《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (6): 1716-1723.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021061495
• 2021年全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS 2021)论文 • 上一篇
收稿日期:
2021-08-23
修回日期:
2021-11-07
接受日期:
2021-11-17
发布日期:
2022-01-10
出版日期:
2022-06-10
通讯作者:
杨阳
作者简介:
张翔宇(1997—),男,浙江温州人,硕士研究生,主要研究方向:可逆信息隐藏基金资助:
Xiangyu ZHANG1, Yang YANG1(), Guohui FENG2, Chuan QIN1
Received:
2021-08-23
Revised:
2021-11-07
Accepted:
2021-11-17
Online:
2022-01-10
Published:
2022-06-10
Contact:
Yang YANG
About author:
ZHANG Xiangyu, born in 1997, M. S. candidate. His research interests include reversible data hiding.Supported by:
摘要:
针对加密前预留空间(RRBE)嵌入算法需要进行一系列的预处理工作,以及加密后腾出空间(VRAE)嵌入算法嵌入空间较小的缺点,为了在提高嵌入率的同时缩减算法流程和减少工作量,提出一种基于多目标优化的加密图像可逆信息隐藏算法。该算法将RRBE与VRAE中两个具有代表性的算法在同一载体中结合使用,并以信息嵌入量、直接解密图像失真、提取错误率、计算复杂度等性能评价指标作为优化子目标,再利用功效系数法建立模型求解出两种算法应用比例的相对最优解。实验结果表明,所提算法不仅能够降低单独使用RRBE算法的计算复杂度,还能使图像处理用户够根据实际应用场景中不同的需求灵活地分配优化目标,同时也能获得较好的图像质量和令人满意的信息嵌入量。
中图分类号:
张翔宇, 杨阳, 冯国徽, 秦川. 基于多目标优化的加密图像可逆信息隐藏[J]. 计算机应用, 2022, 42(6): 1716-1723.
Xiangyu ZHANG, Yang YANG, Guohui FENG, Chuan QIN. Reversible data hiding in encrypted image based on multi-objective optimization[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(6): 1716-1723.
条件 | 块类型 | 块描述 | 块标识位 |
---|---|---|---|
Bad | 不能嵌入信息 | 00 | |
G-I | 所有的像素都为1 | 11 | |
G-Ⅱ | 所有的像素都为0 | 10 | |
G-Ⅲ | 大多数像素为1 | 011 | |
G-Ⅳ | 大多数像素为0 | 010 |
表1 块分类及标识情况
Tab. 1 Block classification and marking conditions
条件 | 块类型 | 块描述 | 块标识位 |
---|---|---|---|
Bad | 不能嵌入信息 | 00 | |
G-I | 所有的像素都为1 | 11 | |
G-Ⅱ | 所有的像素都为0 | 10 | |
G-Ⅲ | 大多数像素为1 | 011 | |
G-Ⅳ | 大多数像素为0 | 010 |
X | 直接解密图像 PSNR/dB | 嵌入率/bpp | 恢复图像 PSNR/dB | 提取错误率 | 评价函数 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 37.93 | 0.004 9 | +∞ | 0 | 0.000 98 | 0.000 98 | 0.000 98 | 0.999 000 | 0.005 5 |
204 | 38.68 | 0.350 0 | +∞ | 0 | 0.199 20 | 0.199 20 | 0.926 40 | 0.800 800 | 0.418 2 |
408 | 39.63 | 0.690 0 | +∞ | 0 | 0.389 40 | 0.398 40 | 0.985 50 | 0.601 600 | 0.553 9 |
684 | 41.32 | 1.160 0 | +∞ | 0 | 0.668 00 | 0.668 00 | 0.995 20 | 0.332 000 | 0.619 7 |
816 | 42.43 | 1.380 0 | +∞ | 0 | 0.796 90 | 0.796 90 | 0.997 50 | 0.203 100 | 0.598 9 |
1 023 | 45.26 | 1.710 0 | +∞ | 0 | 0.999 00 | 0.999 00 | 1.000 00 | 0.000 977 | 0.176 7 |
表2 Lena图像在不同X下的实验结果(S=16)
Tab. 2 Experimental results of Lena under different X (S=16)
X | 直接解密图像 PSNR/dB | 嵌入率/bpp | 恢复图像 PSNR/dB | 提取错误率 | 评价函数 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 37.93 | 0.004 9 | +∞ | 0 | 0.000 98 | 0.000 98 | 0.000 98 | 0.999 000 | 0.005 5 |
204 | 38.68 | 0.350 0 | +∞ | 0 | 0.199 20 | 0.199 20 | 0.926 40 | 0.800 800 | 0.418 2 |
408 | 39.63 | 0.690 0 | +∞ | 0 | 0.389 40 | 0.398 40 | 0.985 50 | 0.601 600 | 0.553 9 |
684 | 41.32 | 1.160 0 | +∞ | 0 | 0.668 00 | 0.668 00 | 0.995 20 | 0.332 000 | 0.619 7 |
816 | 42.43 | 1.380 0 | +∞ | 0 | 0.796 90 | 0.796 90 | 0.997 50 | 0.203 100 | 0.598 9 |
1 023 | 45.26 | 1.710 0 | +∞ | 0 | 0.999 00 | 0.999 00 | 1.000 00 | 0.000 977 | 0.176 7 |
S | X | 嵌入率/bpp | 直接解密图像 PSNR/dB | 恢复图像 PSNR/dB | 提取 错误率 | 执行 时长/s | 评价函数 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 11 264 | 1.64 | 39.71 | 48.56 | 0.15 | 7.27 | 0.687 5 | 0.687 5 | 0.937 3 | 0.312 5 | 0.610 0 |
8 | 2 755 | 1.51 | 40.07 | 59.08 | 0.01 | 5.88 | 0.672 6 | 0.672 6 | 0.981 6 | 0.327 4 | 0.617 5 |
12 | 1 218 | 1.28 | 41.42 | 64.70 | 0.00 | 5.05 | 0.669 1 | 0.669 1 | 0.991 5 | 0.330 9 | 0.619 1 |
16 | 684 | 1.16 | 41.37 | +∞ | 0.00 | 6.50 | 0.668 0 | 0.668 0 | 0.995 2 | 0.322 0 | 0.619 7 |
20 | 437 | 1.02 | 42.03 | +∞ | 0.00 | 5.30 | 0.668 0 | 0.668 0 | 0.996 9 | 0.333 2 | 0.619 9 |
24 | 303 | 0.89 | 42.16 | +∞ | 0.00 | 5.14 | 0.665 8 | 0.665 8 | 0.997 8 | 0.334 2 | 0.620 1 |
28 | 223 | 0.81 | 42.37 | +∞ | 0.00 | 5.18 | 0.666 9 | 0.666 9 | 0.998 4 | 0.333 1 | 0.620 2 |
32 | 170 | 0.70 | 42.21 | +∞ | 0.00 | 5.31 | 0.664 1 | 0.664 1 | 0.998 8 | 0.335 9 | 0.620 2 |
36 | 130 | 0.63 | 42.43 | +∞ | 0.00 | 5.08 | 0.642 7 | 0.642 7 | 0.998 9 | 0.357 3 | 0.619 6 |
表3 Lena图像在不同S下的相对最优解对应的实验数据
Tab. 3 Experimental data corresponding to relative optimal solution of Lena under different S
S | X | 嵌入率/bpp | 直接解密图像 PSNR/dB | 恢复图像 PSNR/dB | 提取 错误率 | 执行 时长/s | 评价函数 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 11 264 | 1.64 | 39.71 | 48.56 | 0.15 | 7.27 | 0.687 5 | 0.687 5 | 0.937 3 | 0.312 5 | 0.610 0 |
8 | 2 755 | 1.51 | 40.07 | 59.08 | 0.01 | 5.88 | 0.672 6 | 0.672 6 | 0.981 6 | 0.327 4 | 0.617 5 |
12 | 1 218 | 1.28 | 41.42 | 64.70 | 0.00 | 5.05 | 0.669 1 | 0.669 1 | 0.991 5 | 0.330 9 | 0.619 1 |
16 | 684 | 1.16 | 41.37 | +∞ | 0.00 | 6.50 | 0.668 0 | 0.668 0 | 0.995 2 | 0.322 0 | 0.619 7 |
20 | 437 | 1.02 | 42.03 | +∞ | 0.00 | 5.30 | 0.668 0 | 0.668 0 | 0.996 9 | 0.333 2 | 0.619 9 |
24 | 303 | 0.89 | 42.16 | +∞ | 0.00 | 5.14 | 0.665 8 | 0.665 8 | 0.997 8 | 0.334 2 | 0.620 1 |
28 | 223 | 0.81 | 42.37 | +∞ | 0.00 | 5.18 | 0.666 9 | 0.666 9 | 0.998 4 | 0.333 1 | 0.620 2 |
32 | 170 | 0.70 | 42.21 | +∞ | 0.00 | 5.31 | 0.664 1 | 0.664 1 | 0.998 8 | 0.335 9 | 0.620 2 |
36 | 130 | 0.63 | 42.43 | +∞ | 0.00 | 5.08 | 0.642 7 | 0.642 7 | 0.998 9 | 0.357 3 | 0.619 6 |
图像 | 加密前的熵 | 加密后的熵 |
---|---|---|
Airplane | 6.677 6 | 7.991 4 |
Baboon | 7.357 9 | 7.991 6 |
Barbara | 7.632 1 | 7.991 4 |
Boat | 7.123 8 | 7.991 3 |
Lena | 7.445 6 | 7.991 7 |
Peppers | 7.571 5 | 7.991 5 |
表4 图像加密前后的熵值对比 ( bit)
Tab. 4 Comparison of entropy values before and after images encryption
图像 | 加密前的熵 | 加密后的熵 |
---|---|---|
Airplane | 6.677 6 | 7.991 4 |
Baboon | 7.357 9 | 7.991 6 |
Barbara | 7.632 1 | 7.991 4 |
Boat | 7.123 8 | 7.991 3 |
Lena | 7.445 6 | 7.991 7 |
Peppers | 7.571 5 | 7.991 5 |
S | 算法 | Lena | Peppers | Barbara | Baboon | UCID |
---|---|---|---|---|---|---|
4 | 本文算法 | 1.64 | 1.60 | 1.21 | 0.73 | 1.27 |
VRAE算法 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | |
RRBE算法 | 2.35 | 2.30 | 1.73 | 1.02 | 1.83 | |
8 | 本文算法 | 1.51 | 1.48 | 1.13 | 0.67 | 1.20 |
VRAE算法 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | |
RRBE算法 | 2.23 | 2.16 | 1.65 | 0.99 | 1.77 | |
16 | 本文算法 | 1.16 | 1.09 | 0.83 | 0.54 | 1.00 |
VRAE算法 | 0.004 | 0.004 | 0.004 | 0.004 | 0.004 | |
RRBE算法 | 1.71 | 1.59 | 1.21 | 0.80 | 1.49 | |
32 | 本文算法 | 0.70 | 0.59 | 0.46 | 0.35 | 0.78 |
VRAE算法 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | |
RRBE算法 | 1.08 | 0.94 | 0.66 | 0.54 | 1.13 |
表5 分块大小S与图像的嵌入率对比 ( bpp)
Tab. 5 Comparison of image embedding rate under different S
S | 算法 | Lena | Peppers | Barbara | Baboon | UCID |
---|---|---|---|---|---|---|
4 | 本文算法 | 1.64 | 1.60 | 1.21 | 0.73 | 1.27 |
VRAE算法 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | |
RRBE算法 | 2.35 | 2.30 | 1.73 | 1.02 | 1.83 | |
8 | 本文算法 | 1.51 | 1.48 | 1.13 | 0.67 | 1.20 |
VRAE算法 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | |
RRBE算法 | 2.23 | 2.16 | 1.65 | 0.99 | 1.77 | |
16 | 本文算法 | 1.16 | 1.09 | 0.83 | 0.54 | 1.00 |
VRAE算法 | 0.004 | 0.004 | 0.004 | 0.004 | 0.004 | |
RRBE算法 | 1.71 | 1.59 | 1.21 | 0.80 | 1.49 | |
32 | 本文算法 | 0.70 | 0.59 | 0.46 | 0.35 | 0.78 |
VRAE算法 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | |
RRBE算法 | 1.08 | 0.94 | 0.66 | 0.54 | 1.13 |
S | 算法 | Lena | Peppers | Barbara | Baboon | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DPSNR | RPSNR | DPSNR | RPSNR | DPSNR | RPSNR | DPSNR | RPSNR | ||
4 | 本文算法 | 39.71 | 48.56 | 39.90 | 47.01 | 41.48 | 46.49 | 39.69 | 42.51 |
VRAE算法 | 37.93 | 43.49 | 37.94 | 41.93 | 37.93 | 41.50 | 37.94 | 39.64 | |
RRBE算法 | 40.88 | +∞ | 41.21 | +∞ | 45.18 | +∞ | 50.68 | +∞ | |
8 | 本文算法 | 40.07 | 59.08 | 40.26 | 52.34 | 41.44 | 50.16 | 42.54 | 47.39 |
VRAE算法 | 37.93 | 54.30 | 37.95 | 51.93 | 37.93 | 45.51 | 37.92 | 42.95 | |
RRBE算法 | 41.72 | +∞ | 42.39 | +∞ | 45.55 | +∞ | 51.17 | +∞ | |
16 | 本文算法 | 41.37 | +∞ | 41.48 | +∞ | 41.96 | 54.75 | 42.38 | 51.97 |
VRAE算法 | 37.93 | +∞ | 37.94 | +∞ | 37.94 | 49.84 | 37.93 | 47.09 | |
RRBE算法 | 45.28 | +∞ | 45.82 | +∞ | 48.51 | +∞ | 52.06 | +∞ | |
32 | 本文算法 | 42.21 | +∞ | 42.44 | +∞ | 42.44 | +∞ | 42.47 | +∞ |
VRAE算法 | 37.93 | +∞ | 37.95 | +∞ | 37.94 | 55.78 | 37.92 | 55.99 | |
RRBE算法 | 49.92 | +∞ | 51.40 | +∞ | 52.93 | +∞ | 53.81 | +∞ |
表6 不同分块大小S下直接解密图像的DPSNR和恢复图像的RPSNR对比 ( dB)
Tab. 6 Comparison of DPSNR of directly decrypted image and RPSNR of restored image under different S
S | 算法 | Lena | Peppers | Barbara | Baboon | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DPSNR | RPSNR | DPSNR | RPSNR | DPSNR | RPSNR | DPSNR | RPSNR | ||
4 | 本文算法 | 39.71 | 48.56 | 39.90 | 47.01 | 41.48 | 46.49 | 39.69 | 42.51 |
VRAE算法 | 37.93 | 43.49 | 37.94 | 41.93 | 37.93 | 41.50 | 37.94 | 39.64 | |
RRBE算法 | 40.88 | +∞ | 41.21 | +∞ | 45.18 | +∞ | 50.68 | +∞ | |
8 | 本文算法 | 40.07 | 59.08 | 40.26 | 52.34 | 41.44 | 50.16 | 42.54 | 47.39 |
VRAE算法 | 37.93 | 54.30 | 37.95 | 51.93 | 37.93 | 45.51 | 37.92 | 42.95 | |
RRBE算法 | 41.72 | +∞ | 42.39 | +∞ | 45.55 | +∞ | 51.17 | +∞ | |
16 | 本文算法 | 41.37 | +∞ | 41.48 | +∞ | 41.96 | 54.75 | 42.38 | 51.97 |
VRAE算法 | 37.93 | +∞ | 37.94 | +∞ | 37.94 | 49.84 | 37.93 | 47.09 | |
RRBE算法 | 45.28 | +∞ | 45.82 | +∞ | 48.51 | +∞ | 52.06 | +∞ | |
32 | 本文算法 | 42.21 | +∞ | 42.44 | +∞ | 42.44 | +∞ | 42.47 | +∞ |
VRAE算法 | 37.93 | +∞ | 37.95 | +∞ | 37.94 | 55.78 | 37.92 | 55.99 | |
RRBE算法 | 49.92 | +∞ | 51.40 | +∞ | 52.93 | +∞ | 53.81 | +∞ |
S | 算法 | DPSNR | RPSNR | S | 算法 | DPSNR | RPSNR |
---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 本文算法 | 40.88 | 45.61 | 16 | 本文算法 | 41.21 | +∞ |
VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | ||
RRBE算法 | 44.55 | +∞ | RRBE算法 | 47.02 | +∞ | ||
8 | 本文算法 | 40.82 | 48.67 | 32 | 本文算法 | 41.66 | +∞ |
VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | ||
RRBE算法 | 44.91 | +∞ | RRBE算法 | 49.86 | +∞ |
表7 UCID图像库中图像的DPSNR和RPSNR的对比 ( dB)
Tab. 7 Comparison of DPSNR and RPSNRof images in UCID image library
S | 算法 | DPSNR | RPSNR | S | 算法 | DPSNR | RPSNR |
---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 本文算法 | 40.88 | 45.61 | 16 | 本文算法 | 41.21 | +∞ |
VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | ||
RRBE算法 | 44.55 | +∞ | RRBE算法 | 47.02 | +∞ | ||
8 | 本文算法 | 40.82 | 48.67 | 32 | 本文算法 | 41.66 | +∞ |
VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | VRAE算法 | 25.78 | 25.77 | ||
RRBE算法 | 44.91 | +∞ | RRBE算法 | 49.86 | +∞ |
算法 | Lena | Peppers | Barbara | Baboon | UCID |
---|---|---|---|---|---|
本文算法 | 6.50 | 6.05 | 5.51 | 5.30 | 4.32 |
VRAE算法 | 5.01 | 5.16 | 4.73 | 5.39 | 3.93 |
RRBE算法 | 13.44 | 12.92 | 12.86 | 12.68 | 7.86 |
表8 S=16时程序的运行时间对比 ( s)
Tab. 8 Running time comparison when S=16
算法 | Lena | Peppers | Barbara | Baboon | UCID |
---|---|---|---|---|---|
本文算法 | 6.50 | 6.05 | 5.51 | 5.30 | 4.32 |
VRAE算法 | 5.01 | 5.16 | 4.73 | 5.39 | 3.93 |
RRBE算法 | 13.44 | 12.92 | 12.86 | 12.68 | 7.86 |
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