[发明专利]一种通用型大容量图像无损信息隐藏算法

摘要

本发明提供了一种通用型大容量图像无损信息隐藏算法，设计了一个二进制数绝对值模可逆运算模型，利用该模型，并借助载体图像相邻像素点的位置关系，结合混沌系统，实现了秘密的嵌入，单次嵌入率可达到1bit/pixel，且载体图像灰度值的最大修改值为1。若记该方法为：“单次1bpp嵌入法”，那么在目前认为图像峰值信噪比不小于30dB就是可接受的前提下，还可推广到“单次2bpp嵌入法”、“单次3bpp嵌入法”、“单次4bpp嵌入法”等，这些在嵌入容量和隐蔽性上均有较大优势。特别是采用N重“单次1bpp嵌入法”时，总的嵌入率可达到N bit/pixel，对载体的最大修改值依然为1，对载体图像的峰值信噪比影响依然极小，整个算法通用性强，灵活性大，适用面广，嵌入率高，隐蔽性好，安全性高。

主权项

1.一种通用型大容量图像无损信息隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：1)秘密信息的嵌入过程：Step1：将载体图像记为A，其图像大小记为m×n，图像中各像素点的像素值记为A_ij，其中，1≤i≤m，1≤j≤n；Step2：将载体图像A的8个位平面从最高有效位到最低有效位依次记为A₇，A₆，…，A₀；Step3：顺次读取载体图像A的像素值，并将最低有效位平面A₀中各元素的值记为P_ij，利用公式P_ij＝A_ij mod 2计算得到P_ij，P_ij∈{0，1}，1≤i≤m，1≤j≤n；Step4：将待隐藏的秘密信息W转化为二进制序列w_k，其中，k≤m×n；Step5：构造一个二进制的随机序列Q，利用Logistic映射公式x_k+1＝μx_k(1‑x_k)，以及生成混沌序列Q_k，其中，3.569945≤μ≤4，x_k∈{0，1}，k≥m×n，为了得到更优混沌序列，x_k从第100个值开始取值，记为X_k＝x_(k+100)；Step6：构造一个二进制数绝对值模可逆运算模型，假设有a，b，c，d四个二进制数，即：a，b，c，d∈{0，1}，如果有：|(a+b+c)|mod 2＝d，则有以下关系式成立：a＝|d‑b‑c|mod 2b＝|d‑a‑c|mod 2c＝|d‑a‑b|mod 2Step7：令确定出初值Step8：从载体图像A的像素值A₁₁开始，将P_ij、w_i、Q_i分别看作Step6所述的二进制数绝对值模可逆运算模型中的a，b，c，套用Step6所述的二进制数绝对值模可逆运算模型：依次进行计算，得出所有的Step9：将所有计算出的值顺次与该像素点其余7个位平面对应值进行重组，并将其还原成m×n大小的图像，便得到载秘图像B，此时，秘密信息的嵌入均在载体图像A最低有效位平面A₀上进行，且只进行了一轮嵌入，因其最终在每个像素中嵌入一位秘密信息，即实现1bit/pixel，简称：“单次1bpp嵌入”；2)秘信息的提取过程：Step10：输入初值μ和x₀，通过Step5所述公式x_k+1＝μx_k(1‑x_k)和计算出Q_i；Step11：读取载秘图像B的最后两列和计算出P_(i，n)，计算公式为：Step12：今：根据二进制数绝对值模可逆运算模型原理，利用下式计算出w_i：Step13：将计算出的w_i顺次排列，还原为秘密信息原始文件类型，便成功提取出秘密信息；3)载体图像的还原：Step14：从含秘图像B的最后一列P_(i，j)开始，依次进行如下计算：Step15：将计算机出的P_(i，j)与对应像素点其余7个位平面重新进行结合，便可还原出载体图像A。