[发明专利]基于PVO和自适应块分割的可逆水印算法

说明书

本发明公开一种基于PVO和自适应块分割的可逆水印算法，属于多媒体信息安全领域，该算法先根据局部纹理特征的复杂程度将图像块粗分成两类：平滑块和纹理块，再按照块内像素的相关程度将平滑块细分成两个子类：低平滑性的块和高平滑性的块。对于任一个低平滑性的块，按照像素值由低到高的顺序对其进行排序得到(p_σ(1),p_σ(2),…,p_σ(n))，用p_σ(n‑2)去预测p_σ(n‑1)和p_σ(n)或用p_σ(3)去预测p_σ(2)和p_σ(1)，一个低平滑性的块至多能携带四比特水印信息。而对于高平滑性的块，将其分成只包含3个像素的子块，即(p₁,p₂,p₃)，先对(p₁,p₂,p₃)进行排序得到(p_σ(1),p_σ(2),p_σ(3))，本发明通过仅修改p_σ(3)来达到同时修改p_σ(1),p_σ(2)的目的，极大降低了嵌入失真。

技术领域

本发明涉及一种多媒体信号处理领域，具体是指数字水印技术中的可逆水印算法。

背景技术

传统的数字水印技术会造成宿主图像的永久性失真。但在一些实际应用中却不允许对宿主图像有一丁点的永久修改，比如医疗、军事和司法等领域。以医学图像为例，任何形式的失真都是不允许的。任何一幅医学图像的获取需要精密仪器的支持和昂贵的医疗费用，更为重要的是失真可能会造成潜在的误诊。例如，对于一幅ECG(electrocardiographic)信号图，任何一点信号曲线的异常都有可能被解释为某种病理特征。因此，传统的数字水印技术并不适用于医学图像。一种称为可逆水印的技术引起了越来越多人的研究与关注。可逆数字水印能以无损的方式将相关水印信息嵌入到宿主图像中，能在接收端有效地提取水印并精确恢复原始图像。

如何在保持载体图像视觉质量的情况下显著提高水印嵌入的数据容量，成为近年来图像可逆水印算法研究的主要方向之一。Feng(F.Peng,X.L.Li,B.Yang,“Improved PVO-based reversible data hiding,”Digital Signal Processing,vol.25,pp.255-265,2014.)提出一种基于PVO和像素间位置关系的可逆水印技术。

在Peng等人的方法中，原始图像被分成大小为n＝r×c的图像块。对于任意一个图像块(p₁,…,p_n)(n≥3)，其全部像素按像素值的大小做升序排列得到(p_σ(1),…,p_σ(n))，其中σ:{1,...,n}→{1,...,n}是一对一的数据映射，它表示的是像素在排序之前的位置，注意：如果两个像素的值相等，则原先位置在前的像素排序后仍在前而原先位置在后的像素排序后仍在后，即如果p_σ(i)＝p_σ(j)且i＜j，则p_σ(1)≤…≤p_σ(n)，σ(i)＜σ(j)。

在考虑了p_σ(n)和p_σ(n-1)之间的位置关系后，产生出一个新的差值d_max。

d_max＝p_u-p_v (1)

其中