一种利用预测误差扩展的可逆信息隐藏算法

◆牛向洲 张敏情

（武警工程大学电子技术系 陕西 710086）

一种利用预测误差扩展的可逆信息隐藏算法

◆牛向洲 张敏情

（武警工程大学电子技术系 陕西 710086）

信息隐藏是将秘密信息嵌入进另一载体里的过程。可逆信息隐藏则是在秘密信息提取之后仍然能够无失真的恢复原始载体的技术。本文提出了一种利用预测误差扩展的可逆信息隐藏算法。首先讲图像根据复杂度分块，然后将秘密信息按照复杂度由高到低的顺序嵌入。同时使用Arnold变换加密秘密信息，因此可以提供更高的安全性。

可逆；信息隐藏；预测误差扩展

0 引言

随着网络技术的发展，越来越多的敏感隐秘的数据在网上传播需要被保护，因此信息隐藏对于保护秘密信息发挥着关键作用。信息隐藏技术具体是指多媒体信息隐藏技术，即是将某一隐秘信息隐藏到另一非保密数字载体中，以公开信息的方式进行传输来实现隐秘信息的传递。传统的信息隐藏通常是非可逆信息隐藏，即有损信息隐藏，嵌入过程会给原始载体带来永久性失真，这在一些对数据认证要求高，同时对载体失真较为敏感，需要无失真恢复出原始载体的应用场合是不可接受的，如云环境下加密数据标注、远程医学诊断、司法取证等。为了兼顾信息隐藏与原始载体的无失真恢复，Barton0首次提出可逆信息隐藏的概念，要求在嵌入信息后可以无差错恢复出原始载体00。此后几年，可逆信息隐藏技术吸引了大量国内外学者的研究。基于预测误差扩展的可逆信息隐藏是利用相邻像素的相关性来计算预测误差，将预测误差扩展用于隐藏秘密信息。算法主要包括两个阶段，嵌入和提取。在嵌入时根据图像的复杂度来选择嵌入的区域，而不是嵌入进一个像素。采用这种做法既能够提高图像质量同时也能保证一定的安全性。

1 构造新算法

1.1 嵌入阶段

步骤一：利用arnold变换加密秘密信息。秘密信息先转换成n*n方阵。猫映射的初始值为p、q，如公式（1）所示。

步骤二：预处理。预处理的目的是为了防止溢出。将图像中像素值为0和255的像素点像素值分别改为1和254，位置图上标记1。如公式(2)所示。

步骤四：区分复杂度。根据复杂度因子Cgene（Complexity gene）定义如下：其 中

步骤五：嵌入秘密信息。先选择复杂度高的区域嵌入。在PVO-1只有区域内像素值最大或最小的被利用，PVO-2中两个最大或最小被利用0。最大值和最小值的数量分别记为a和b。嵌入秘密信息之后的像素记为则：

若a=k或b=k，则该区域用于嵌入秘密信息。k=1用PVO-1，k=2用 PVO-2。秘密信息嵌入之后，将边信息、位置图、区域大小等嵌入进载体图像像素的最低有效位最终生成隐写图像。

1.2 提取阶段

步骤一：首先提取边信息、位置图、区域大小等。

步骤二：将隐写图像分成大小为 n1×n2的不重叠的区域。

步骤三：按照嵌入阶段步骤四的方法计算复杂度并按照降序排列，根据复杂度反向利用PVO-1和PVO-2得到秘密信息。

若 p′=1则秘密信息为0，若 p′=2则秘密信息为1；若则秘密信息为0，若q=-2则秘密信息为1。

步骤四：利用加密秘钥得到原始秘密信息：

2 算法的实现与分析

采用标准的灰度测试图像分别是“Lena”，“Barbara”，“Airplane”，“Lake”，“Peppers”，和“Man”，图像的大小为512*512。

首先利用Lena和Man比较嵌入容量，如表1所示。

表1 嵌入容量比较

对每幅图像嵌入10000比特信息，都使用2*3大小的块，而后进行PSNR的比较，如表2所示。

表2 PSNR比较

由上面两个表可以看出本文提出的算法从嵌入容量和图像质量上均优于PVO-K。

利用不同比例的脉冲噪声攻击分块大小为2*3的Lena图，而后提取秘密信息，比较出错率，如表3所示。

利用不同比率的压缩攻击攻击分块大小为2*3的Lena图而后提取秘密信息，比较出错率，如表4所示。

表3 脉冲攻击出错率

表4 压缩攻击出错率

3 结语

本文提出一种基于预测误差扩展的可逆信息隐藏。从实验数据上可以看出本文算法有更高的嵌入容量更好的图像质量，同时还能够抵挡脉冲攻击和压缩攻击。下一步将在自适应选择复杂度因子来提高算法的安全性。

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