Reversible Data Hiding 可逆数据隐藏的python实现

stormzhang 发布于2021-10-09 09:41 / 1512人阅读

摘要：恢复原图像数据该恢复过程分为三步复原开销信息根据开销信息中保存的原像素位置，将对应位置像素灰度值置为。

这是一篇06年发表的针对可逆数据隐藏的经典研究论文(IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY , VOL. 16, NO. 3, MARCH 2006)，笔者使用python将原论文中的算法进行实现。

一，嵌入操作(算法实现)

1.所使用的库函数

import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

2.读取数据

为了满足读取图像以及保存图像的无损过程，本文采用格式为PNG的图像。(JPEG图像使用imwrite函数无法无损保存)

为便于操作，本文使用“Lena”的灰度图像，获取图像各像素灰度值后将其转化为一维数组，便于后续操作。

img = cv.imread("lena.png",0)  # Use the classical Image "Lena"h, w = img.shape[:2]  # 512 * 512 pixelSequence = img.reshape([h * w, ])	# [262144,]

3.寻找直方图最值点

通过直方图，判断最大值点a和最小值点b。如果最小值非零，即将原图像中灰度值为该最小值的像素位置打包为开销信息(另外保存)，然后将像素值置为(b,a)之外的值，因为最小值的数量少，不会影响图像整体显示。(本文将最小值左移一位，即b-1)

numberBins = [i + 0.5 for i in list(range(0, 256))]  # set the range of binshistogram, bins, patch = plt.hist(pixelSequence, numberBins, facecolor="blue", histtype="stepfilled")  # histogramingmax_a = max(histogram)  # max pixel numbermin_b = min(histogram)	# min pixel numberhistogram_list = histogram.tolist()MaxPoint = histogram_list.index(max(histogram_list))+1  # max gray valueMinPoint = histogram_list.index(min(histogram_list))+1  # min gray value# judge the min pixel number is 0 or notBookKeeping = []if min_b != 0:	for i in range(len(pixelSequence)):		if pixelSequence[i] == MinPoint:			BookKeeping.append(i)			pixelSequence[i] = MinPoint - 1

4.移动直方图

在不丧失一般性的情况下，且根据max/min函数的特性，本文的最小值点b < 最大值点a。因此，只需将灰度值在(b,a)以内(不包括a，b)的像素灰度值减1即可。

for i in range(len(pixelSequence)):	if MinPoint < pixelSequence[i] < MaxPoint:		pixelSequence[i] -= 1

5.嵌入数据

根据算法原理，嵌入数据为二进制数组。扫描整幅图像，遇到灰度值为最大值点a时进行判断(假设此时扫描到像素n)：

1)如果嵌入值为1时，像素n的灰度值-1；

2)如果嵌入值为0时，像素n的灰度值保存不变。

Hidden_Data = [1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,1] # hidden datan = 0for i in range(len(pixelSequence)):	if pixelSequence[i] == MaxPoint:		if Hidden_Data[n] == 1:			pixelSequence[i] -= 1		else:			pass		n += 1			if n == len(Hidden_Data):			break

6.生成处理图像

使用cv.imwrite函数，其中[cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, Compression Ratio]的第二个参数表示压缩比例，从0~9，数值越高压缩比例越高。(笔者测试：无论设置压缩比例为多少，图像的像素序列以及灰度值都不会变，但是图像的内存会减小)

Marked_Image = pixelSequence.reshape(h, w)cv.imwrite("Marked_Image.png", Marked_Image, [cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

二.提取还原操作(算法实现)

上一部分已经将数据嵌入到图像中，提取还原只需要对之前的步骤进行逆向操作即可。

1.读取图像

img = cv.imread("Marked_Image.png",0)  # Use the classical Image "Lena"h, w = img.shape[:2]  # get the pixel"s high->512 and wide->512pixelSequence = img.reshape([h * w, ])	# [262144,]

2.提取隐藏数据

扫描整幅图像:

1)当遇到像素灰度值为a-1，提取1；

2)当遇到像素灰度值为a，提取0。

Recover_Data = []count = 0for i in range(len(pixelSequence)):	if pixelSequence[i] == MaxPoint-1:		Recover_Data.append(1)		count += 1	if pixelSequence[i] == MaxPoint:		Recover_Data.append(0)		count += 1	if count == len(Hidden_Data):		break

现在，我们打印隐藏数据和恢复数据：

print("Hidden_Data:",Hidden_Data)		print("Recover_Data:",Recover_Data)

显然，二者应该相等。

Hidden_Data: [1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]Recover_Data: [1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]

3.恢复原图像数据

该恢复过程分为三步：

1)复原开销信息：根据开销信息中保存的原像素位置，将对应位置像素灰度值置为b。

for i in range(len(BookKeeping)):	pixelSequence[BookKeeping[i]] = MinPoint

2)直方图[b,a)整体右移一个单位。

for i in range(len(pixelSequence)):	if MinPoint <= pixelSequence[i] <= MaxPoint-1:		pixelSequence[i] += 1

3)恢复原图像。

Recover_Image = pixelSequence.reshape(h,w)cv.imwrite("Recover_Image.png", Recover_Image, [cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

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