第37卷 第2期2019年4月 广西师范大学学报(自然科学版)

JournalofGuangxiNormalUniversity(NaturalScienceEdition) Vol.37 No.2

Apr.2019

DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2019.02.011http://xuebao.gxnu.edu.cn

收稿日期:2018-06-25

基金项目:国家自然科学基金(61562007,61762017);广西自然科学基金(2017GXNSFAA198222,

2015GXNSFDA139040)

通信联系人:俞春强(1988—),男,江西上饶人,广西师范大学助理研究员。E-mail:yu_chunqiang@126.com基于图像插值和参考矩阵的可逆信息隐藏算法

孙容海1,施林甫1,黄丽艳2,唐振军1,俞春强3*

(1.广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林541004;

2.广西师范大学出版社集团,广西桂林541004;3.广西师范大学网络信息中心,广西桂林541004)

摘 要:本文提出一种基于插值技术和参考矩阵的可逆信息隐藏算法。该算法首先用一种改进的线性插值方法对载体图

像进行插值,生成一幅插值图像;然后对插值图像进行不重叠分块,分块大小为2×2,在每个分块中以左上角的像素值作为

平面坐标点的横坐标,其他像素值作为纵坐标构造3个坐标点并将其映射到参考矩阵中;最后根据秘密信息的十进制值和

参考矩阵中相应坐标点的值来修改纵坐标以实现信息隐藏。在提取秘密信息时,通过信息隐藏时相同方法构造每个分块

的3个坐标点并映射到参考矩阵中获取相应坐标点处的值完成秘密信息的提取。由于信息隐藏过程仅修改插值像素,原

始像素保持不变,因此可无损还原载体图像。大量实验结果表明,该算法具有较大的信息隐藏容量和较好的视觉效果。

关键词:图像插值;线性插值;可逆信息隐藏;参考矩阵

中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:1001-6600(2019)02-0090-15

引用格式:孙容海,施林甫,黄丽艳,等.基于图像插值和参考矩阵的可逆信息隐藏算法[J].广西师范大学学报(自然科学

版),2019,37(2):90-104.

SUNRonghai,SHILinfu,HUANGLiyan,etal.Reversibledatahidingbasedonimageinterpolationandreferencematrix[J].

JournalofGuangxiNormalUniversity(NaturalScienceEdition),2019,37(2):90-104.

ReversibleDataHidingBasedonImageInterpolation

andReferenceMatrix

SUNRonghai1,SHILinfu1,HUANGLiyan2,TANGZhenjun1,YUChunqiang3*

(1.GuangxiKeyLabofMulti-sourceInformationMiningandSecurity,GuangxiNormalUniversity,GuilinGuangxi541004,China;2.GuangxiNormalUniversityPress(Group),GuilinGuangxi541004,China;3.NetworkInformationCenter,GuangxiNormalUniversity,GuilinGuangxi541004,China)

Abstract:Areversibledatahidingalgorithmbasedoninterpolationtechniqueandreferencematrixis

proposedinthispaper.Firstly,thecoverimageisinterpolatedtogenerateaninterpolatedimageusinganimprovedlinearinterpolationmethod.Then,theinterpolatedimageisdividedintonon-overlapped

blockswithsize2×2.Andthepixelintop-leftcornerofeachblockistakenashorizontalordinateofthe

pointinplane.Moreover,otherpixelsaretakenasverticalordinatestoconstructthreecoordinate

points,whicharemappedintoreferencematrix.Finally,theverticalordinatesaremodifiedin

accordancewiththedecimalvalueofsecretdataandthevalueofcorrespondingcoordinatepointsin

referencematrixtorealizedatahiding.Duringdataextraction,threecoordinatepointsofeachblockare

constructedviathesamemethodindatahidingandmappedintothereferencematrixtoobtainthevalues

ofcorrespondingcoordinatepointstoachievedataextraction.Sinceonlyinterpolatedpixelsaremodifiedhttp://xuebao.gxnu.edu.cn

andtheoriginalpixelskeepunchanged,thecoverimagecanberecoveredwithoutloss.Experimental

resultsdemonstratethattheproposedalgorithmreacheshighembeddingcapacityandhasgoodvisual

quality.

Keywords:imageinterpolation;linearinterpolation;reversibleinformationhiding;referencematrix

随着互联网技术及云计算技术的快速发展,信息安全已经成为人们关注和研究的重点[1-3]。信息隐藏

方法将秘密信息隐藏到载体信息中而不引起外界怀疑的一种信息安全技术,主要包括隐写术[4-6]和数字水

印技术[7-10]。可逆信息隐藏作为信息隐藏的重要组成部分,是目前信息隐藏领域研究的热点之一,它保证

秘密信息被正确提取的同时,还能让载体信息无失真地还原,在医疗、军事、法律等领域具有较好的应用

前景。

可逆信息隐藏算法主要分为基于无损压缩的算法[11-12]、基于差值扩展的算法[13-15]、基于直方图的算

法[16-21]等。基于无损压缩的算法主要通过无损压缩方法产生用于隐藏信息的空间,以达到无损隐藏的效

果。但这种方法的隐藏容量很低,主要应用于取证或水印中。在基于差值扩展的算法中,Tian[13]提出一

种扩展像素间差值(DE)的算法,计算相邻的差值,将差值扩大一倍嵌入一位秘密信息得到新的差值,该算

法的嵌入容量为0.5bit/pixel。Tseng和Chang[14]改进了Tian的算法,引入了可移动差值的概念,在不

降低图像质量的前提下提高了秘密信息的嵌入容量。Liu等[15]结合了图像插值算法和定位图,提高了嵌

入容量和视觉效果。直方图平移方法较前2种方法具有较高的隐藏容量和较好的载密图像质量,它最早

由Ni等[16]提出,他们利用图像的灰度直方图作为可逆嵌入的特征,统计每个灰度值的频率,用频率最高

的2个灰度值的像素来做嵌入。Li等[17]提出基于相连像素差值直方图的算法,因为差值直方图的峰值更

高,所以嵌入的信息量更大。同时因为更多的像素可以用以嵌入信息,所需做移位的像素减少,因而在同

等嵌入量下所引起的失真更少。Tai等[18]提出一种基于直方图修改的可逆信息隐藏方法,该算法利用二

叉树特性避免了多个峰值点,只需记录下二叉树的高度,不需要为峰值点和最小值点提供通信信道,并且

在嵌入容量上也有明显提高。Ma等[19]提出基于多预测的可逆信息隐藏方法,该方法首先利用多预测算

子计算当前像素的最优预测值,然后计算最优预测值与当前像素的差值,最后应用差值直方图偏移隐藏信

息。信息隐藏前后像素值与多个预测值之间的大小关系不变,因此可以无损地恢复载体图像。文献[20]

改进了文献[19]的算法,根据最优预测值的下标不同采用不同的嵌入方法,相比文献[19]缩小了像素修改

范围,提高隐藏效果。文献[21]以行列相隔的方式将图像分成2个部分,利用邻域的n个像素对当前像素

进预测,计算预测差值,根据优化函数确定n及预测差值直方图中的隐藏值,通过平移差值直方图隐藏

信息。

另外,有些学者利用双载密图像和插值技术实现可逆隐藏,文献[22]对原始图像预处理,生成2幅载

体图像,采用方向编码(EMD)在第一幅图像中嵌入秘密信息得到一幅载密图像,根据第一幅载密图像自

适应修改第二幅载体图像像素,实现双图像可逆信息隐藏。Yao等[23]将二进制数秘密信息转换成十进制

数,利用该十进制数和一个载体像素确定2个载密像素,根据十进制数的奇偶性采用不同的嵌入并结合偏

移像素坐标提高载密图像质量,得到2个载密图像。文献[24-28]采用插值技术对原始图像进行插值操作

得到插值图像,修改插值像素嵌入秘密信息,非插值像素保持不变即原始图像像素保持不变,因此可实现

可逆信息隐藏。

本文采用一种改进的线性插值方法和参考矩阵的生成方法构造一种新的可逆信息隐藏算法。本文算

法先对载体图像进行插值生成插值图像,然后对插值图像进行不重叠分块并构造像素对,将像素对看作平

面坐标点映射到参考矩阵中,最后根据秘密信息的十进制值和参考矩阵中相应坐标点的值来修改像素对

的第二个值,以实现信息隐藏。由于信息隐藏过程仅修改插值像素,因此可完整恢复载体图像,实现可逆

信息隐藏。19广西师范大学学报(自然科学版),2019,37(2)

1 算法流程图

如图1所示,本文算法主要包括2个组成部分:图像插值和信息隐藏,以及信息提取和图像恢复。在

图像插值和信息隐藏阶段,首先用线性插值方法对载体图像进行放大2倍的插值,生成一幅插值图像,然

后在参考矩阵的指导下,将秘密信息隐藏到插值图像中,生成载密图像。在信息提取和图像恢复阶段,首

先在参考矩阵的指导下,从插值像素中提取秘密信息,然后对载密图像进行采样,提取非插值像素即可恢

复原始载体图像。下面分别对这2个阶段的具体计算过程进行解释。

图1 算法流程图Fig.1 Flowdiagramofalgorithm

2 图像插值和信息隐藏

2.1 图像插值

本文算法是先要将一幅大小为M×N的图像放大成大小为2M×2N的插值图像,然后在插值像素

中隐藏信息,非插值像素(原始像素)保持不变。目前,研究人员已报道了多种插值方法用于信息隐藏,例

如INP插值方法[26]、NMI插值方法[27]和IMNP插值方法[28]。为了确保最终得到的载密图像有较好的视

觉效果,本文设计一种新的图像线性插值方法。该线性插值方法的计算步骤如下:

第1步:设载体图像I的大小为M×N,则生成一个大小为2M×2N的插值图像C,其中C的所有像

素取值均为零。

第2步:计算奇数行和奇数列的像素。设I(i,j)为载体图像I的第i+1行和第j+1列的像素,其

中,0≤i≤M-1和0≤j≤N-1;C(u,v)为插值图像C的第u+1行和第v+1列的像素,其中0≤u≤

2M-1和0≤v≤2N-1。然后进行赋值计算C(2i,2j)=I(i,j),其中0≤i≤M-1和0≤j≤N-1。

第3步:计算除最后一列以外的奇数行和偶数列的像素,即C(2i,2j+1)=󰂬C(2i,2j)×w+C(2i,

2j+2)×(1-w)󰂼,其中0≤i≤M-1和0≤j≤N-2,其中󰂬󰁸󰂼为向下取整操作,w为权重,取值范围

是0≤w≤1。

第4步:计算除最后一行以外的偶数行和奇数列的像素,即C(2i+1,2j)=󰂬C(2i,2j)×w+C(2i+

2,2j)×(1-w)󰂼,其中0≤i≤M-2和0≤j≤N-1。

第5步:计算偶数行偶数列的像素,即C(2i+1,2j+1)=󰂬(C(2i,2j)+C(2i+1,2j)+C(2i,2j+

1))/3󰂼,其中0≤i≤M-1和0≤j≤N-1。

第6步:计算最后一行和最后一列的像素,即将倒数第二行的像素值赋值给最后一行的像素,将倒数

第二列的像素值赋值给最后一列的像素,计算公式为:C(2M-1,v)=C(2M-

2,v)和C(u,2N-1)=

C(u,2N-2),其中0≤u≤2M-1和0≤v≤2N-1。

值得注意的是,由于本文采用线性插值方法进行图像插值,且权重取值在[0,1],因此像素值不会

溢出。

2.2 构造参考矩阵

本文算法的秘密信息隐藏阶段和提取阶段均在参考矩阵的指导下进行。本文的参考矩阵由一系列的

参考矩阵块拼接构成,大小为256×256。下面先介绍几种不同大小的参考矩阵块的构造,然后再介绍如29