基于像素预测和秘密图像共享的可逆信息隐藏

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2023030321

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (3): 780-787.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030321

基于像素预测和秘密图像共享的可逆信息隐藏

袁卿宇(), 高铁杠

南开大学软件学院，天津 300350

收稿日期:2023-03-31 修回日期:2023-05-13 接受日期:2023-05-17 发布日期:2023-06-15 出版日期:2024-03-10
通讯作者: 袁卿宇
作者简介:高铁杠（1966—），男，河北石家庄人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向：软件工程、信息安全。
基金资助:
天津市自然科学基金重点项目(21JCZDJC00130)

Reversible information hiding based on pixel prediction and secret image sharing

Qingyu YUAN(), Tiegang GAO

College of Software，Nankai University，Tianjin 300350，China

Received:2023-03-31 Revised:2023-05-13 Accepted:2023-05-17 Online:2023-06-15 Published:2024-03-10
Contact: Qingyu YUAN
About author:GAO Tiegang， born in 1966， Ph. D.， professor. His research interests include software engineering， information security.
Supported by:
Key Project of Tianjin Natural Science Foundation(21JCZDJC00130)

摘要/Abstract

摘要：

为增强图像加密的安全性以及增加加密图像的信息隐藏容量，提出一种基于像素预测和秘密图像共享的可逆信息隐藏算法。首先，利用共享矩阵逐行处理图像并分存为四个共享图像；其次，利用二维混沌映射生成随机密钥加密共享图像；再次，利用中值边缘检测器（MED）预测共享图像中可嵌入位置的像素值，预测值与原像素从高位开始比对相同的位数，根据规则记录标签值，提取参考像素的高三位与认证信息存入可嵌入位；最后，将标签值存入参考像素高位，剩余的可嵌入位为所提算法的嵌入容量。实验结果表明，所提算法不仅能够为信息隐藏提供大容量的嵌入空间，而且能够实现可逆数据隐藏并根据（k，n）阈值策略实现加密图像的无损复原。

关键词: 图像加密, 共享矩阵, 可逆数据隐藏, 中值边缘检测器, 嵌入空间

Abstract:

In order to improve the security of image encryption and increase the information hiding capacity of encrypted images， a reversible information hiding algorithm based on pixel prediction and secret image sharing was proposed. Firstly， the shared matrix was used to process an image line-by-line and save it into four shared images. Secondly， random key-encrypted shared images were generated using a 2D chaotic mapping. Thirdly， the Median Edge Detector （MED） was used to predict the pixel value of the embedded position in the shared image. The predicted value was aligned to the same bits as the original pixel from the high bit， and the label value was recorded according to the rule. The high three bits of the reference pixel were stored into the embeddable bits. Finally， the label value was stored in the high bits of the reference pixel， and the remaining embeddable bits were the embedding capacity of the proposed algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can provide large capacity embedding space for information hiding， realize the reversible data hiding and the lossless recovery of encrypted images according to the （k，n） threshold strategy.

Key words: image encryption, shared matrix, reversible data hiding, Median Edge Detector (MED), embedded space

中图分类号:

TP309.2

袁卿宇, 高铁杠. 基于像素预测和秘密图像共享的可逆信息隐藏[J]. 计算机应用, 2024, 44(3): 780-787.

Qingyu YUAN, Tiegang GAO. Reversible information hiding based on pixel prediction and secret image sharing[J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(3): 780-787.

图/表 11

图1 图像加密嵌入过程

Fig. 1 Process of image encryption embedding

图2 图像无损复原过程

Fig. 2 Process of image lossless restoration

图3 中值边缘检测器

Fig. 3 MED

表1 标签值与可嵌入位对应关系

Tab. 1 Mapping between label values and embeddable bit

高位相同个数	标签值	可嵌入位
0	000	1
1	001	2
2	010	3
3	011	4
4	100	5
5	101	6
6	110	7
$≥ 7$	111	7

表1 标签值与可嵌入位对应关系

Tab. 1 Mapping between label values and embeddable bit

高位相同个数	标签值	可嵌入位
0	000	1
1	001	2
2	010	3
3	011	4
4	100	5
5	101	6
6	110	7
$≥ 7$	111	7

图4 不同图片的加密共享图

Fig. 4 Secret shared images of different images

图5 图像直方图

Fig. 5 Histograms of images

图6 不同k的秘密共享图的复原结果

Fig. 6 Restoration results with different k secret shared images

表2 不同秘密共享图复原的峰值信噪比 (dB)

Tab. 2 Restoration PSNRs of different secret shared images

秘密图序号	PSNR	秘密图序号	PSNR
a，b	13.478 8	c，d	13.500 9
a，c	13.572 3	a，b，c	60.511 0
a，d	13.489 0	a，b，d	57.425 1
b，c	13.474 8	b，c，d	60.661 4
b，d	13.506 1	a，b，c，d	60.511 0

表3 抗差分攻击的性能对比 (%)

Tab. 3 Comparison of performance against differential attacks

算法	NPCR	UACI
本文算法	99.612 5	33.530 2
文献［31］算法	99.601 8	33.464 0
文献［32］算法	99.606 3	33.467 6
文献［33］算法	99.591 0	33.421 2

表4 各个标签的数量与可嵌入位

Tab. 4 Number of each label and embeddable bits

秘密图	b₀	b₁	b₂	b₃	b₄	b₅	b₆	b₇	嵌入空间S	嵌入率/bpp
平均	9 446	8 050	4 154	3 985	5 628	5 350	3 379	3 954	165 519	3.766
M_r1	9 349	7 675	4 082	3 984	5 770	5 359	3 433	4 294	167 974	3.822
M_r2	9 166	8 360	4 246	4 065	5 523	5 291	3 281	4 014	165 310	3.762
M_r3	10 366	8 533	3 767	3 804	5 320	5 064	3 242	3 850	160 577	3.654
M_r4	8 901	7 634	4 520	4 085	5 902	5 687	3 558	3 659	168 220	3.828

表5 不同算法的平均嵌入率对比

Tab. 5 Average embedding rate comparison of different algorithms

算法	Peppers	Jetplane	Lena
文献［34］算法	2.340	2.599	2.374
文献［35］算法	1.977	2.193	2.018
文献［25］算法	2.042	2.191	2.014
文献［36］算法	2.424	2.561	2.133
文献［37］算法	3.584	3.409	3.127
本文算法	3.766	3.803	3.386

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