[发明专利]一种基于凸壳和分组插补的隐藏图像修复方法

摘要

本发明公开了1.一种基于凸壳和分组插补的隐藏图像修复方法，其特征是，所述信息载体和隐藏信息均为图像，所述方法包括如下步骤：1）确定需要修复像素；2）应用凸壳修复像素；3）应用分组插补法修复像素；4）修复边界标记像素；5）去除孤立点。这种方法修复边界标记像素并清除孤立点能提高修复的准确率，提升恢复隐藏图像的峰值信噪比。

主权项

1.一种基于凸壳和分组插补的隐藏图像修复方法，其特征是，所述信息载体和隐藏信息均为图像，所述方法包括如下步骤：1)确定需要修复像素：若载密图像被椒盐噪声干扰，检测载密图像，值为0或255的像素点为被破坏像素，对从被破坏像素中提取的隐藏信息进行标记，在隐藏图像中，若像素高5位未被破坏，该像素不需进行修复，若像素高5位存在被破坏的比特位，对该像素进行标记，按行遍历隐藏图像像素，若标记像素为非边界像素，则采用步骤2)或步骤3)进行修复，若标记像素为边界像素，则采用步骤4)进行修复，最后采用步骤5)修复孤立点；2)应用凸壳修复像素：设像素p₀为标记像素，依次在p₀的3×3、5×5和7×7邻域中确定未标记像素，若在某个邻域中未标记像素个数大于等于4且p₀位于这些未标记像素所构成的凸壳内部，则应用这些像素对其进行修复，否则采用步骤3)对p₀进行修复：即设像素p的像素值为f(p)，p₀的估计值为a，p₀的3×3邻域中未标记像素为5×5邻域中未标记像素为7×7邻域中未标记像素为权重为w₁，权重为w₂，权重为w₃，在3×3、5×5或7×7这三个邻域中，求出大于或等于4个未标记像素的最小邻域，计算这些未标记像素的凸壳，若p₀不在凸壳的内部，则扩大邻域范围，直到有新的未标记像素，再计算这些未标记像素的凸壳，若在7×7邻域中未标记像素个数小于4或p₀不在凸壳的内部，则采用步骤3)对p₀进行修复；若存在凸壳，且p₀在凸壳的内部，则对p₀进行修复，设这些未标记像素为p₁,p₂,…,p_m，f(p_x)为p₁,p₂,…,p_m中的最大像素值，f(p_y)为这些像素中的最小像素值，由于p₀中不可信位只能为0或1，对所有的不可信位分别取0或1，则必有一个值是p₀的像素值，设对p₀中不可信位分别取0或1所有的值为q₁,q₂,…,q_n，根据未标记像素的最大与最小像素值的差分别进行修复：i)f(px)‑f(py)计算q1,q2,…,qn中每元素与a的差值的绝对值，差值绝对值最小的值作为p0修复值，实现对p0的恢复；ii)f(px)‑f(py)≥T1，设su为qu与p1,p2,…,pm像素值的加权差值和，其中u为1到n之间的整数，则有：设s1,s2,…,sn的最小值为smin，f(pm+1)＝qmin，r为变异系数，则：r越小说明该组数据变化程度越小，若r将待修复点p₀的3×3邻域8个像素按照高5位失真值的大小进行排序，设以从小到大顺序排列的像素为将这8个像素分为两组，即和对将像素p_hi低3位保持不变，对高5位中的不可信位分别置0或1得到一组数，设这组数在mins与maxs之间的值其中i＝1,2,3,4，可得到共4组数据，构建新的数据集{x₁,x₂,x₃,x₄}，其中设数据集合共有l组，第j组的中值为m_j，j为1到l间的整数，y_k为t_k与m_j差的平方和，k为1到z间的整数，则：设y₁,y₂,…,y_z中的最小值为y_r，在t₁,t₂,…,t_z中处取得最小值y_r，若e＝1，令：value1＝tr    (6)若e>1，则计算与均值之差的平方，v为1到e之间整数，令：设g1,g2,…,ge中最小值为gw，则：应用确定value₁的方法，在确定value₂，则p₀的估计值a为：a＝w4×value1+(1‑w4)value2    (9)其中w4为权重，根据估计值a计算出p0的恢复值，实现对p0的恢复；4)修复边界标记像素：对于在步骤1)中确定、在步骤2)和步骤3)中未得到修复的标记像素，以4邻域相邻的非边界像素的像素值为估计值计算修复值，若4邻域不存在非边界点，则以8邻域非边界像素的像素值为估计值计算修复值；5)去除孤立点：若修复后的标记像素与其3×3邻域像素均值的差值绝对值大于T3，T3为阈值，则该像素为孤立点，需要对其进行处理：将孤立点3×3邻域像素均值作为估计值，孤立点不可信像素位可能为0或1，计算每个可能值与估计值的差值绝对值，差值绝对值最小的可能值作为孤立点修复值。