基于像素分類的隱藏圖像恢復方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，先將隱藏圖像像素分為可信像素和不可信像素，應(yīng)用可信像素最大值和最小值的均值作為估計值，優(yōu)先修復可信像素，然后根據(jù)不可信像素區(qū)域內(nèi)的可信像素修復值對不可信像素進行分類，將不可信像素分為平滑區(qū)、紋理區(qū)和其他三類待修復像素，分別對不同類別的不可信像素采用不同方法進行修復，最終得到恢復后的隱藏圖像。即使載密圖像受到高強度噪聲干擾，采用本發(fā)明方法恢復的隱藏圖像仍然具有較好的圖像效果，較好峰值信噪比且能夠保留較多的邊緣紋理細節(jié)。
【專利說明】
基于像素分類的隱藏圖像恢復方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及信息隱藏和圖像處理領(lǐng)域，具體是一種基于像素分類的隱藏圖像恢復 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、電子政務(wù)和電子商務(wù)的普及，在大數(shù)據(jù)時代對信息的安 全存儲、傳輸和訪問等方面提出了新的挑戰(zhàn)。雖然數(shù)字化信息給人們帶來便利，但在網(wǎng)絡(luò)中 傳輸?shù)男畔⑷菀妆唤孬@，存儲的數(shù)據(jù)會被攻擊，如果重要信息被竊取或篡改，用戶可能因此 而蒙受巨大損失。
[0003] 信息隱藏也稱數(shù)據(jù)隱藏，是將圖像、圖表、數(shù)據(jù)、聲音等秘密信息隱藏于圖像、聲 音、視頻等載體信息中。隱藏了秘密信息的載密信息，難以被人察覺出在信息隱藏前后的差 另Ij，只有合法用戶才可以從載密信息中正確提取秘密信息。由于嵌入前后的載體無明顯差 異，因此隱藏操作并不影響原載體的使用。信息隱藏技術(shù)作為一種信息保護方法，可廣泛應(yīng) 用于媒體版權(quán)保護、保密通信、隱私保護、國防軍事等方面，較好的解決了信息安全領(lǐng)域諸 多問題，是當前信息安全領(lǐng)域的一個重要研究熱點。
[0004] 信息隱藏主要是以圖像為載體，如果需要保護的信息也是圖像，則可以將一幅圖 像隱藏在另一幅圖像之中實現(xiàn)安全保護。由于數(shù)字圖像具有易于修改的特點，在存儲和傳 輸?shù)倪^程中，載密圖像容易遭受噪聲干擾等攻擊，這樣提取出來的隱藏圖像也同樣會遭受 到一定程度的破壞。若對載密圖像進行去噪處理，現(xiàn)有的圖像去噪方法雖能有效去除載密 圖像的噪聲，但也同時破壞了載密圖像中隱藏的像素比特位，導致從恢復后的載密圖像中 提取出的隱藏圖像效果不佳。由于隱藏圖像中像素的部分位被破壞，所以隱藏圖像是受不 規(guī)律的隨機噪聲干擾，用現(xiàn)有的圖像恢復方法效果不盡理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，將隱藏圖像像素 分為可信像素和不可信像素，首先對可信像素進行估值修復，然后應(yīng)用可信像素將不可信 像素分為紋理區(qū)域待修復像素、平滑區(qū)域待修復像素和其他待修復像素，最后對不同類別 的不可信像素采用不同的方法進行修復。當載密圖像被噪聲干擾時，通過本方法恢復的隱 藏圖像具有較好的視覺效果。
[0006] 本發(fā)明基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，包括如下步驟：
[0007] Sl.將隱藏圖像的像素分為可信像素和不可信像素兩類；
[0008] S2.應(yīng)用可信像素最大值和最小值的均值作為估計值，對可信像素進行修復；
[0009] S3.將不可信像素分為平滑區(qū)域中的待修復像素，紋理區(qū)域中的待修復像素和其 他待修復像素；
[0010] S4.應(yīng)用直線或平面插值修復方法對平滑區(qū)域中的待修復像素進行修復；
[0011] S5.應(yīng)用曲線擬合修復方法對紋理區(qū)域中的待修復像素進行修復；
[0012] S6.應(yīng)用鄰域值或聚類修復方法對其他待修復像素進行修復；
[0013 ] S7.經(jīng)S2、S4、S5、S6修復后得到恢復后的隱藏圖像。
[0014]所述Sl將隱藏圖像的像素分為可信像素和不可信像素的方法是：
[0015]信息隱藏主要是以圖像為載體，若載體和隱藏信息都是圖像，當載密圖像在傳輸 或存儲的過程中被噪聲干擾，在提取隱藏圖像時，會導致隱藏圖像中的某些像素被破壞;恢 復時通常需要檢測載密圖像的噪聲點，隱藏在噪聲點的隱藏圖像像素位可能被破壞;然后 對隱藏圖像的像素位進行標記；
[0016] 用(3(?，1〇仏=0，1，...，7)表示隱藏圖像像素位被破壞情況，？為像素點沽為？的 位；
[0017] 若隱藏圖像像素點P的第k位被破壞，用c(p，k) = l表示；
[0018] 若像素點p的第k位沒有被破壞，用c(p，k)=0表示；
[0019] 當像素點p中有部分位被破壞時，該像素點也就產(chǎn)生了失真，令辦) = k-O S(P)為像素點P的最小可信值，最小可信值越大，表明像素P被破壞越少；
[0020] ST1為閾值，若S(P)XT1，則稱像素p為可信像素，否則說明該像素被破壞較大，稱為 不可信像素。
[0021 ]所述S2對可信像素進行修復的方法是：
[0022]設(shè)可信的待修復像素點p的恢復值為AP，b(p，k)(k = 0，l，. . .，7)為像素點p的第k 位的值，如果P有t(t e {〇，1})個不可信位，則共有2t個不同的取值情況，將這些值從小到大 i Trin mi m" ) Γ η = 9^-1 ^ .
[0024] 令A= (m〇+mq)/2，將A作為像素ρ的估計值，確定像素ρ的所有不可信位，與A差值最 小的為恢復像素值，實現(xiàn)對可信像素的恢復。
[0025] 所述S3將不可信像素分為平滑區(qū)域中的待修復像素，紋理區(qū)域中的待修復像素和 其他待修復像素的方法是：
[0026] 若像素點p是不可信的，則需要根據(jù)其周圍可信像素進行分類處理；
[0027] 設(shè)像素點p的5 X 5鄰域內(nèi)中共有t個可信像素，其恢復值為A1(KiSt),給定閾值 T2，若存在兩個可信像素恢復值A(chǔ) u和Av，使I Au-Av I >T2，則p為紋理區(qū)域中的待修復像素；
[0028] 若區(qū)域內(nèi)可信點的個數(shù)t多3,且任意兩個可信像素值A(chǔ)u和Av滿足I Au-Avl彡T2JlJp 為平滑區(qū)域中的待修復像素；
[0029] 對不是紋理和平滑區(qū)域的不可信像素稱為其他待修復像素。
[0030] 所述S4對平滑區(qū)域中的待修復像素進行修復，具體包括如下步驟：
[0031] (1)應(yīng)用同一直線上的可信像素恢復不可信像素
[0032] 在像素p(xP，yP)的3\3鄰域內(nèi)，計算兩個可信點111(^，5^)、14^， 5^)與?共線的直 線，這種經(jīng)過P的直線最多有4條，分別為水平方向，垂直方向，45°方向和135°方向；若沒有 這樣的直線存在，則將鄰域擴大到5 X 5，如果還是不存在滿足條件的直線，則不修復此像 素；
[0033] 設(shè)I4PIV與p共線，其可信值分別為Au和Av，若垂直方向Xu = Xv，像素點p的估計值
，對X u辛X V的其他方向，像素點P的估計值 ，設(shè)與P共線的直線共有η條，每條直線的估計值為Ai(i = l， 2,…，n，n<4)，則p點的最終估計值；
確定像素P的所有不可信位，與估計值差 值最小的為恢復像素值；
[0034] (2)應(yīng)用不在同一直線上的可信像素恢復不可信像素
[0035] 在p的4個方向中，若每個方向在5X5鄰域中不存在兩個可信點像素，則首先在其3 X 3鄰域內(nèi)選取與p距離最近的3個可信像素，若不存在3個可信像素，則擴大到p的5 X 5鄰 域，如果在其內(nèi)少于3個可信像素，則不修復此像素；
[0036]設(shè)在p的鄰域中3個可信像素分別(^，5^?、（^，5^人)和(^，5^冰），由這三點確 定的平面方程爻
[0037] 其中了 ^和g分別為X軸、y軸和z軸的單位向量，由平面方程可得像素p的估計值A(chǔ)， 從而得到P點的恢復值，這樣可修復平滑區(qū)域中的不可信像素。
[0038] 所述S5對紋理區(qū)域中的待修復像素進行修復，具體包括如下步驟：
[0039] 設(shè)在p的7X7鄰域內(nèi)與p在同一直線方向上的可信像素或修復像素為I1(X1^1)U =1，2, . . .，k;k彡3)，若為水平方向，則用（xi，Ai)(i = l，2, . . .，k)通過多項式進行曲線擬 合，設(shè)得到多項式系數(shù)矩陣為(ai，a2, · . ·，ak)，則像素點p的像素估計值Z = ai+a2XP+a3xP2 + ???+akxPk-S對其他方向，通過(yi，Ai) (i = 1，2,…，k)進行多項式曲線擬合，令Z = ai+a2yP +a3yP2+…+akyPk 1為像素點p的像素估計值；
[0040] 設(shè)像素p共有η條擬合曲線，第i條曲線擬合點與p的距離和為Di，權(quán)

其估計值為Zi(i = l，2,. . .，n)，則像素p的估計司上可由估計值得到恢復 值。
[0041 ]所述S6對其他待修復像素進行修復，具體包括如下步驟：
[0042 ] (I)用鄰域最大值和最小值恢復不可信像素
[0043] 在待修復像素點p的3X3鄰域像素中，設(shè)未修復像素為，凡;，…，凡，已修復像素 為，八'八，八，···，八所有不可信位取〇的值為A1，匕，…，A，八，…，八所 有不可信位取1的值為H·"，\，，Pw，' ' '，仏的恢復值為為w，4*+i，…，為；設(shè) (,/,:,.··，/,.(,4 ?4?,4^,"·，4從小到大排序后的集合為L，記為{丨1，12, ···，18}; /?,，/?,、，···，/' ，/< 4從小到大排序后的集合為H，記為{hi，h2,...，hs};
[0044] 在L和H中計算滿足條件的最大下標j(l<j<8)，設(shè)這個最大的下標為e， 令1 = = 像素點p的恢復值只能是{mo,mi, ...，mq}中的某個元素，如果存在唯一元 素nue [I，h]((Xi彡q)，或?qū)θ我鈏(i = l，2,…，q)均有雨g [/， ./(|_，則選擇與1和h距離最小 的元素作為恢復值對像素P進行恢復；
[0045]若Hlqd，由于IIlq最接近1和h，為了使修復值與周圍像素的差值較小，選取IIlq為P的 恢復值；
[0046] 設(shè)在{m〇，mi，…，mq}中與1最接近的元素為mi(0<i〈q)，若mi>h，由于mi最接近1和 h，故選取Hli為p的恢復值；
[0047] 若mi〈l〈h〈mi+l或l〈mi〈h〈mi+l，選取與1或h差值最小的元素作為p的恢復值；
[0048] 因此對滿足上面條件(mqd，1^>11高〈1〈11〈1^+1或1〈1^〈11〈1^+1)的待修復像素點口 恢復值
[0049] (2)用聚類方法恢復其他不可信像素
[0050] 對通過前面方法還存在未修復像素，通過鄰域內(nèi)的可信像素和已修復像素進行聚 類，根據(jù)聚類中心確定出待修復像素點的恢復值；
[0051] 設(shè)待修復像素點p的3 X 3鄰域中可信像素和已修復像素的個數(shù)為g，n為初始聚類 中心的個數(shù)，初始聚類的η個中心為Ci(i = l，2,. . .，n)，n的初始值為3;
[0052] 若g乒3,令Ci = i X (mq-m〇)/(n+l)+m()，根據(jù)k-means聚類算法，用選取到的像素值 與聚類中心的差值作為相似度測度，由相似度測度值劃分鄰域像素點，利用劃分的像素點 均值來更新聚類中心值，計算聚類中心；
[0053]設(shè)聚類中心Ci(i = l，…，s;s彡3)，像素點p以Ci為估計值的恢復值為Ai(i = l,…， s)，Ei= |Ai_Ci I，令Ez=min(Ei,…，ES)，則Az為像素點p的恢復值；
[0054]在圖像恢復過程中，只對可恢復的待修復像素進行處理，若g〈3,則不對該像素點 進行恢復；
[0055]重復應(yīng)用聚類方法對滿足條件的待修復像素點進行恢復，使恢復的像素點不斷增 多，最終將所有待修復像素點進行恢復。
[0056]本方法與現(xiàn)有方法相比，本方法將隱藏圖像像素分為可信像素和不可信像素，優(yōu) 先修復可信像素，然后根據(jù)不可信像素區(qū)域內(nèi)的可信像素修復值對不可信像素進行分類， 依次分別對不同類別的不可信像素采用不同方法進行修復，最終得到恢復后的隱藏圖像。 即使載密圖像受到高強度噪聲干擾，采用本發(fā)明方法恢復的隱藏圖像仍然具有較好的圖像 效果，較好峰值信噪比且能夠保留較多的邊緣紋理細節(jié)。
【附圖說明】
[0057]圖1是本發(fā)明基于像素分類的隱藏圖像恢復方法的流程圖；
[0058]圖2是本發(fā)明實施例的隱藏圖像；
[0059] 圖3是本發(fā)明實施例的載密圖像；
[0060] 圖4是被不同強度噪聲干擾的載密圖像，噪聲強度分別為0.1，0.3，0.5和0.7;
[0061] 圖5是從圖4的載密圖像中直接提取的隱藏圖像；
[0062] 圖6是采用本發(fā)明方法恢復的隱藏圖像。
【具體實施方式】
[0063]下面結(jié)合附圖和實施例對本
【發(fā)明內(nèi)容】
作進一步的詳細說明，但不是對本發(fā)明的限 定。
[0064] 參照圖1，本發(fā)明基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，包括如下步驟：
[0065] Sl.將隱藏圖像的像素分為可信像素和不可信像素兩類；
[0066] S2.應(yīng)用可信像素最大值和最小值的均值作為估計值，對可信像素進行修復；
[0067] S3.將不可信像素分為平滑區(qū)域中的待修復像素，紋理區(qū)域中的待修復像素和其 他待修復像素；
[0068] S4.應(yīng)用直線或平面插值修復方法對平滑區(qū)域中的待修復像素進行修復；
[0069] S5.應(yīng)用曲線擬合修復方法對紋理區(qū)域中的待修復像素進行修復；
[0070] S6.應(yīng)用鄰域值或聚類修復方法對其他待修復像素進行修復；
[0071 ] S7.經(jīng)S2、S4、S5、S6修復后得到恢復后的隱藏圖像。
[0072]實施例
[0073]采用本發(fā)明方法，以修復不同類型像素為例進行具體說明：
[0074] 1、應(yīng)用直線插值修復平滑區(qū)域像素
[0075]設(shè)提取的像素矩 辰據(jù)標記的被破壞的位，計算出 矩陣像素對應(yīng)最小可信值
[0076] (1)像素分類:設(shè)閾值!'1 = 235，其中像素？(2,5)、？(3,2)、？(3,4)和？(4,4)的最小 可信值大于閾值，這些為可信像素，矩陣中其他元素不可信像素。
[0077] (2)修復可信像素：以像素F(4,4)為例，其最小可信值為240,其最小可能值為mo = 112，最大可能值為mq = 127，所以均值A(chǔ) = 119.5。所以可以利用以A為估計值，調(diào)整該像素的 所有不可信位，得到像素F(4,4)的恢復值K (4,4) = 188,得到像素值118即為該可信像素的 恢復值。同理，求出其余可信像素的恢復值K (2,5) = 121，Κ (3,2) = 110，Κ (3,4) = 119。 [0078] (3)修復不可信像素 :F(3,3)為不可信像素，以修復F(3,3)為例。由于任意兩個可 信像素恢復值之差小于閾值T2(T2 = 20)，因此可判斷該像素為平滑區(qū)域里的像素。在F(3,3) 的4個方向上僅存在可信像素恢復值K (3,2) = 110和K (3,4) = 119與像素點F(3,3)在同一 條直線上，因此用這兩個可信像素恢復值構(gòu)造空間直線方程，估計值為 gx<119-110)+110 = 114.5，因此通過調(diào)整像素點F(3,3)的所有不可信位，得到恢復值 4- L 114〇
[0079] 2、應(yīng)用曲面插值修復平滑區(qū)域像素
[0080] 設(shè)提取的像素矩卩 根據(jù)標記的被破壞的位，計算出 矩陣像素對應(yīng)最小可信值）
[0081] (1)像素分類:設(shè)閾值1^ = 235,其中像素？(2,3)、？(3,4){(4,4)、？(2,5)的最小可 信值大于閾值，這些為可信像素，矩陣中其他元素不可信像素。
[0082] (2)修復可信像素：以像素 F(4,4)為例，其最小可信值為240,其最小可能值為mo = 112，最大可能值為mq = 127，所以均值A(chǔ) = 119.5。所以可以利用以A為估計值，調(diào)整該像素的 所有不可信位，得到像素 F(4,4)的恢復值K (4,4) = 188,得到像素值118即為該可信像素的 恢復值。同理，求出其余可信像素的恢復值K (2,3) = 110，Κ (3,4) = 119，Κ (2,5) = 121。
[0083] (3)修復不可信像素 :F(3,3)為不可信像素，以修復F(3,3)為例。由于不存在可信 像素在同一條直線上，但是存在待修復像素的鄰域內(nèi)有3個可信像素 K (4,4) = 118^' (3， 4 ) = i i 9和F ' ( 2，3 ) = i i 〇，因此用這3可信像素點構(gòu)造空間平面方程
將F( 3，3)的坐標值代入平面方程 中，即可得到估計值為109,因此通過調(diào)整像素點F(3,3)的所有不可信位，得到恢復值114。[0084] 3、應(yīng)用曲面擬合修復汾裡反±或俛麥
[0085] 設(shè)提取的像素矩陣為 根據(jù)標記的被破壞的位，計算 出矩陣像素對應(yīng)最小可信值為
[0086] (1)像素分類:設(shè)閾值 Ti = 235,其中像素 F(2,3)、F(3,2)、F(3,4)、F(3,5#PF(4,4) 的最小可信值大于閾值，這些為可信像素，矩陣中其他元素不可信像素。
[0087] (2)修復可信像素：以修復可信像素？(4,4)<^(4,4)像素值為126，其最小可能值為 mo = 112，最大可能值為mq = 127，所以均值A(chǔ) = 119.5。所以以A為估計值，調(diào)整該像素的所有 不可信位得到該可信像素的恢復值K (4,4) = 126。同理，求出其余可信像素的恢復值K (3， 2) = 149、Κ (2,2) = 152、Κ (3,4) = 129和K (3,4) = 113。
[0088] (3)修復不可信像素：以修復不可信像素點p(p = F(3,3))為例，設(shè)閾值1^ = 20^' (2,2)413,401^因此可判斷該像素為紋理區(qū)域里的像素。此時可信像素和平滑區(qū)域的
俺宰口址攸有 urn、]々俺宰片。的如+忠弋到7 X 7，設(shè)以p為中心的7 X 7的矩陣為 ,此時 p = Fi(4,4)，僅存在 F1(AJ) = IeSJ1H, 3) = 149、1?1(4,5) = 129和&(4,6) = 113可信像素或已修復像素在同一條直線上，通過這4個 點進行多項式擬合，可得到多項式系數(shù)矩陣為(-0.0001，〇.0067，-0.2004,2.0217)，則可構(gòu) 造多項式函數(shù)為Z = -0.0001+0.0067yP+-0.2004yP2+2.0217y P3，將待修復像素的縱坐標yP = 4代入多項式函數(shù)中，可得到估計值148。因此通過調(diào)整像素點p的所有不可信位，得到恢復 值 145〇
[0089] 4、應(yīng)用鄰域值修復其他像素
[0091] 設(shè)閾值1^ = 235,該矩陣中像素的最小可信值都小于閾值，因此這些像素均為不可 信像素，以修復F (3，3)為例。計算3 X 3鄰域像素的最小值集合和最大值集合H ={ 153，172，
[0090] 設(shè)提取的像素矩陣^ 根據(jù)標記的被破壞的位，計算 出矩陣像素對應(yīng)最小可信值7 181，190，191，211，218,252}，L={170，175,204,208,210,220,231，254}，確定最大的索引 值e = 6，使得h = 211，1 = 204。由于niq = 20 2，所以待修復像素的恢復值A(chǔ)p = 202。
[0092] 5、應(yīng)用聚類方法修復其他像素
[0093] 設(shè)提取的像素矩陣彡 根據(jù)標記的被破壞的位，計 算出矩陣像素對應(yīng)最小可信?:
[0094] 設(shè)閾值1^ = 235,該矩陣中像素的最小可信值都小于閾值，因此這些像素均為不可 信像素，以修復F (3，3)為例。計算3 X 3鄰域像素的最小值集合和最大值集合H ={ 114，115， 117,125,129,141，145,158}，L= {81，112,113,125,129,132,141，145}，確定最大的索引值 6 = 5，使得11=129，1 = 125。以1作為估計值，得到1^ = 123，1^+1 = 127，111卜1 = 119，不滿足條 件，因此修復此待修復像素需用基于聚類的方式，設(shè)初始聚類中心為C1 = IX (127 -115)/ (3+1 )+115，得到C1 = 118，C2 = 121，C3 = 124。最終得到聚類中心為 C1= 112.5，C2 = 127，C3 = 143，以其為估計值可分別得到恢復值A(chǔ)1 = 115，A2 = 127，A3 = 127，然后將聚類中心和其對應(yīng) 的恢復值作差E1 = 2.5, E2 = 0, E3 = 16,因此待修復像素最終的恢復值為127。
[0095]參照圖2是本實施例的隱藏圖像。
[0096]參照圖3是本實施例的載密圖像。
[0097] 參照圖4是被不同強度噪聲干擾的載密圖像，噪聲強度分別為0.1，0.3，0.5和0.7。
[0098] 參照圖5是從圖4的載密圖像中直接提取的隱藏圖像，圖像視覺效果較差。
[0099]參照圖6是采用本發(fā)明方法恢復的隱藏圖像，即使載密圖像被0.7的高噪聲干擾， 恢復的隱藏圖像與圖2的隱藏圖像對比依然具有較好的視覺效果，具有較好峰值信噪比且 能夠保留較多的邊緣紋理細節(jié)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于包括如下步驟：51. 將隱藏圖像的像素分為可信像素和不可信像素兩類；52. 應(yīng)用可信像素最大值和最小值的均值作為估計值，對可信像素進行修復；53. 將不可信像素分為平滑區(qū)域中的待修復像素，紋理區(qū)域中的待修復像素和其他待 修復像素；54. 應(yīng)用直線或平面插值修復方法對平滑區(qū)域中的待修復像素進行修復；55. 應(yīng)用曲線擬合修復方法對紋理區(qū)域中的待修復像素進行修復；56. 應(yīng)用鄰域值或聚類修復方法對其他待修復像素進行修復；57. 經(jīng)S2、S4、S5、S6修復后得到恢復后的隱藏圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于，S1將隱藏圖 像的像素分為可信像素和不可信像素的方法是： 信息隱藏主要是以圖像為載體，若載體和隱藏信息都是圖像，當載密圖像在傳輸或存 儲的過程中被噪聲干擾，在提取隱藏圖像時，會導致隱藏圖像中的某些像素被破壞;恢復時 通常需要檢測載密圖像的噪聲點，隱藏在噪聲點的隱藏圖像像素位可能被破壞;然后對隱 藏圖像的像素位進行標記； 用c(p，k)(k = 0，l，. . .，7)表示隱藏圖像像素位被破壞情況，p為像素點，k為p的位； 若隱藏圖像像素點P的第k位被破壞，用c(p，k) = 1表示；若像素點P的第k位沒有被破壞，用c(p，k)=0表示； 當像素點P中有部分位被破壞時，該像素點也就產(chǎn)生了失真 (P)為像素點P的最小可信值，最小可信值越大，表明像素 P被破壞越少;設(shè)!^為閾值，若s(p) >Ti，則稱像素 p為可信像素，否則說明該像素被破壞較大，稱為不可信像素。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于，S2對可信像 素進行修復的方法是： 設(shè)可信的待修復像素點P的恢復值為AP，b(p，k)(k = 0，l，. . .，7)為像素點p的第k位的 值，如果P有t(te{〇，l})個不可信位，則共有2t個不同的取值情況，將這些值從小到大進行 排序記為{m〇，mi，…，1^(9 = 2^1); 設(shè)nu的第k位值為由于m 〇為p所有不可信位取0的值，m q為p所有不可信位取1的值，則有令A= (m〇+mq)/2，將A作為像素 p的估計值，確定像素 p的所有不可信位，與A差值最小的 為恢復像素值，實現(xiàn)對可信像素的恢復。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于，S3將不可信 像素分為平滑區(qū)域中的待修復像素，紋理區(qū)域中的待修復像素和其他待修復像素的方法 是： 若像素點P是不可信的，則需要根據(jù)其周圍可信像素進行分類處理； 設(shè)像素點P的5X5鄰域內(nèi)中共有t個可信像素，其恢復值為MKiSt)，給定閾值!^，若 存在兩個可信像素恢復值A(chǔ)u和Αν，使I Au-Αν I >T2，則p為紋理區(qū)域中的待修復像素； 若區(qū)域內(nèi)可信點的個數(shù)t多3,且任意兩個可信像素值A(chǔ)u和Αν滿足|AU-Av|彡T 2,則p為平 滑區(qū)域中的待修復像素； 對不是紋理和平滑區(qū)域的不可信像素稱為其他待修復像素。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于，S4對平滑區(qū) 域中的待修復像素進行修復，具體包括如下步驟： (1) 應(yīng)用同一直線上的可信像素恢復不可信像素 在像素 P(xP，yP)的3X3鄰域內(nèi)，計算兩個可信點11^11，71 1)丄^，7￥)與口共線的直線，這 種經(jīng)過P的直線最多有4條，分別為水平方向，垂直方向，45°方向和135°方向；若沒有這樣的 直線存在，則將鄰域擴大到5 X 5，如果還是不存在滿足條件的直線，則不修復此像素； 設(shè)Iu和Iv與P共線，其可信值分別為Au和Av，若垂直方向x u = xv，像素點p的估計值，對xu辛xv的其他方向，像素點P的估計值設(shè)與P共線的直線共有η條，每條直線的估計值為Ai(i = 1，2，…，η，n<4)，則p點的最終估計 確定像素 P的所有不可信位，與估計值差值最小的為恢復像素值； ? (2) 應(yīng)用不在同一直線上的可信像素恢復不可信像素 在P的4個方向中，若每個方向在5 X 5鄰域中不存在兩個可信點像素，則首先在其3 X 3 鄰域內(nèi)選取與P距離最近的3個可信像素，若不存在3個可信像素，則擴大到p的5X5鄰域，如 果在其內(nèi)少于3個可信像素，則不修復此像素； 設(shè)在p的鄰域中3個可信像素分別(xu，yu，Au)、（xv，y v，Αν)和(xw，yw，Aw)，由這三點確定的 平面方程為：其中?、?和1分別為X軸、y軸和z軸的單位向量，由平面方程可得像素 P的估計值A(chǔ)，從 而得到P點的恢復值，這樣可修復平滑區(qū)域中的不可信像素。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于，S5對紋理區(qū) 域中的待修復像素進行修復，具體包括如下步驟： 設(shè)在P的7 X 7鄰域內(nèi)與p在同一直線方向上的可信像素或修復像素為Ii(Xi，yi) (i = 1， 2,. . .，k;k彡3)，若為水平方向，貝lj用(Xi，Ai)(i = l，2, . . .，k)通過多項式進行曲線擬合，設(shè) 得到多項式系數(shù)矩陣為(ai，a2, · . ·，ak)，則像素點p的像素估計值Z = ai+a2XP+a3XP2+. · · + akxPk-S對其他方向，通過(yi，Ai)(i = l，2, · · ·，k)進行多項式曲線擬合，令Z = ai+a2yP+a3yP2 +. . . -akyp1"1為像素點p的像素估計值;設(shè)像素 p共有η條擬合曲線，第i條曲線擬合點與p的距 離和為Di.其估計值為Zi(i = l，2, . . .，n)，則像素 p的估計值同上可由估計值得到恢復值。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素分類的隱藏圖像恢復方法，其特征在于，S6對其他待 修復像素進行修復，具體包括如下步驟： (1) 用鄰域最大值和最小值恢復不可信像素 在待修復像素點P的3X3鄰域像素中，設(shè)未修復像素為;尺，己修復像素為 八…，八，八，八，…，八所有不可信位取0的值為I，/,:,···,(，八 有不可信位取1的值為\，漢，，/), :，···，漢的恢復值為 設(shè)I，(:，…，々，，為+2，…，從小到大排序后的集合為L，記為{11，12，· · ·，18 }; %，氧2.:，:"·，<，為從小到大排序后的集合為H，記為{hi，h2,. . .，h8}; 在L和Η中計算滿足條件的最大下標j(l<j<8)，設(shè)這個最大的下標為e，令1 = le，h = hs-e，像素點p的恢復值只能是{m〇，mi，. . .，mq}中的某個元素，如果存在唯一元素 nue [l，h]((Xi彡q)，或?qū)θ我鈏(i = l，2, . . .，q)均有.晰(6[/, &]，則選擇與1和h距離最小的元素 作為恢復值對像素 P進行恢復； 若mqd，由于mq最接近1和h，為了使修復值與周圍像素的差值較小，選取mq為p的恢復 值;設(shè)在{111()，1]11，...，1]^}中與1最接近的元素為肌(0紀〈9)，若肌>11，由于姐最接近1和11，故選 取nu為p的恢復值； 若mi〈l〈h〈mi+l或l〈mi〈h〈mi+l，選取與1或h差值最小的元素作為p的恢復值； 因此對滿足上面條件(mqd，1^>11，1^〈1〈11〈1^+1或1〈1^〈11〈1^+1)的待修復像素點口恢復(2) 用聚類方法恢復其他不可信像素 對通過前面方法還存在未修復像素，通過鄰域內(nèi)的可信像素和已修復像素進行聚類， 根據(jù)聚類中心確定出待修復像素點的恢復值； 設(shè)待修復像素點P的3X3鄰域中可信像素和已修復像素的個數(shù)為g，n為初始聚類中心 的個數(shù)，初始聚類的η個中心為Ci(i = l，2,. . .，n)，n的初始值為3; 若g辛3,令Ci = i X (mq-mQ)/(n+l)+mQ，根據(jù)k-means聚類算法，用選取到的像素值與聚 類中心的差值作為相似度測度，由相似度測度值劃分鄰域像素點，利用劃分的像素點均值 來更新聚類中心值，計算聚類中心； 設(shè)聚類中心Ci(i = l，…，s;s彡3)，像素點p以Ci為估計值的恢復值為Ai(i = l，…，s)，Ei =|Ai_Ci |，令Ez=min(Ei,. . .，ES)，貝ljAz為像素點p的恢復值； 在圖像恢復過程中，只對可恢復的待修復像素進行處理，若g〈3,則不對該像素點進行 恢復;重復應(yīng)用聚類方法對滿足條件的待修復像素點進行恢復，使恢復的像素點不斷增多， 最終將所有待修復像素點進行恢復。
【文檔編號】G06T5/00GK106056549SQ201610357521
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月26日
【發(fā)明人】張顯全, 何弦, 俞春強, 唐振軍
【申請人】廣西師范大學