[发明专利]基于纹理合成的鲁棒隐写方法

摘要

本发明公开了一种基于纹理合成的鲁棒隐写。本方法是：首先，从源纹理图像中捕获一定数量的候选块来嵌入秘密信息。其次，我们根据密钥，来将候选块画入空白画布中。最后，我们选择合适候选块，来合成纹理图像，构造具有较好视觉效果的纹理图像。在接收端，接收者根据密钥确定候选块在画布所处位置，根据候选块的复杂度来提取原始的秘密信息。本发明提出的方法合成的隐写纹理图像很好的保留原纹理图像样式；纹理图像的大小可根据嵌入信息的容量成比例调整，从而实现高嵌入率；由于纹理块的复杂度，经图像压缩后，纹理图像所包含的秘密信息只有轻微改变，本发明的隐写算法能够抵抗JPEG图像压缩，因此该发明能提高隐写图像的鲁棒性。

主权项

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：/n(一)、实现信息隐藏具体步骤如下：/n(1)使用的源纹理图像大小为S_r×S_c，根据光栅扫描顺序移动每个像素，将纹理图像分为(S_r-T_r+1)·(S_c-T_c+1)个重叠块，每一个块的大小为T_r×T_c，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K_r×K_c像素，边界长度在矩形长宽方向分别为B_c和B_r，共有(S_r-T_r+1)·(S_c-T_c+1)个内核区域对应于所有的候选块；/n(2)定义候选块为{P₁，P₂，...，P_N}，其相对应内核区域为{R₁，R₂，...，R_N}，N＝(S_r-T_r+1)·(S_c-T_c+1)，使用标准偏差评估内核区域的复杂度：/n /n[·]为取整操作符，k＝1，2，...，N，其中A_k表达式为：/n /n(3)通过步骤(2)中得出的复杂度{D₁，D₂，...，D_N}，取出D_max和D_min，根据D_max和D_min，由公式(3-1)生成M个值{V₁，V₂，...，V_M}：/n /n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，...，Π_M}：/nΠ_i＝{P_k|D_k∈(V_i-δ，V_i+δ)} (3-2)/n其中i＝1，2，...，M，k＝1，2，...，N，δ为满足0≤δ＜(D_max-D_min)/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；/n(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，...，B_L}，每段包含同时计算出每段信息十进制值E_i(i＝1，2，...，L)，构造大小为[(K_r+B_r)·W_r]×[(K_c+B_c)·W_c]的空白画布，W_r和W_c为满足公式(4-1)的整数：/n /n(5)伪随机产生L个整数对作为密钥{(p₁，q₁)，(p₂，q₂)，...，(p_L，q_L)}，其中1≤p_i≤W_r，1≤q_j≤W_c，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p_i-p_j＞1或者q_i-q_j＞1；/n(6)对于任意一段秘密信息B_i(i＝1，2，...，L)，选择分类Π_i+1中任意一个候选块，将候选块所有T_r×T_c个像素画入空白画布中，其所处位置范围为从((K_r+B_r)·(p_i-1)+1，(K_c+B_c)·(q_i-1)+1)到((K_r+B_r)·p_i+B_r，(K_c+B_c)·q_i+B_c)；/n(7)画布其余空白区域通过从(S_r-T_r+1)·(S_c-T_c+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：/n(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；/n(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；/n(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；/n(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C_e(bits)为：/n /n(二)、实现信息提取具体步骤如下：/n(1)接收者从隐写纹理图像中提取出L个候选块{Q₁，Q₂，...，Q_L}，同时分离出相应的L个内核区{U₁，U₂，...，U_L}，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，...，G_L}，取值范围由G_min到G_max；/n(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}：/n /n(3)重新构造包含候选块的M组分类{Λ₁，Λ₂，...，Λ_L}：/nΛ_i＝{Q_k|V′_k∈[V_i′-Δ/2，V_i′+Δ/2]}/n其中i＝1，2，...，M，k＝1，2，...，L，Δ＝(G_max-G_min)/M；/n(4)对于每一个提取的候选块Q_k(k＝1，2，...，L)，我们可以从候选块中提取出的秘密信息，如果Q_k∈Λ_i(i＝1，2，...，M)，则秘密信息即为(i-1)的二进制值；/n通过以上步骤，的秘密信息可从接收图像中提取出来。/n