本發(fā)明屬于信息隱藏領域，具體涉及一種基于碼分復用的可逆信息隱藏方法。

背景技術：

采用信息隱藏技術實現(xiàn)秘密信息的傳遞是現(xiàn)代隱蔽通信技術的重點研究方向之一。然而，在軍事衛(wèi)星圖像、醫(yī)療圖像、遙感圖像、電子發(fā)票、法律證據(jù)照片等應用領域中，原始圖像的微小改變都可能產(chǎn)生巨大的負面效應，因信息隱藏造成原始圖像的任何永久性失真都是不被允許的。在原始圖像沒有明顯質量下降的情況下嵌入秘密信息，并且當秘密信息提取后，原始圖像能夠無損復原就顯得十分必要?？赡嫘畔㈦[藏技術是指發(fā)送方利用載體圖像的信息冗余嵌入秘密信息，圖像的接收方通過特定的提取算法不僅能夠正確提取隱藏的信息，而且能夠無損的恢復原始圖像。因而，采用可逆信息隱藏技術對敏感圖像進行保護具有重要的應用價值和迫切需求。在保持載體圖像具有較高的視覺質量的前提下盡可能提升信息嵌入的容量，是可逆信息隱藏技術研究的主要問題。

目前對于敏感圖像的可逆信息隱藏技術存在以下缺點：信息容量低；無法實現(xiàn)大量信息一次性嵌入；秘密信息的嵌入具有順序相關性，提取信息時需要按照嵌入逆序進行；這在很大程度上阻擋了可逆信息隱藏技術的靈活性和安全性。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術中存在的不足，本發(fā)明基于碼分復用的原理，將相互正交的一組向量疊加到載體圖像上實現(xiàn)信息的可逆嵌入，接收方在收到載密圖像后，根據(jù)發(fā)送方所提供的密鑰，也就是嵌入向量，不但可以完整的提取嵌入的信息，而且可以無損的恢復原始圖像。

本發(fā)明采用下面的技術方案：

一種基于碼分復用的可逆信息隱藏方法，包括：

在信息發(fā)送方：按設定順序選擇原始圖像中的像素構成多個載體向量，采用嵌入向量搭載嵌入信息至載體向量中，生成載密向量和載密圖像；所述嵌入向量為采用基于碼分復用原理生成的相互正交的一組0均值向量。

在信息接收方：獲取載密向量和載密圖像，采用所述嵌入向量解析所述載密向量，提取所述嵌入信息，恢復載體向量和原始圖像。

進一步的，所述載體向量與嵌入向量的長度相同。

進一步的，對所述嵌入信息依次進行二進制轉化和編碼。

所述嵌入向量為：

進一步的，所述二進制轉化和編碼過程為：當二進制數(shù)為1是，用數(shù)字1代替，當二進制數(shù)為0時，用數(shù)字-1代替。

所述嵌入信息為：

其中，ω代表原始的二進制數(shù)，b是轉換后的數(shù)據(jù)

進一步的，所述生成載密向量和載密圖像的方法為：將嵌入信息與嵌入向量以設定的嵌入強度系數(shù)輸入至載體向量中，得到載密向量，將所述載密向量按照所述設定順序重新排列，構成載密圖像。

在信息嵌入時，嵌入信息按照下式所示的方式嵌入到圖像中:

其中，α為嵌入強度系數(shù)，b為嵌入信息，是嵌入數(shù)據(jù)以后的載密向量，按照一定的順序選擇原始圖像中的像素構成載體向量vj＝[p1,p2,·····,pl](j∈{1,2,...,n×n/l})，k表示k個bit的數(shù)據(jù)。

進一步的，所述載體向量包括可逆嵌入載體向量和非可逆嵌入載體向量，當嵌入向量的模與嵌入強度系數(shù)的乘積大于載體向量與嵌入向量內積之模時，該載體向量為可逆信息嵌入載體向量，反之為非可逆信息嵌入載體向量；針對非可逆信息嵌入載體向量，其在嵌入信息后滿足

進一步的，通過計算載密向量與嵌入向量的內積解析所述載密向量，具體方法為：當載密向量與嵌入向量內積之模小于嵌入向量的模與一倍嵌入強度系數(shù)的乘積時，提取該載密向量攜帶的嵌入信息；當載密向量與嵌入向量內積之模大于嵌入向量的模與兩倍嵌入強度系數(shù)的乘積時，該載密向量未嵌入信息；當載密向量與嵌入向量內積之模大于等于嵌入向量的模與一倍嵌入強度系數(shù)的乘積，并小于嵌入向量的模與兩倍嵌入強度系數(shù)的乘積時，通過定位標注識別該載密向量是否嵌入了信息。

按照信息嵌入時的順序選擇像素構成載密向量通過計算載密向量與不同嵌入向量的內積，提取并恢復原始圖像，如下式所示：

進一步的，本發(fā)明通過sign()函數(shù)提取所述嵌入信息。

當且時，接收方判斷嵌入的數(shù)據(jù)為1(對應原始二進制數(shù)1)，當且時，嵌入的數(shù)據(jù)為-1(對應原始二進制數(shù)0)。

進一步的，所述載體向量采用鄰近像素構成，所述鄰近像素隸屬于設定范圍內。

進一步的，采用不同嵌入向量多次搭載同一嵌入信息或不同嵌入信息至同一載體向量，生成載密向量和載密圖像。

本發(fā)明的有益效果：

本專利基于碼分復用技術實現(xiàn)了基于敏感圖像的大容量可逆信息隱藏，通過不同的嵌入向量將秘密信息可逆的嵌入到載體圖像中。在載體圖像像素值變化較小的情況下，可以實現(xiàn)大量信息的一次性嵌入。同時，由于嵌入向量的正交性，秘密信息可以重復的嵌入到載體圖像中；在多層信息重復嵌入的過程中，不同嵌入向量的構成元素之間發(fā)生互相抵消的現(xiàn)象，從而使載密圖像在大容量信息嵌入后，仍能保持很好的圖像質量；而且，本專利中秘密信息的提取不受嵌入順序的影響，只與接收者掌握的嵌入向量和嵌入強度系數(shù)有關，這在很大程度上增加了可逆信息隱藏的靈活性和安全性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法流程圖；

圖2為本發(fā)明載密圖像定位圖信息標注示意圖；

圖3為本發(fā)明基于圖像lena的信息嵌入容量和圖像質量變化關系曲線；

圖4為現(xiàn)有的原始載體圖像lena(512*512)。

具體實施方式：

下面結合附圖與實施例對本發(fā)明作進一步說明：

應該指出，以下詳細說明都是例示性的，旨在對本申請?zhí)峁┻M一步的說明。除非另有指明，本文使用的所有技術和科學術語具有與本申請所屬技術領域的普通技術人員通常理解的相同含義。

需要注意的是，這里所使用的術語僅是為了描述具體實施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請的示例性實施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式也意圖包括復數(shù)形式，此外，還應當理解的是，當在本說明書中使用術語“包含”和/或“包括”時，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。

本發(fā)明一種典型的實施例如圖1所示，包括在信息發(fā)送方：按設定順序選擇原始圖像中的像素構成多個載體向量，采用嵌入向量搭載嵌入信息至載體向量中，生成載密向量和載密圖像；嵌入向量為采用基于碼分復用原理生成的相互正交的一組0均值向量。

在信息接收方：獲取載密向量和載密圖像，采用嵌入向量解析所述載密向量，提取嵌入信息，恢復載體向量和原始圖像。

本實施例中的嵌入向量來源于哈達瑪(hadamard)矩陣，根據(jù)hadamard矩陣的特點(哈達瑪(hadamard)矩陣是由+1和-1元素構成的且滿足(其中hn是n階hadamard方陣，in為n階單位方陣))，利用hadamard矩陣的行或列構成一組正交向量，則正交向量的元素全部為1或-1，且每個向量內各元素的和為0；同時，任意兩個向量間的內積為0。如下式所示：

設s＝(sσ)1×m是一個由hadamard矩陣的行(列)構成的1×m維0均值嵌入向量，則：

任意兩個不同向量的內積為：

將嵌入信息轉換成為二進制流，對二進制流進行重新編碼，當二進制數(shù)為1是，用數(shù)字1代替，當二進制數(shù)為0時，用數(shù)字-1代替。

其中，ω代表原始的二進制數(shù)，b是轉換后的待嵌入數(shù)據(jù)。設i是尺寸為n×n的原始圖像，按照一定的順序選擇原始圖像中的像素構成載體向量，vj＝[p1,p2,·····,pl](j∈{1,2,...,n×n/l})，在信息嵌入時，選擇一個向量，按照下式進行操作，載體向量的長度“l(fā)”和嵌入向量si一致。數(shù)據(jù)按照下式所示的方式嵌入到圖像中:

其中，α為嵌入強度，b為嵌入信息。是嵌入數(shù)據(jù)以后的載密向量。按照式(4)的形式，可以看出k個bit的數(shù)據(jù)被嵌入到載體向量vj上。嵌入強度系數(shù)控制信息嵌入的深度，嵌入強度越大，可嵌入的數(shù)據(jù)越多，對原始圖像的引入噪聲也就越大。將按照原始向量的順序重新排列即構成載密圖像。

在載密圖像的接收方，嵌入的內容按照以下方式提?。?/p>

設是載密圖像，按照信息嵌入時的順序選擇像素構成載密向量可以通過計算載密向量與不同嵌入向量的內積無損的提取嵌入數(shù)據(jù)，并恢復原始圖像。如式(5)所示；

由于不同的嵌入向量互相正交，所以，當采用向量si提取信息時，式(5)可簡化為：

式(6)表明不同的嵌入向量之間是互相獨立的，由于各嵌入向量的相互正交性，前、后多次嵌入的信息互不影響；也即信息嵌入順序和提取順序不要求絕對一致，這也是本方法的優(yōu)點之一。另一方面，在式(6)中，be∈{-1,1}，α是正整數(shù)，總是正數(shù)，所以，表達式的符號是由be確定的；當be＝1時，的符號為正，當be＝-1時，的符號為負。因此，當時，表達式的符號是由來決定的。在這種情況下，可以通過sign()函數(shù)提取嵌入數(shù)據(jù)be：

由式(7)可知，當嵌入向量的模與嵌入強度系數(shù)的乘積大于載體向量與嵌入向量的內積時，嵌入數(shù)據(jù)可以被正確提取。具體的：當且時，接收方判斷嵌入的數(shù)據(jù)為1，當且時，嵌入的數(shù)據(jù)為-1。本算法中，所有滿足的載體向量都可以嵌入信息。例如：當選擇嵌入系數(shù)α＝1，嵌入向量si＝(1,1,-1,-1)時，所有滿足元素間互差絕對值小于4(0,±1,±2,±3)的載體向量都可以實現(xiàn)信息嵌入，在信息嵌入過程中，每個像素值的改變不大于1。；當選擇嵌入系數(shù)α＝2，嵌入向量si＝(1,1,-1,-1)時，所有滿足元素間互差絕對值小于8(0,±1,±2,±3,±4,±5,±6,±7)的載體向量都可以實現(xiàn)信息嵌入；而且在信息嵌入過程中，每個像素值的改變不大于2。因而，在保持載密圖像質量的前提下，大大提升了信息嵌入能力。

當嵌入數(shù)據(jù)被正確提取后，原始載體向量可以按照下式進行無損恢復：

由于嵌入向量si是0均值向量，載體向量vj是由鄰近像素構成，二者的內積等價于計算載體向量中兩相鄰元素間的差值并進行求和，當構成載體向量的元素緊密相關時，內積的值非常小。因此，圖像中的相鄰像素相似度越高，構成的載體向量波動越小，越多的載體向量可以被嵌入數(shù)據(jù)。根據(jù)自然圖像中相鄰像素的密切相關性，選擇鄰近相似像素構成載體向量可以嵌入更多的信息，提升圖像信息嵌入的能力。

由于自然圖像中相鄰像素間的內容信息冗余特性，鄰近像素的一般非常近似，尤其是在圖像比較平坦，紋理相對較少的區(qū)域，相鄰像素的灰度值相差很小。因此，的值一般都比較小，可以在引起圖像較小質量下降的情況下實現(xiàn)大容量的信息嵌入。另一方面，嵌入系數(shù)的選擇也會影響本算法的信息嵌入能力，嵌入強度系數(shù)的值越大，的值也就越大，越多的載體向量可以滿足信息的嵌入條件，因而可以嵌入更多的信息，提升載體圖像的信息嵌入容量；另一方面，較大的嵌入強度系數(shù)也會導致載密圖像質量降低幅度增大，載密圖像質量隨嵌入系數(shù)的增加而快速下降?？梢愿鶕?jù)不同的應用場景，選擇合適的嵌入強度系數(shù)實現(xiàn)秘密數(shù)據(jù)的可逆信息隱藏。公式(7)還表明，只有掌握正確嵌入向量和嵌入系數(shù)的接收者才能從載密圖像中提取嵌入的信息并恢復原始圖像，這也提高了本算法的安全性。

在信息嵌入的過程中，由公式(7)可知，當時，才可以實現(xiàn)嵌入信息的正確提取并恢復原始圖像。因而需要采用定位圖標注的方法標識嵌入了秘密信息的載體向量的位置，保證嵌入信息的正確提取與原始圖像的完整恢復。根據(jù)公式(7)的運算結果可知，嵌入后的載體向量與嵌入向量的內積一定滿足：

另一方面，當嵌入后的載體向量與嵌入向量的內積滿足時，載體向量中一定未嵌入秘密信息。因而，在圖像接收方不需要對所有的不滿足信息嵌入的載體向量進行標注，而是只需要標注之間的像素點，從而可以大大減小附件信息的嵌入量，有利于嵌入更多的信息。

圖2給出了載密圖像定位圖信息標注。

本實施例在信息隱藏過程中，一方面，由于嵌入向量互相正交，數(shù)據(jù)可以獨立的多次疊加到載體向量上，而不影響信息的正確提取?？紤]每次嵌入數(shù)據(jù)所選擇的向量互相正交的特性，第一次嵌入的數(shù)據(jù)不會影響到第二次向載體向量上嵌入數(shù)據(jù)的提取。因此，可以通過多層信息嵌入提升信息嵌入的容量，不同的嵌入向量可以攜帶信息重復疊加到載體向量上實現(xiàn)秘密信息的嵌入，從而增大了載體圖像的信息隱藏能力。

另一方面，在信息重復疊加嵌入過程中，不同正交向量的元素之間會出現(xiàn)相互抵消的現(xiàn)象，從而降低了在信息嵌入過程中圖像質量的下降速度，使載密圖像可以保持較高的圖像質量。例如：當取嵌入強度系數(shù)α＝1時，嵌入數(shù)據(jù)為1，第一次嵌入向量為s1＝(1,1,-1,-1)時，信息嵌入圖像原始像素灰度值的改變不大于1。當進行第二次信息嵌入時，如果選擇嵌入向量為s2＝(1,-1,1,-1)，嵌入數(shù)據(jù)為1時，兩次信息嵌入后，原始像素的改變?yōu)?2,0,0，-2)；嵌入數(shù)據(jù)為0時，兩次信息嵌入后，原始像素的改變?yōu)?0,2,-2，0)。由于不同嵌入向量元素間的互相抵消，大部分元素又恢復為原始像素的值。因而，在大容量信息嵌入時，基于本算法實現(xiàn)可逆信息隱藏的載密圖像仍能保持較高的圖像質量。

舉例說明本實施例可以實現(xiàn)大容量信息隱藏、信息疊加嵌入的順序無關性原理：設待嵌入的兩位二進制數(shù)分別是1和0，根據(jù)公式(3)，兩個二進制數(shù)分別被轉換為1和-1。設原始載體向量為v1＝(166,166,165,165)，嵌入向量分別為s1＝(1,-1,1,-1),s2＝(1,1,-1,-1)，信息嵌入的強度系數(shù)α＝1，選擇原始載體向量執(zhí)行第一次信息嵌入后，原始載體圖像的像素灰度值變化分別為1和-1，載密向量的值為在第二次信息嵌入后，載密向量的值為載體向量的第一，三元素的灰度值變化為2，第一，四元素的灰度值變化恢復為0。在信息疊加嵌入過程中，大部分載體圖像像素的變化被抵消，因而，在多次信息嵌入過程中，信息嵌入導致的載體質量下降梯度逐漸變緩，載密圖像在大容量信息嵌入過程中具有很好的質量保持能力。同時，由表1還可以看出，在基于碼分復用的可逆信息隱藏算法中，信息的提取過程與隱藏順序無關，也即嵌入信息的提取不受信息嵌入先后順序的限制，而只與信息提取的嵌入強度和嵌入向量有關。這在很大程度上增加了可逆信息隱藏的靈活性；同時，只有掌握了正確嵌入向量和嵌入強度系數(shù)的接收者才能提取隱藏的秘密信息，這也提升了本算法的安全性。

表1.基于碼分復用的多層信息嵌入與提取過程

以上所述僅為本申請的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本申請，對于本領域的技術人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本申請的保護范圍之內。