數(shù)，包括壓縮位置圖長度，最大粗糙度閾值，參照像素數(shù)量，水印信息凈荷最后嵌入位置，同時，也便于頭信息的提??；預(yù)處理步驟S2：對載體圖像中的像素灰度值進行修改，記錄修改位置，保存至位置圖，并壓縮位置圖，在此，灰度圖像的像素灰度值范圍為[0,255]，預(yù)測排序類算法對像素灰度值的最大修改值為1，因此，先將所有0像素灰度值修改為1像素灰度值，將255像素灰度值修改為254像素灰度值，并用位置圖記錄下修改的像素，形式為二值矩陣、二值矢量或者二值圖像，然后壓縮位置圖；類型選擇步驟S3：根據(jù)載體圖像，確定掃描分塊的尺寸和圖像粗糙度，在此，為兼顧信息嵌入容量和嵌入后圖像的保真度，掃描分塊不宜過小或過大，最小的掃描分塊為2×2分塊，最大的掃描分塊為4×4分塊；根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑，在此，以目標(biāo)像素為頂點，以目標(biāo)像素和參照像素的連線為兩邊的最大夾角的邊所組成的圖形為預(yù)測扇形。預(yù)測扇形中的參照像素與目標(biāo)像素的臨近程度，稱為扇徑，記為Rs；根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，在此，結(jié)合圖2，掃描順序為從左到右、自上而下逐個掃描像素，xi,j+1為目標(biāo)像素，該目標(biāo)像素的位置為第i行、第j+1列，其右方、下方和右下方的若干像素均為參照像素或上下文像素，具體像素位置和大小可根據(jù)情況靈活確定。一般遵循緊鄰原則，即優(yōu)先安排與目標(biāo)像素最近的像素作為上下文像素，不間隔選擇。因此，經(jīng)常使用的參照像素數(shù)量一般為2～15個；為保證可逆性，在指定大小的掃描分塊內(nèi)，目標(biāo)像素必須位于參考像素之前。信息嵌入步驟S4：根據(jù)輔助信息的最大長度，確定輔助信息的存儲位置，在此，根據(jù)輔助信息的最大長度，從載體圖像的第一個像素開始，按光柵掃描順序，提取相同長度像素的最低有效位，也稱為頭信息，利用頭信息的位置來存儲輔助信息；根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像，形成載密圖像，并標(biāo)記水印信息的嵌入位置，且水印信息的嵌入位置之后即為輔助信息的嵌入位置；信息提取步驟S5：識別載密圖像中的輔助信息，并解壓位置圖，在此，讀取載密圖像前若干個像素的最低有效位，按照光柵順序，讀取與頭信息長度相同的像素的最低有效位，獲得并識別輔助信息，解壓縮預(yù)處理的位置圖；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，從載密圖像中提取水印信息，在此，執(zhí)行嵌入過程的逆過程，即通過如下公式，獲得目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，其中，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值，對低于最大粗糙度閾值的局部粗糙度目標(biāo)像素，計算預(yù)測誤差，其中，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，并按照解擴展和解移位策略進行水印信息的提取和初步載體圖像恢復(fù)。其中，解擴展和解移位策略如下：其中，PE為平移和擴展后的預(yù)測誤差，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差；根據(jù)解壓后位置圖，對已修改像素灰度值像素進行恢復(fù)，還原載體圖像，在此，按照解壓縮后的位置圖，恢復(fù)預(yù)處理修改像素，即將修改過的1像素灰度值恢復(fù)為0像素灰度值，將修改過的254像素灰度值恢復(fù)為255像素灰度值，完成載體圖像的最后恢復(fù)。在此，結(jié)合圖3、圖4或圖5，RAP的和參照像素矢量分別為：OAP-I的和參照像素矢量分別為：OAP-II的和參照像素矢量分別為三種預(yù)測方法實際預(yù)測扇徑內(nèi)的參照像素矢量維數(shù)滿足為：時，時，時，不同扇徑條件下，所需的參照像素位置和數(shù)量不同，為了最大化嵌入容量應(yīng)采用不同的掃描分塊尺寸，表1給出了不同條件下不同方法的掃描像素分塊尺寸。表1不同扇徑下不同方法的掃描像素分塊尺寸圖6～圖8均為預(yù)測誤差直方圖，且0柱的比特用來表示攜帶水印信息，其他柱數(shù)據(jù)用來表示被移位，橫坐標(biāo)為預(yù)測誤差，簡明起見，只給出了[-3:1:3]誤差對應(yīng)的直方圖。由圖6～圖8可知，預(yù)測誤差為零的比特數(shù)最多，在0柱位置嵌入信息可獲得最高的嵌入容量，扇徑越大，可嵌入比特數(shù)越少，移位比特數(shù)越少，且變化越來越平緩，預(yù)測誤差的絕對值越大，移位比特數(shù)量越少。表2三種預(yù)測方法在三種扇徑下的嵌入容量Ncap/D由表2可知：RAP的參照像素數(shù)量和像素最大預(yù)測角度均低于OAP-I和OAP-II，因此，前者的嵌入容量明顯低于后兩種方法。表3三種預(yù)測方法在三種扇徑下的移位率Rsft/D由表3可知：RAP的參照像素數(shù)量和像素最大預(yù)測角度均低于OAP-I和OAP-II，因此，前者的移位率明顯高于后兩種方法，嵌入質(zhì)量最差。由上述技術(shù)方案可知，本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法，能夠?qū)ο袼鼗叶戎颠M行修改，有效防止后續(xù)信息處理過程中像素溢出，避免載密圖像顯示異常，有助于提高可逆性。該方法通過設(shè)置鈍角預(yù)測的最優(yōu)參數(shù)，如最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，增強參照像素對目標(biāo)像素的包裹性，有助于提高預(yù)測精度，再將水印信息嵌入載體圖像，達到最佳性能，即最大化的嵌入容量和最高的峰值信噪比，實現(xiàn)水印信息隱藏。同時，該方法還能夠從載密圖像中提取水印信息，還原載體圖圖像，以保證可逆性。因此，本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法，能夠提高嵌入容量和峰值信噪比，增強預(yù)測性能。具體地，本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法，在根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑時，實現(xiàn)過程如下：對于高負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第一扇徑，記為對于中負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第二扇徑，記為對于低負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第三扇徑，記為且第一扇徑小于第二扇徑，第二扇徑小于第三扇徑，在此，結(jié)合圖3、圖4或圖5，RAP的和參照像素矢量分別為：OAP-I的和參照像素矢量分別為：OAP-II的和參照像素矢量分別為：根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，具體包括：將圖像粗糙度與預(yù)獲取的最大粗糙度閾值比較：若圖像粗糙度大于等于最大粗糙度閾值，則生成處理錯誤提示信息，若圖像粗糙度小于最大粗糙度閾值，則：當(dāng)扇徑為第一扇徑，則選定參照像素數(shù)量為3～4個，當(dāng)扇徑為第二扇徑，則選定參照像素數(shù)量為8～10個，當(dāng)扇徑為第三扇徑，則選定參照像素數(shù)量為7～15個；根據(jù)選定的參照像素數(shù)量，設(shè)置目標(biāo)像素虛擬位置和上下文像素矢量；遍歷目標(biāo)像素的虛擬位置，根據(jù)所述上下文像素矢量，獲取性能遍歷結(jié)果；根據(jù)性能遍歷結(jié)果和預(yù)獲取的參數(shù)比重信息，設(shè)置最大預(yù)測角度和目標(biāo)像素的位置。扇徑越大，嵌入信息的容量越小，該方法能夠結(jié)合水印信息的負載量，設(shè)定預(yù)測扇形的扇徑，以實現(xiàn)水印信息的有效嵌入。同時，預(yù)測方法的性能還和圖像內(nèi)容有關(guān)，而信息隱藏性能的優(yōu)劣，直接決定于對目標(biāo)像素的預(yù)測能力，因此，先確定目標(biāo)像素預(yù)測能力，后選擇相應(yīng)的預(yù)測策略，衡量像素預(yù)測能力的方法也十分必要，在此，該方法還能夠根據(jù)不同的扇徑，獲取性能遍歷結(jié)果，并結(jié)合參數(shù)比重信息，以設(shè)置最優(yōu)預(yù)測參數(shù)，以獲取最佳預(yù)測性能，有助于提高嵌入容量和嵌入質(zhì)量。例如，針對高負載量的水印信息，參數(shù)比重信息具體為：最大預(yù)測角度影響最大，參照像素數(shù)量中等，目標(biāo)像素的位置最小且稍微偏弱。因此，該方法優(yōu)先選擇維數(shù)較高的上下文像素矢量，再遍歷可能的目標(biāo)像素的虛擬位置，選取可獲得最優(yōu)性能的最大預(yù)測角度和目標(biāo)像素位置。針對中等負載量的水印信息，參數(shù)比重信息具體為：最大預(yù)測角度影響最大，參照像素數(shù)量最小且非常小，可忽略，目標(biāo)像素的位置為中等，占有較大比重。因此，該方法遍歷可能的目標(biāo)像素虛擬位置即可，選取可獲得最優(yōu)性能的目標(biāo)像素的位置。針對低負載量的水印信息，參數(shù)比重信息具體為：最大預(yù)測角度影響最大，參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，雖然稍小，但仍占有比較大的比重，且相差不大。因此，該方法根據(jù)可能的上下文像素矢量，遍歷可能的目標(biāo)像素虛擬位置，選取可獲得最優(yōu)性能的預(yù)測參數(shù)。具體地，在根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差時，該方法實現(xiàn)過程如下：根據(jù)最大預(yù)測角度和參照像素數(shù)量，確定上下文像素矢量；將上下文像素矢量中上下文像素的像素灰度值進行排序，獲取最小像素灰度值和最大像素灰度值；根據(jù)最小像素灰度值和最大像素灰度值，通過如下公式，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測值，其中，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值，在此，分兩種情況：第一種情況是上下文像素矢量中的像素灰度值不相等，即min(C)≠max(C)，如果目標(biāo)像素的實際值比上下文像素矢量的最小值還小，那么，將這個最小值作為目標(biāo)像素的預(yù)測值；如果目標(biāo)像素的實際值比上下文像素矢量的最大值還大，那么，將這個最大值作為目標(biāo)像素的預(yù)測值；針對其它情況，均表示目標(biāo)像素不可預(yù)測。第二種情況是上下文像素矢量中的像素灰度值相等，即min(C)＝max(C)，如果目標(biāo)像素的實際值和上下文像素矢量的值都相等，而且都是254，就將254作為目標(biāo)像素的預(yù)測值；如果上下文像素矢量的值都相等為VC，而且，目標(biāo)像素的實際值小于或者等于VC，就將VC作為目標(biāo)像素的預(yù)測值；針對其它情況，均表示目標(biāo)像素不可預(yù)測。根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測值和真實值，通過如下公式，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，其中，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值。在此，該方法能夠結(jié)合最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，有助于提高目標(biāo)像素預(yù)測誤差的準(zhǔn)確性，且為水印信息的嵌入提供有效信息支持。具體地，在根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像時，該方法的實現(xiàn)過程如下：根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，通過如下公式，進行平移和擴展，獲取平移和擴展后的預(yù)測誤差，其中，PE為平移和擴展后的預(yù)測誤差，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)輔助信息的存儲位置，以及平移和擴展后的預(yù)測誤差，將水印信息嵌入載體圖像，并標(biāo)記水印信息的嵌入位置，將輔助信息嵌入水印信息嵌入位置之后。在此，擴展的預(yù)測誤差用來表征嵌入信息的容量，平移的預(yù)測誤差用來保證可逆性。具體地，在預(yù)處理步驟之后，類型選擇步驟之前，結(jié)合圖9或圖10，本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測方法還包括參數(shù)比重信息獲取步驟：根據(jù)載體圖像，確定掃描分塊的尺寸、目標(biāo)像素的模擬位置和最大模擬預(yù)測角度，在此，根據(jù)載體圖像的分辨率和負載大小，確定合適的掃描分塊；根據(jù)掃描分塊的尺寸和水印信息，確定預(yù)測扇徑；根據(jù)預(yù)測扇徑、目標(biāo)像素模擬位置和最大模擬預(yù)測角度，確定第一上下文像素矢量；根據(jù)第一上下文像素矢量、預(yù)測扇徑和目標(biāo)像素的模擬位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差；根據(jù)目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差，進行平移和擴展，獲取嵌入容量和峰值信噪比，分析對嵌入質(zhì)量的影響；根據(jù)嵌入容量和峰值信噪比，分析參照像素數(shù)量、最大預(yù)測角和目標(biāo)像素位置的影響比重，獲取參數(shù)比重信息。并且，在獲取目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差之后，進行平移和擴展之前，結(jié)合圖10，該方法還包括：增大預(yù)測扇徑；將增大的預(yù)測扇徑與預(yù)設(shè)的最大預(yù)測扇徑比較：若增大的預(yù)測扇徑大于等于最大預(yù)測扇徑，則根據(jù)目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差，進行平移和擴展，獲取嵌入容量和峰值信噪比；若增大的預(yù)測扇徑小于最大預(yù)測扇徑，則：根據(jù)增大的預(yù)測扇徑、目標(biāo)像素的模擬位置和最大模擬預(yù)測角度，確定第二上下文像素矢量；根據(jù)第二上下文像素矢量、增大的預(yù)測扇徑和目標(biāo)像素的模擬位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的模擬預(yù)測誤差。為了表示三個因素的影響比重，在此，用如下公式表示：其中，H表示預(yù)測能力指標(biāo)，D表示參照像素個數(shù)，Θ表示最大預(yù)測角度，Γ表示目標(biāo)像素的位置，μ，λ和k分別為相應(yīng)因素的系數(shù)。如果用δ1，δ2和δ3表示各因素的比重，得到如下公式：其中，有δ1∈[0,1]，δ2∈[0,1]和δ3∈[0,1]，值越大說明該因子對預(yù)測指標(biāo)的影響越大，反之則越小。用表2的數(shù)據(jù)為例來說明嵌入容量的像素預(yù)測能力。因容量較大，為便于表達，取H＝10-4*Ec，由此得到：當(dāng)時，于是，從而，類似地，可以得到其它兩種扇徑下的影響因素比重，用表4表示。表4不同扇徑下嵌入容量預(yù)測能力影響因素比重依據(jù)表4，我們可以獲得如下結(jié)論：第一，無論預(yù)測扇徑大小，三種因素都影響對嵌入容量的預(yù)測，而且，最大預(yù)測角度的比重最大，均超過了0.5；第二，目標(biāo)像素位置對嵌入容量的預(yù)測能力隨著預(yù)測扇徑的增大而增加；第三，第一扇徑時，目標(biāo)像素位置對嵌入容量的預(yù)測能力影響最?。坏诙?、三扇徑時，目標(biāo)像素位置對嵌入容量的預(yù)測能力影響均大大超過了參考像素數(shù)量。用表3的數(shù)據(jù)為例來說明移位率的像素預(yù)測能力。移位率數(shù)據(jù)可直接作為預(yù)測能力指標(biāo)，由此得到：當(dāng)時，于是，從而，類似地，可以得到其它兩種扇徑下的影響因素比重，用表5表示。表5不同扇徑下移位率預(yù)測能力影響因素比重依據(jù)表5，我們可以獲得如下結(jié)論：第一，無論預(yù)測扇徑大小，三種因素都影響對移位率的預(yù)測，而且，最大預(yù)測角度的比重最大，均超過了0.5。第二，隨著預(yù)測扇徑逐漸增大，參照像素數(shù)量對移位率預(yù)測能力影響呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，第一扇徑和第三扇徑時，均在25％左右，而第二扇徑時，影響比重則驟降至不到10％。第三，隨著預(yù)測扇徑逐漸增大，目標(biāo)像素位置對移位率預(yù)測能力影響呈現(xiàn)先陡然上升后緩慢下降的趨勢，第一扇徑時，為17％，而第二、三扇徑時，則均在高于25％。針對預(yù)測性能的評價，在此，采用嵌入容量和峰值信噪比兩個指標(biāo)進行評價。載體圖像選擇如圖11所示的SIPI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的8位灰度圖像，尺寸均為512×512。所用的水印信息均為相同的隨機比特流，仿真采用Matlab2013a平臺。針對滿秩預(yù)測的嵌入容量性能：表6預(yù)測的嵌入容量對比表7不同預(yù)測扇徑下對嵌入容量的預(yù)測能力影響因素權(quán)重對比由表6和表7可知，在第三扇徑條件下，不同圖像所對應(yīng)的影響因素權(quán)重變化比較大，這說明這種條件下的權(quán)重和圖像內(nèi)容相關(guān)。結(jié)合圖12，圖12中橫軸為影響因素，坐標(biāo)(1,2,3,4,5,6,7,8,9)一一對應(yīng)三種扇徑下的影響因素縱坐標(biāo)為因素權(quán)重。在預(yù)測扇徑為最大時，各影響因素對圖像的預(yù)測能力因圖像內(nèi)容而不同，最大預(yù)測角度的影響變化最大，目標(biāo)像素位置次之，參照像素數(shù)量最小。Lena，Barbara和Peppers都屬于平滑程度一般的圖像，具有相同或接近灰度值的區(qū)域比較多，區(qū)域之間的灰度值差別較大，他們的預(yù)測影響因素權(quán)重變化一致，參照像素數(shù)量的影響最小且變動范圍最小σ∈(0,0.02)，最大預(yù)測角度影響最大，目標(biāo)位置選擇影響居中，二者變動范圍較大σ∈(0,1)。Baboon和Boat屬于粗糙圖像，像素灰度變化劇烈，分布復(fù)雜，影響因素變化一致，參照像素數(shù)量影響最小且變動最小σ∈(0,0.01)，但和最大預(yù)測角度影響差別不大，目標(biāo)像素位置影響最大Airplane屬于平滑圖像，像素點變化緩慢，相同或相近灰度值集中，各因素的權(quán)重則為參照像素數(shù)量影響最小但超越了平滑圖像Lena，Barbara和Peppers，最大預(yù)測角度影響居中低于平滑圖像且高于粗糙圖像，目標(biāo)像素位置影響最大明顯超越了平滑圖像。由此可知：第一，中低預(yù)測扇徑下，對嵌入容量的預(yù)測能力三種影響因素權(quán)重基本一致，與圖像內(nèi)容平滑度無關(guān)。第二，第一預(yù)測扇徑下，最大預(yù)測角度影響最大，接近60％；參照像素數(shù)量次之，接近25％；目標(biāo)像素位置最小，約為17％。第三，第二、三預(yù)測扇徑下，最大預(yù)測角度影響最大，接近65％；目標(biāo)像素位置次之，約為27％；參照像素數(shù)量最小，約為8％；第四，第三預(yù)測扇徑下，各因子權(quán)重變化不一、大小不一，最大預(yù)測角度影變化最大，目標(biāo)像素位置次之，參照像素數(shù)量最小。第五，一般平滑圖像最大預(yù)測角度影響最大，目標(biāo)像素位置次之，參照像素數(shù)量最?。淮植趫D像和平滑圖像的目標(biāo)像素位置影響最大，最大預(yù)測角度次之，參照像素數(shù)量最?。黄交瑘D像的各影響因素權(quán)重處于一般平滑圖像和粗糙圖像之間。針對滿秩預(yù)測的移位率性能：表8預(yù)測的移位率對比表9不同預(yù)測扇徑下對嵌入容量的預(yù)測能力影響因素權(quán)重對比由表8和表9可知，在第三扇徑條件下，不同圖像所對應(yīng)的影響因素權(quán)重變化比較大，這說明這種條件下的權(quán)重和圖像內(nèi)容相關(guān)。結(jié)合圖13，圖13的坐標(biāo)意義同圖12。不難發(fā)現(xiàn)，各影響因子對移位率的預(yù)測貢獻與預(yù)測嵌入容量明顯不同。在預(yù)測扇徑為第三扇徑時，各影響因素對圖像的預(yù)測能力因圖像內(nèi)容而不同，最大預(yù)測角度的影響變化最大，參照像素數(shù)量次之，目標(biāo)像素位置最小。平滑圖像Airplane和一般平滑圖像Lena，Barbara，Peppers的預(yù)測影響因素權(quán)重變化一致，最大預(yù)測角度影響最大，參照像素數(shù)量的影響次之目標(biāo)位置選擇影響最小且變動范圍都不大σ∈(0,0.02)。Baboon和Boat屬于粗糙圖像，相對而言，Baboon最為粗糙，Boat粗糙程度略低，介于Baboon和一般圖像之間。對Baboon圖像來講，目標(biāo)像素位置影響最大參照像素數(shù)量影響次之最大預(yù)測角度影響最小與粗糙程度類似，Boat圖像的因子權(quán)重也居Baboon和較為平滑圖像之間，目標(biāo)像素位置影響最大最大預(yù)測角度影響次之參照像素數(shù)量影響最小由此可知：第一，第一、二扇徑下，對移位率的預(yù)測能力三種影響因素權(quán)重基本一致，與圖像內(nèi)容平滑度無關(guān)。第二，第一預(yù)測扇徑下，最大預(yù)測角度影響最大，接近60％；參照像素數(shù)量次之，約為25％；目標(biāo)像素位置最小，約為17％。第三，第二預(yù)測扇徑下，最大預(yù)測角度影響最大，接近65％；目標(biāo)像素位置次之，約為27％；參照像素數(shù)量最小，約為9％。第四，第三預(yù)測扇徑下，各因子權(quán)重變化不一、大小不一，最大預(yù)測角度影變化最大，參照像素數(shù)量次之，目標(biāo)像素位置最小。第五，一般平滑圖像和平滑圖像最大預(yù)測角度影響最大，目標(biāo)像素位置次之，參照像素數(shù)量最?。淮植趫D像的目標(biāo)像素位置影響最大，最大預(yù)測角度次之，參照像素數(shù)量最?。坏痛植诙葓D像的各影響因素權(quán)重處于一般平滑圖像和粗糙圖像之間，目標(biāo)像素位置影響最大，參照像素數(shù)量次之，最大預(yù)測角度影響最小。針對最優(yōu)性能對比：表10最優(yōu)嵌入容量ImageLuoetal.HongLietal.RAPOAP-IOAP-IILena57.3158.5059.8660.3160.6560.72Airplane57.9762.0861.6163.7263.7763.73Baboon51.0656.1353.5054.2053.7553.72Barbara55.7458.3359.9859.8260.4060.35Boat54.0656.6358.1158.4358.4758.32Peppers55.2956.1056.1258.8159.1359.04Average55.2457.9658.2059.2259.3659.31表1110000比特時的PSNR對比ImageLuoetal.HongLietal.RAPOAP-IOAP-IILena53.8354.9056.2256.7056.7356.82Airplane55.4458.5958.1459.9259.9759.94Barbara52.6654.9454.7355.6156.6256.57Boat51.1952.2953.3154.2054.4254.12Peppers52.2152.1554.7255.0355.3255.23Average53.0754.5755.4256.2956.6156.54表1220000比特時的PSNR對比在此，針對該方法和其他幾種典型算法的PSNR性能，進行比較，測試圖像仍然選擇圖11所示的SIPI圖像數(shù)據(jù)集中的(a)～(f)圖像。為保證測試效果的客觀性，水印凈荷均采用相同的相應(yīng)長度的隨機數(shù)據(jù)流。OAP-I和OAP-II是指按照不同像素分塊掃描尺寸，不滿足OAP條件的使用RAP方法，滿足OAP預(yù)測條件的使用OAP方法，像素分塊尺寸行數(shù)和列數(shù)大小均可能為2，3，4。因此，Quetal方法，OAP-I和OAP-II掃描分別采用1-15，1-14和1-13個參照像素，分別執(zhí)行15，14和13次，取其性能參數(shù)最優(yōu)值。最優(yōu)嵌入容量如表10所示，對所有測試圖像，OAP-I和OAP-II稍低于RAP方法，但這三種方法的最大嵌入容量大致相同，均高于PVO預(yù)測方法。具體來講，Lena，Airplane，Baboon，Barbara，Boat和Peppers的前三種方法的平均值分別比PVO平均值高出12774，12567和12482。表11和表12分別列出了凈荷負載在10000和20000比特時各測試圖像對應(yīng)的PSNR值，其中Baboon圖像的最大嵌入容量小于20000比特，因而沒有在表12中列出。從表11來看，凈荷負載為10000比特時，OAP-I方法比RAP方法分別提升了0.34dB，0.05dB，-0.45dB，0.58dB，0.04dB和0.32dB，平均提升0.14dB。OAP-II方法略低于OAP-I方法，但仍比RAP方法分別提升了0.41dB，0.01dB，-0.48dB，0.53dB，0.11dB和0.23dB，平均提升0.09dB。從表11來看，凈荷負載為20000比特時，OAP-I方法比RAP方法分別提升了0.03dB，0.05dB，0.01dB，0.22dB和0.29，平均提升0.32dB。OAP-II方法略低于OAP-I方法，但仍比RAP方法分別提升了0.12dB，0.02dB，-0.04dB，-0.08dB和0.20dB，平均提升0.25dB。結(jié)合圖14，整體來看，測試結(jié)果有四個特點：第一，不同圖像粗糙程度不同，(a)～(e)RAPQuetal方法的曲線在全部負載區(qū)域都高于Luoetal.方法和Hong方法，而Lietal的PVO曲線在低負載時接近RAP曲線，在中高負載部分則下降較多。Lena，Barbara，Boat和Peppers等圖像中，Lietal方法在中高負載區(qū)高于Hong曲線，低于RAP曲線，Airplane圖像則低于Hong曲線。而在低負載區(qū)，Barbara和Peppers的Lietal方法則高于RAP曲線。OAP-I和OAP-II兩種方法在中高負載時性能獲得較大提升，在低負載時不低于RAP。第二，凈荷負載均勻變化時，不同方法的變化趨勢相同，但劇烈程度不一；低負載階段，各算法曲線下降較為明顯，降低速度基本相同；進入中等負載區(qū)后，Lietal方法則有一個陡降，而后才轉(zhuǎn)為平緩。第三，在中高負載時，OAP-I和OAP-II算法優(yōu)勢更為凸顯，而且對RAP的提升較為明顯。Airplane的OAP-I和OAP-II基本重合，Lena的OAP-I稍低于OAP-II，Barbara，Boat和Peppers的OAP-I稍高于OAP-II，而Boat更為明顯。第四，Baboon在測試圖像中最為粗糙，各算法區(qū)別較大。OAP-I，OAP-II，RAP，Hong算法線性保持較好，在低負載段依次降低，但在中高負載段比較接近。Li算法在低負載段為最高，進入中高負載區(qū)時則降低較快，比RAP算法高，但比OAP-I，OAP-II低。Luo算法最低，但變化最為平緩，而且最低值也高于50dB。在此，該方法能夠?qū)ο袼仡A(yù)測能力進行評價，獲取鈍角預(yù)測方法的各個參數(shù)影響比重，獲取參數(shù)比重信息，為目標(biāo)像素的預(yù)測提供有效信息支持。第二方面，本發(fā)明實施例提供一種基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測系統(tǒng)，結(jié)合圖15，該系統(tǒng)包括信息獲取子系統(tǒng)1、預(yù)處理子系統(tǒng)2、類型選擇子系統(tǒng)3、信息嵌入子系統(tǒng)4和信息提取子系統(tǒng)5，信息獲取子系統(tǒng)1用于獲取載體圖像和輔助信息，輔助信息包括水印信息和位置圖；預(yù)處理子系統(tǒng)2用于對載體圖像中的像素灰度值進行修改，記錄修改位置，保存至位置圖，并壓縮位置圖；類型選擇子系統(tǒng)3用于根據(jù)載體圖像，確定掃描分塊的尺寸和圖像粗糙度；根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑；根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置；信息嵌入子系統(tǒng)4用于根據(jù)輔助信息的最大長度，確定輔助信息的存儲位置；根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像，形成載密圖像；信息提取子系統(tǒng)5用于識別載密圖像中的輔助信息，并解壓位置圖；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，從載密圖像中提取水印信息；根據(jù)解壓后的位置圖，對已修改像素灰度值的像素進行恢復(fù)，還原載體圖像。由上述技術(shù)方案可知，本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測系統(tǒng)，能夠?qū)ο袼鼗叶戎颠M行修改，有效防止后續(xù)信息處理過程中像素溢出，避免載密圖像顯示異常，有助于提高可逆性。該系統(tǒng)通過設(shè)置鈍角預(yù)測的最優(yōu)參數(shù)，如最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，增強參照像素對目標(biāo)像素的包裹性，有助于提高預(yù)測精度，再將水印信息嵌入載體圖像，達到最佳性能，即最大化的嵌入容量和最高的峰值信噪比，實現(xiàn)水印信息隱藏。同時，該系統(tǒng)還能夠從載密圖像中提取水印信息，還原載體圖圖像，以保證可逆性。因此，本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測系統(tǒng)，能夠提高嵌入容量和峰值信噪比，增強預(yù)測性能。為了進一步提高本實施例基于可逆信息隱藏的鈍角預(yù)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，類型選擇子系統(tǒng)3在根據(jù)水印信息，確定預(yù)測扇形的扇徑時，具體用于：對于高負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第一扇徑；對于中負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第二扇徑；對于低負載量的水印信息，則確定預(yù)測扇形的扇徑為第三扇徑，且第一扇徑小于第二扇徑，第二扇徑小于第三扇徑。類型選擇子系統(tǒng)3在根據(jù)扇徑和圖像粗糙度，選定最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置時，具體用于：將圖像粗糙度與預(yù)獲取的最大粗糙度閾值比較：若圖像粗糙度大于等于最大粗糙度閾值，則生成處理錯誤提示信息，若圖像粗糙度小于最大粗糙度閾值，則當(dāng)扇徑為第一扇徑，則選定參照像素數(shù)量為3～4個，當(dāng)扇徑為第二扇徑，則選定參照像素數(shù)量為8～10個，當(dāng)扇徑為第三扇徑，則選定參照像素數(shù)量為7～15個；根據(jù)選定的參照像素數(shù)量，設(shè)置目標(biāo)像素的虛擬位置和上下文像素矢量；遍歷目標(biāo)像素的虛擬位置，根據(jù)上下文像素矢量，獲取性能遍歷結(jié)果；根據(jù)性能遍歷結(jié)果和預(yù)獲取的參數(shù)比重信息，設(shè)置最大預(yù)測角度和目標(biāo)像素的位置。在此，該系統(tǒng)能夠結(jié)合水印信息的負載量，設(shè)定預(yù)測扇形的扇徑，以實現(xiàn)水印信息的有效嵌入。同時，預(yù)測系統(tǒng)的性能還和圖像內(nèi)容有關(guān)，而信息隱藏性能的優(yōu)劣，直接決定于對目標(biāo)像素的預(yù)測能力，因此，先確定目標(biāo)像素預(yù)測能力，后選擇相應(yīng)的預(yù)測策略，衡量像素預(yù)測能力的系統(tǒng)也十分必要，在此，該系統(tǒng)還能夠根據(jù)不同的扇徑，獲取性能遍歷結(jié)果，并結(jié)合參數(shù)比重信息，以設(shè)置最優(yōu)預(yù)測參數(shù)，以獲取最佳預(yù)測性能，有助于提高嵌入容量和嵌入質(zhì)量。信息嵌入子系統(tǒng)4在根據(jù)最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差時，具體用于：根據(jù)最大預(yù)測角度和參照像素數(shù)量，確定上下文像素矢量；將上下文像素矢量中上下文像素的像素灰度值進行排序，獲取最小像素灰度值和最大像素灰度值；根據(jù)最小像素灰度值和最大像素灰度值，通過如下公式，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測值，其中，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測值和真實值，通過如下公式，獲取目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，其中，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，為第i行、第j列的目標(biāo)像素的預(yù)測值，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值。在此，該系統(tǒng)能夠結(jié)合最大預(yù)測角度、參照像素數(shù)量和目標(biāo)像素的位置，對目標(biāo)像素進行預(yù)測，有助于提高目標(biāo)像素預(yù)測誤差的準(zhǔn)確性，且為水印信息的嵌入提供有效信息支持。信息嵌入子系統(tǒng)4在根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差和輔助信息的存儲位置，將水印信息嵌入載體圖像時，具體用于：根據(jù)目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，通過如下公式，進行平移和擴展，獲取平移和擴展后的預(yù)測誤差，其中，PE為平移和擴展后的預(yù)測誤差，pe為目標(biāo)像素的預(yù)測誤差，xi,j為第i行、第j列的目標(biāo)像素的真實值，min(C)為上下文像素矢量中最小像素灰度值，max(C)為上下文像素矢量中最大像素灰度值，VC為上下文像素矢量中像素灰度值；根據(jù)輔助信息的存儲位置，以及平移和擴展后的預(yù)測誤差，將水印信息嵌入載體圖像。在此，該系統(tǒng)采用擴展的預(yù)測誤差用來表征嵌入信息的容量，平移的預(yù)測誤差用來保證可逆性。最后應(yīng)說明的是：以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求和說明書的范圍當(dāng)中。當(dāng)前第1頁1 2 3