[发明专利]基于纹理合成的鲁棒隐写方法有效
申请号: | 201610965782.1 | 申请日: | 2016-10-28 |
公开(公告)号: | CN107067360B | 公开(公告)日: | 2019-11-19 |
发明(设计)人: | 钱振兴;吕梦琪;张新鹏 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00 |
代理公司: | 31205 上海上大专利事务所(普通合伙) | 代理人: | 何文欣<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 纹理图像 候选块 秘密信息 复杂度 嵌入 图像 合成纹理图像 成比例调整 空白画布 密钥确定 嵌入信息 视觉效果 所处位置 图像压缩 纹理合成 接收端 鲁棒性 纹理块 源纹理 画布 鲁棒 密钥 算法 捕获 合成 样式 抵抗 压缩 保留 | ||
1.一种基于纹理合成的鲁棒隐写方法,其特征在于:该方法的具体操作步骤如下:
(一)、实现信息隐藏具体步骤如下:
(1)使用的源纹理图像大小为Sr×Sc,根据光栅扫描顺序移动每个像素,将纹理图像分为(Sr-Tr+1)·(Sc-Tc+1)个重叠块,每一个块的大小为Tr×Tc,将每一个候选块进一步分为内核区域和边界区域,内核区域包含Kr×Kc像素,边界长度在矩形长宽方向分别为Bc和Br,共有(Sr-Tr+1)·(Sc-Tc+1)个内核区域对应于所有的候选块;
(2)定义候选块为{P1,P2,...,PN},其相对应内核区域为{R1,R2,...,RN},N=(Sr-Tr+1)·(Sc-Tc+1),使用标准偏差评估内核区域的复杂度:
[·]为取整操作符,k=1,2,...,N,其中Ak表达式为:
(3)通过步骤(2)中得出的复杂度{D1,D2,...,DN},取出Dmax和Dmin,根据Dmax和Dmin,由公式(3-1)生成M个值{V1,V2,...,VM}:
根据公式(3-1)所生成的值,构造包含候选块的M组分类{Π1,Π2,...,ΠM}:
Πi={Pk|Dk∈(Vi-δ,Vi+δ)} (3-2)
其中i=1,2,...,M,k=1,2,...,N,δ为满足0≤δ<(Dmax-Dmin)/2M区间的任意数,我们使用每个分类来表示多个秘密比特,M组分类中的一组包含信息,表示向下取整;
(4)为隐藏秘密信息,将秘密信息转化为二进制比特流,并将秘密信息分为L段{B1,B2,...,BL},每段包含同时计算出每段信息十进制值Ei(i=1,2,...,L),构造大小为[(Kr+Br)·Wr]×[(Kc+Bc)·Wc]的空白画布,Wr和Wc为满足公式(4-1)的整数:
(5)伪随机产生L个整数对作为密钥{(p1,q1),(p2,q2),...,(pL,qL)},其中1≤pi≤Wr,1≤qj≤Wc,整数对需要满足以下两个条件,首先,每组整数对互不相同;其次,对于任意两组整数对,应满足pi-pj>1或者qi-qj>1;
(6)对于任意一段秘密信息Bi(i=1,2,...,L),选择分类Πi+1中任意一个候选块,将候选块所有Tr×Tc个像素画入空白画布中,其所处位置范围为从((Kr+Br)·(pi-1)+1,(Kc+Bc)·(qi-1)+1)到((Kr+Br)·pi+Br,(Kc+Bc)·qi+Bc);
(7)画布其余空白区域通过从(Sr-Tr+1)·(Sc-Tc+1)个候选块中选出最合适候选块进行纹理合成,纹理合成所采用的算法是在“最小误差边界”法基础上做轻微改变,通过迭代填充的方式来选择候选块填入空白区域,因和画布已有块具有重叠区域,计算重叠区域部分的最小均方差MSE来确定填补候选块,其具体步骤如下:
(7-1)对已有候选块“C”进行纹理合成,分别计算“C”和其上部候选块“A”之间重叠区域的MSE,以及“C”和其左部候选块“B”之间重叠区域的MSE;
(7-2)同时加入右部或者下部重叠区域的MSE,进行最佳候选块的选择,计算“C”和其下部候选块“D”之间重叠区域的MSE;
(7-3)计算重叠区域的最小成本路径来确定缝合线,从“C”候选块三个方向重叠区域的MSE值找到最佳候选块,来进行画布空白区域填补,完成纹理合成;
(8)重复步骤(7)完成画布空白区域填补,最终生成所需隐写纹理图像,嵌入容量Ce(bits)为:
(二)、实现信息提取具体步骤如下:
(1)接收者从隐写纹理图像中提取出L个候选块{Q1,Q2,...,QL},同时分离出相应的L个内核区{U1,U2,...,UL},由公式(2-1)和公式(2-2)计算出标准偏差评估内核区域的复杂度,定义其复杂度值为{G1,G2,...,GL},取值范围由Gmin到Gmax;
(2)由于隐写纹理图像经过JPEG图像压缩,接收者需重新构建包含M个值的序列{V′1,V′2,...,V′M}:
(3)重新构造包含候选块的M组分类{Λ1,Λ2,...,ΛL}:
Λi={Qk|V′k∈[Vi′-Δ/2,Vi′+Δ/2]}
其中i=1,2,...,M,k=1,2,...,L,Δ=(Gmax-Gmin)/M;
(4)对于每一个提取的候选块Qk(k=1,2,...,L),我们可以从候选块中提取出的秘密信息,如果Qk∈Λi(i=1,2,...,M),则秘密信息即为(i-1)的二进制值;
通过以上步骤,的秘密信息可从接收图像中提取出来。
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