專利名稱：雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入技術(shù)，特別是一種雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法。
背景技術(shù)：
圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入技術(shù)，即無(wú)損數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)，可分為小波法和預(yù)測(cè)法，小波法， 如[1]J. Tian, "Reversible data embedding using a difference expansion," IEEE Transactionon Circuits and Systems for Video Technology,2003, 13(8) :890-896.(小波加上嵌入位置圖法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)；[3] L. Kamstra and H. J. Α. Μ. Hei jmans，"Reversible data embedding into images usingwavelet techniques and sorting，，，IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14，no. 12，pp. 2082-2090，December 2005.(小波加上嵌入位置圖法再用排隊(duì)法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)；[4]D. Coltuc and J. Μ. Chassery, "Very fast watermarking by reversible contrastmapping，” IEEE Signal Processing Letters，Vol. 14，No. 4，pp. 255-258，April 2007.(小波加上嵌入位置圖法再用排隊(duì)法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)；[5] S. Lee, C. D. Yoo and Τ. Kalker, "Reversible image watermarking based oninteger-to-integer wavelet transform，” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 2，issue3，part 1，pp. 321-330，September 2007.(小波力卩上嵌入位置圖法再用排隊(duì)法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)；[6]G. Xuan, Y. Q. Shi，P. Chai，J. Teng, Z. Ni，X. Tong，“Optimum histogram pair basedimage lossless data embedding，”Transactions on Data Hiding and Multimedia Security IViLNCS 5510，Springer，pp. 84_102，March2009 (小波直方圖對(duì)的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)；[7]G. Xuan, Y. Q. Shi, P. Chai, X Cui, Ζ. Ni, X. Tong, "Optimum histogram pair basedimage lossless data embedding，，，Proceedings of International Workshop on DigitalWatermarking, LNCS 5041， Springer， pp.264-278， Guangzhou, China， December 2007.(小波直方圖對(duì)的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)。預(yù)測(cè)法，如[2]M. Thodi and J.J.Rodriguez, "Reversible watermarking by prediction-errorexpansion,，，Proceedings of 6th IEEE Southwest Symposium on Image Analysis andlnterpretation, pp. 21-25，Lake Tahoe, CA, USA, March 28-30，2004.(窗口預(yù)測(cè)法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)；[8] V. Sachnev, H. J. Kim, J. Nam, S. Suresh, Y. Q. Shi , "Reversible watermarkingalgorithm using sorting and prediction,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology,vol. 19,no. 7,pp. 989-999,July 2009.(予頁(yè)測(cè)誤差逐次法和排隊(duì)法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法)。以Lena圖像為例[1]J. Tian論文嵌入容量如0. Ibpp (Bit Per Pixel)時(shí) PSNR(PeakSignal to Noise Ratio) = 45，嵌入最大容量=0. 5bpp。特點(diǎn)小波加上嵌入位置圖法(LocationMap)嵌入。2003年田軍Tian[l]提出的差分?jǐn)U展(difference expansion technique)圖像可逆數(shù)據(jù)嵌入技術(shù)，開創(chuàng)了高質(zhì)量和大嵌入容量的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)的先河。田軍后續(xù)改進(jìn)方法[3] L. Kamstra論文嵌入容量如0. Ibpp時(shí)PSNR = 50，嵌入最大容量=0. 7bpp以上，[4] [5]是最近的發(fā)展，其中[5] S. Lee論文嵌入容量如0. Ibpp時(shí)PSNR =51。特點(diǎn)小波加上嵌入位置圖法(Location Map)嵌入，再加上排隊(duì)(sorting)技術(shù)。 后繼有一系列的改善方法，使嵌入性能有更大的提高。我們2007年IWDW2007會(huì)議上提出直方圖對(duì)方法[7](雜志[6]發(fā)表)。特點(diǎn)小波加上直方圖對(duì)方法。該方法比田軍方法， 包括比田軍及其后續(xù)改進(jìn)方法，有更高的性能。我們小波直方圖對(duì)方法，嵌入容量如0. Ibpp 時(shí)PSNR = 52，嵌入最大容量=2. 4bpp以上。此外直方圖對(duì)方法又進(jìn)一步擴(kuò)展應(yīng)用到JPEG 壓縮圖像，二值圖像等，成為通用的嵌入工具。同樣以Lena圖像為例，2004年的[2]M. Thodi論文嵌入容量如0. Ibpp時(shí)PSNR = 52。特點(diǎn)3*3窗口預(yù)測(cè)法嵌入數(shù)據(jù)。嵌入性能與田軍方法可比，但解決無(wú)損恢復(fù)問題比較麻煩。由于近年來解決無(wú)損恢復(fù)問題的改進(jìn)，預(yù)測(cè)法有超過小波嵌入方法的趨勢(shì)。2009年的[8] V. Sachnev論文嵌入容量如0. Ibpp時(shí)PSNR = 54，嵌入最大容量略小。特點(diǎn)=PSNR很高，達(dá)到當(dāng)時(shí)國(guó)際上最高水平。預(yù)測(cè)誤差逐次法和排隊(duì)法的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，奇偶數(shù)行和列分開做，但是只能用3X3窗口的4鄰域。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，該方法可嵌入信息大，嵌入數(shù)據(jù)后圖像改變小，PSNR高。本發(fā)明雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，它是以灰度預(yù)測(cè)誤差為特征，結(jié)合設(shè)定的嵌入閾值T和起伏閾值TF，采用直方圖對(duì)的原理嵌入數(shù)據(jù)，該方法包括以下步驟1)根據(jù)嵌入容量設(shè)定嵌入閾值T和起伏閾值TF，將嵌入閾值T作為嵌入起始點(diǎn)， 設(shè)置變量P = T;2)用圖像窗口從左到右、從上到下順序掃描被嵌圖像，在每個(gè)掃描位置計(jì)算圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F，若鄰域起伏值F小于或等于起伏閾值 TF，則比較灰度預(yù)測(cè)誤差y和P，構(gòu)造直方圖對(duì)，嵌入數(shù)據(jù)，根據(jù)嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差 y’確定圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值，然后圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數(shù)據(jù)是否嵌完，如果已嵌完，將此時(shí)的P作為嵌入停止點(diǎn)S，結(jié)束；否則，按正負(fù)交替且絕對(duì)值逐步減小的原則重新設(shè)置P，轉(zhuǎn)至步驟2)繼續(xù)嵌入待嵌數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，灰度預(yù)測(cè)誤差y為圖像窗口內(nèi)中心像素的實(shí)際灰度值與預(yù)測(cè)灰度值之差，其中，所述預(yù)測(cè)灰度值由所述中心像素的各鄰域像素的灰度值經(jīng)加權(quán)平均后向下取整得到。鄰域起伏值F由所述中心像素的預(yù)測(cè)灰度值分別與其各鄰域像素的灰度值差平方后加權(quán)平均得到。圖像窗口優(yōu)選3X3圖像窗口，優(yōu)選采用8鄰域計(jì)算灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F。所述起伏閾值Tf與嵌入容量正相關(guān)，嵌入后圖像的峰值信噪比與起伏閾值Tf負(fù)相關(guān)。在步驟2、中采用逐次法計(jì)算灰度預(yù)測(cè)誤差y，即當(dāng)本掃描位置的中心像素嵌入數(shù)據(jù)后，以嵌入數(shù)據(jù)后的灰度值，作為下一個(gè)掃描位置的中心像素的鄰域像素值。步驟2)中，優(yōu)選采用移位法構(gòu)造直方圖對(duì)。步驟幻中嵌入數(shù)據(jù)的方法為當(dāng)時(shí)，嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’等于灰度預(yù)測(cè)誤差y和當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)之和；當(dāng)P < 0時(shí)，嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’等于灰度預(yù)測(cè)誤差y和當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)之差；所述當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)為一位二進(jìn)制數(shù)。在步驟幻中，根據(jù)嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’確定圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值的方法為嵌入后中心像素的灰度值等于所述預(yù)測(cè)灰度值和嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’之和。進(jìn)一步還可包括對(duì)灰度預(yù)測(cè)誤差的直方圖調(diào)整的步驟，以克服上溢和下溢問題， 其中，相應(yīng)的直方圖調(diào)整信息與所述待嵌數(shù)據(jù)一起嵌入圖像。本發(fā)明以預(yù)測(cè)誤差為特征，采用嵌入閾值T和起伏閾值TF，通過直方圖對(duì)的原理嵌入數(shù)據(jù)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)圖像和嵌入數(shù)據(jù)的無(wú)損恢復(fù)，而且能夠達(dá)到更高的PSNR。經(jīng)試驗(yàn)，采用Lena. bmp512*512圖像，嵌入容量為0. Ibpp時(shí)PSNR高于55dB，嵌入容量為0. Olbpp時(shí) PSNR高于67dB，性能優(yōu)于現(xiàn)有其它方法。


圖1為本發(fā)明數(shù)據(jù)嵌入和提取的流程圖，其中(a)為嵌入數(shù)據(jù)的流程圖，(b)為提取數(shù)據(jù)的流程圖；圖2為本發(fā)明方法與其它方法的PSNR曲線對(duì)照?qǐng)D；圖3為試驗(yàn)測(cè)試用圖和對(duì)應(yīng)的灰度直方圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。本雙閾值圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法的原理預(yù)測(cè)誤差方法圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入可以在空域進(jìn)行，由于自然圖像在空域中連續(xù)性明顯，相關(guān)性太強(qiáng)，信息冗余小，體現(xiàn)在信息分布比較平，因此可嵌入信息小，嵌入數(shù)據(jù)后圖像改變大，PSNR低。通過圖像的預(yù)測(cè)誤差變換，預(yù)測(cè)誤差中連續(xù)性不明顯，相關(guān)性變?nèi)酰?信息冗余大，體現(xiàn)在信息分布比較尖，因此可嵌入信息大，嵌入數(shù)據(jù)后圖像改變小，PSNR高。本發(fā)明采用預(yù)測(cè)誤差嵌入方法，再加上嵌入閾值(也叫直方圖對(duì)的最優(yōu)閾值)和起伏閾值(也叫指導(dǎo)閾值)兩個(gè)閾值，通過直方圖對(duì)的嵌入原理實(shí)現(xiàn)圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入，能夠得到更好的性能，兩種閾值的共同使用，稱為“雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入”。本發(fā)明是在文獻(xiàn)W] [7]的基礎(chǔ)上，提出的一種新的無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方案，與文獻(xiàn) [6] [7]相比本發(fā)明有兩個(gè)重要區(qū)別1、數(shù)據(jù)嵌入在像素的灰度預(yù)測(cè)誤差，沒有使用小波變換；2、增加了一個(gè)閾值，即起伏閾值TF，用于引導(dǎo)數(shù)據(jù)的嵌入。它實(shí)質(zhì)是一種在鄰域起伏指導(dǎo)下的預(yù)測(cè)誤差直方圖對(duì)無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方案。參照?qǐng)D1 (a)，本發(fā)明方法具體包括以下步驟1)根據(jù)嵌入容量設(shè)定嵌入閾值T和起伏閾值TF，將嵌入閾值T作為嵌入起始點(diǎn)，設(shè)置變量P = T;2)用圖像窗口從左到右、從上到下順序掃描被嵌圖像，在每個(gè)掃描位置計(jì)算圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F，若鄰域起伏值F小于或等于起伏閾值 TF，則比較灰度預(yù)測(cè)誤差y和P，構(gòu)造直方圖對(duì)，嵌入數(shù)據(jù)，根據(jù)嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差 y’確定圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值，然后圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數(shù)據(jù)是否嵌完，如果已嵌完，將此時(shí)的P作為嵌入停止點(diǎn)S，結(jié)束；否則，按正負(fù)交替且絕對(duì)值逐步減小的原則重新設(shè)置P(即當(dāng)P < 0，則令P = -P-I ；當(dāng)P > 0， 則令P = -P)，轉(zhuǎn)至步驟幻繼續(xù)嵌入待嵌數(shù)據(jù)。灰度預(yù)測(cè)誤差y為圖像窗口內(nèi)中心像素的實(shí)際灰度值與預(yù)測(cè)灰度值之差，其中， 所述預(yù)測(cè)灰度值由所述中心像素的各鄰域像素的灰度值經(jīng)加權(quán)平均后向下取整得到。鄰域起伏值F由所述中心像素的預(yù)測(cè)灰度值分別與其各鄰域像素的灰度值差平方后加權(quán)平均得到。圖像窗口優(yōu)選3 X 3圖像窗口，優(yōu)選采用8鄰域計(jì)算灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F。 現(xiàn)以3X3圖像窗口為例說明灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F的計(jì)算定義3X3圖像窗口如式(1)
'x\x4xl
X =x2JC5xSx3x6x9
) 1
(式(1)中x5是本3X3圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值，xl、x4、x7、x2、x8、x3、x6、 x9為其8個(gè)鄰域像素的灰度值，通過8個(gè)鄰域像素的灰度值就可以獲得中心像素的預(yù)測(cè)灰度值3 ，這里采用公式( 獲得中心像素的預(yù)測(cè)灰度值3 ，X= ^7oor{(l/6)x(x2 + x4+Jc6+a:8)+(l/12)x(xl + jc3 + x7 + x9)} ............ (2)可見，中心像素的預(yù)測(cè)灰度值3 實(shí)際上是其8個(gè)鄰域像素的灰度值加權(quán)平均后向下取整，相當(dāng)于
"1/121/61/12"
K =1/601/691/121/61/12X =
χ= floor{lC <S> χ)中心像素的灰度預(yù)測(cè)誤差y通過公式( 獲得y=x5-x ................................................... (3)鄰域起伏值F表示變化程度，鄰域起伏值F小表示平坦，本發(fā)明中數(shù)據(jù)盡量嵌入在平坦部分灰度預(yù)測(cè)誤差y中，使視覺難于覺察，鄰域起伏值F通過公式(4)獲得
/" = (2^^2-3 )2 +{xA-xf +{x6-xf +(jcS-jc)2] + (l/3)x|xl— )2 +(χ3— )2 +(^7-^+(^9-^)-(4)當(dāng)然，本發(fā)明的圖像窗口并不限于3 X 3圖像窗口。在步驟2、中采用逐次法計(jì)算灰度預(yù)測(cè)誤差y，即當(dāng)本掃描位置的中心像素嵌入數(shù)據(jù)后，以嵌入數(shù)據(jù)后的灰度值，作為下一個(gè)掃描位置的中心像素的鄰域像素值。采用逐次法可以很容易地獲得數(shù)據(jù)隱藏的無(wú)損恢復(fù)。本發(fā)明中待嵌數(shù)據(jù)必須為二進(jìn)制數(shù)，這里設(shè)待嵌數(shù)據(jù)為D，每次嵌入待嵌數(shù)據(jù)D中的一位，用Di e {0,1}表示當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)，其中i表示當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)在待嵌二進(jìn)制序列中第i位，i是大于等于零的整數(shù)。直方圖對(duì)的構(gòu)造屬于現(xiàn)有技術(shù)，在背景技術(shù)引用的文獻(xiàn)[6] [7](文獻(xiàn)[6] [7]均為本發(fā)明人的論文)中均用到，為使本發(fā)明更清楚，對(duì)直方圖對(duì)的構(gòu)造做以下說明直方圖對(duì)的定義相鄰的兩個(gè)特征χ e {a, b}的直方圖對(duì)定義如下如果a彡0， 記其直方圖對(duì)為h= [!!!，(^，或！!= [h(a) =m, [h(b) = 0]，其中a為原位，b擴(kuò)展位。如果a <0，記其直方圖對(duì)為h=⑴，??！^，或!!= [h(a) =0，[h(b) = m]，其中b為原位，a擴(kuò)展位。由上面的定義可以看出，對(duì)于一對(duì)直方圖來說，必有一個(gè)特征值在樣本中出現(xiàn)的次數(shù)為0。構(gòu)造直方圖對(duì)就是如何在一對(duì)相鄰特征值中使其中一個(gè)特征值在樣本中出現(xiàn)的次數(shù)為0，最簡(jiǎn)單的方法就是移位法。移位法的具體內(nèi)容為設(shè)樣本{a，b}，如果a > 0，則其直方圖對(duì)為[m，0]，m為a在樣本中出現(xiàn)的次數(shù)，如果h(b)為0，則其本身就是一對(duì)直方圖對(duì)，不需要再構(gòu)造；如果h(b)不為0，則把樣本中所有大于等于b的特征往右移一位(即特征值加1)，之后樣本中特征值為b的樣本個(gè)數(shù)就為0 了，由此直方圖對(duì)構(gòu)造出來。如果b <0，則其直方圖對(duì)為
，如果h(a)為0，則其本身就為一對(duì)直方圖對(duì)，不需要再構(gòu)造; 如果h(a)不為0，則把樣本中所有小于等于a的特征往左移一位(即特征值減1)，之后樣本中特征值為a的樣本個(gè)數(shù)就為0 了，由此直方圖對(duì)構(gòu)造出來。上述步驟幻中，采用移位法構(gòu)造直方圖對(duì)。上述步驟幻中，比較灰度預(yù)測(cè)誤差y 和P，構(gòu)造直方圖對(duì)，嵌入數(shù)據(jù)的方法為當(dāng)P彡0時(shí)，如果y = P，則嵌入數(shù)據(jù)Di，y，= y+Di ；如果y> P，則不嵌入數(shù)據(jù)，只是向右移動(dòng)一位，y，= y+1 ；否則y不嵌入數(shù)據(jù)，也不移位。當(dāng)P <0，如果 y = P，則嵌入數(shù)據(jù) Di，y’ = y-Di ；如果y< P，則不嵌入數(shù)據(jù)，只是向左移動(dòng)一位，y’ = y-1 ；否則y不嵌入數(shù)據(jù)，也不移位。上述步驟幻中嵌入數(shù)據(jù)的方法為當(dāng)時(shí)，嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’等于灰度預(yù)測(cè)誤差y和當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)之和，即r = y+Di ；當(dāng)P < 0時(shí)，嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差r等于灰度預(yù)測(cè)誤差y和當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)之差，即r = y-Di ；所述當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)為一位二進(jìn)制數(shù)Di。上述步驟幻中，根據(jù)嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’確定嵌入后圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值X5’的方法為嵌入后中心像素的灰度值X5’等于所述預(yù)測(cè)灰度值3 和嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’之和，即x5’=〒+y’。信息嵌入的性能，不僅與預(yù)測(cè)誤差直方圖尖削程度有關(guān)，而且與窗口中心周圍的像素起伏有關(guān)。因此本發(fā)明采用嵌入閾值T和起伏閾值Tf兩個(gè)閾值調(diào)節(jié)，同時(shí)滿足兩個(gè)條件才嵌入數(shù)據(jù)，這樣可以獲得更高的PSNR。嵌入閾值T太小，會(huì)導(dǎo)致嵌入容量不夠，嵌入閾值T太大，會(huì)導(dǎo)致PSNR下降。同樣，起伏閾值Tf與嵌入容量正相關(guān)，嵌入后圖像的峰值信噪比(即PSNR)與起伏閾值Tf負(fù)相關(guān)。本方法中，嵌入起始點(diǎn)可以是嵌入閾值T，也可以是-T，即可正可負(fù)。嵌入停止點(diǎn)S 可以是正數(shù)、負(fù)數(shù)或零，且滿足OS Isl <τ。將從嵌入起始點(diǎn)到嵌入停止點(diǎn)s的序列τ、-τ、T-U-(T-I)、……、S稱作最優(yōu)嵌入序列，用t表示，當(dāng)嵌入容量給定，確定嵌入閾值T和起伏閾值TF，由T和S即獲得最優(yōu)嵌入序列t，起伏閾值Tf和最優(yōu)嵌入序列t的選擇，應(yīng)使無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入的峰值信噪比最高，即
權(quán)利要求
1.一種雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于，該方法以灰度預(yù)測(cè)誤差為特征， 結(jié)合設(shè)定的嵌入閾值T和起伏閾值TF，采用直方圖對(duì)的原理嵌入數(shù)據(jù)，該方法包括以下步驟1)根據(jù)嵌入容量設(shè)定嵌入閾值T和起伏閾值TF，將嵌入閾值T作為嵌入起始點(diǎn)，設(shè)置變量P = T;2)用圖像窗口從左到右、從上到下順序掃描被嵌圖像，在每個(gè)掃描位置計(jì)算圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F，若鄰域起伏值F小于或等于起伏閾值TF，則比較灰度預(yù)測(cè)誤差y和p，構(gòu)造直方圖對(duì)，嵌入數(shù)據(jù)，根據(jù)嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差r確定圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值，然后圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數(shù)據(jù)是否嵌完，如果已嵌完，將此時(shí)的P作為嵌入停止點(diǎn)S，結(jié)束；否則，按正負(fù)交替且絕對(duì)值逐步減小的原則重新設(shè)置P，轉(zhuǎn)至步驟2)繼續(xù)嵌入待嵌數(shù)據(jù)。
2.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于所述灰度預(yù)測(cè)誤差y為圖像窗口內(nèi)中心像素的實(shí)際灰度值與預(yù)測(cè)灰度值之差，其中，所述預(yù)測(cè)灰度值由所述中心像素的各鄰域像素的灰度值經(jīng)加權(quán)平均后向下取整得到。
3.如權(quán)利要求2所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于所述鄰域起伏值F由所述中心像素的預(yù)測(cè)灰度值分別與其各鄰域像素的灰度值差平方后加權(quán)平均得到。
4.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于在步驟2)中采用逐次法計(jì)算灰度預(yù)測(cè)誤差y，即當(dāng)本掃描位置的中心像素嵌入數(shù)據(jù)后，以嵌入數(shù)據(jù)后的灰度值，作為下一個(gè)掃描位置的中心像素的鄰域像素值。
5.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于所述起伏閾值 Tf與嵌入容量正相關(guān)，嵌入后圖像的峰值信噪比與起伏閾值Tf負(fù)相關(guān)。
6.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于所述圖像窗口為3 X 3圖像窗口，采用8鄰域計(jì)算灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F。
7.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于步驟2)中，采用移位法構(gòu)造直方圖對(duì)。
8.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于步驟2)中所述嵌入數(shù)據(jù)的方法為當(dāng)P > 0時(shí)，嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差r等于灰度預(yù)測(cè)誤差y和當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)之和；當(dāng)P < 0時(shí)，嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’等于灰度預(yù)測(cè)誤差y和當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)之差；所述當(dāng)前待嵌數(shù)據(jù)為一位二進(jìn)制數(shù)。
9.如權(quán)利要求2所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于在步驟2)中， 根據(jù)嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差y’確定圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值的方法為嵌入后中心像素的灰度值等于所述預(yù)測(cè)灰度值j和嵌入數(shù)據(jù)后的灰度預(yù)測(cè)誤差r之和。
10.如權(quán)利要求1所述的雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，其特征在于還包括對(duì)灰度預(yù)測(cè)誤差的直方圖調(diào)整的步驟，其中，相應(yīng)的直方圖調(diào)整信息與所述待嵌數(shù)據(jù)一起嵌入圖像。
全文摘要
一種雙閾值的圖像無(wú)損數(shù)據(jù)嵌入方法，包括步驟1)設(shè)定嵌入閾值T和起伏閾值TF，設(shè)置變量P＝T；2)用圖像窗口掃描被嵌圖像，在每個(gè)掃描位置計(jì)算圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度預(yù)測(cè)誤差y和鄰域起伏值F，若F≤TF，則比較灰度預(yù)測(cè)誤差y和P，構(gòu)造直方圖對(duì)，嵌入數(shù)據(jù)，確定圖像窗口內(nèi)中心像素的灰度值，然后圖像窗口移至下一掃描位置；否則，圖像窗口直接移至下一掃描位置；3)判斷待嵌數(shù)據(jù)是否嵌完，如果已嵌完，將此時(shí)的P作為嵌入停止點(diǎn)S，結(jié)束；否則重新設(shè)置P，轉(zhuǎn)至步驟2)。該方法可嵌入信息大，嵌入數(shù)據(jù)后圖像改變小，PSNR高。
文檔編號(hào)G06T1/00GK102262773SQ201010200428
公開日2011年11月30日 申請(qǐng)日期2010年5月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月29日
發(fā)明者劉海生, 劉連生, 宣國(guó)榮, 童學(xué)峰 申請(qǐng)人:深圳寶嘉電子設(shè)備有限公司