熊志勇，李 延

(中南民族大學(xué) 計算機科學(xué)學(xué)院，武漢 430074)

作為圖像信息隱藏的重要分支，可逆數(shù)據(jù)隱藏受到了廣泛的關(guān)注和研究，可逆數(shù)據(jù)隱藏是指提取端在正確提取隱藏數(shù)據(jù)的同時，能夠無失真地恢復(fù)原始圖像.可逆數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)在醫(yī)學(xué)、軍事、法律等領(lǐng)域有著重要的實際應(yīng)用價值，在這些應(yīng)用領(lǐng)域中，彩色圖像比灰度圖像和二值圖像的應(yīng)用需求更大，因此研究彩色圖像可逆數(shù)據(jù)隱藏算法具有重要的理論意義和實用價值.

除了早期的位平面壓縮方法以外，可逆數(shù)據(jù)隱藏嵌入方法主要包括差值擴展[1-6]和直方圖平移[7-9].可逆嵌入算法的性能指標主要包括嵌入容量、含密圖像質(zhì)量和算法復(fù)雜度3個方面.為提高算法的性能，Jia Lin等在文獻[10]中提出一種雙重嵌入方案，第1次嵌入用偶數(shù)像素值嵌入數(shù)據(jù)，嵌入0時像素值保持不變，嵌入1時像素值加1，第2次通過減小奇數(shù)像素值嵌入數(shù)據(jù).嵌入前用定位圖標記可嵌入像素的位置，壓縮的定位圖作為輔助信息提供給提取端，用于恢復(fù)原始圖像，該方法不需要溢出處理，嵌入容量和圖像質(zhì)量都較高，但需要提供大量的輔助信息才能提取數(shù)據(jù)并恢復(fù)原始圖像，文獻[11]采用類似的互補嵌入方法嵌入數(shù)據(jù)，壓縮定位圖與數(shù)據(jù)一起嵌入圖像，但自然圖像中的奇數(shù)和偶數(shù)像素值的數(shù)量相差不大，定位圖的壓縮率較低，嵌入容量受到很大的限制.

直方圖平移方法具有嵌入效率高、圖像失真小等優(yōu)點，但現(xiàn)有直方圖平移方法嵌入容量偏低，研究對象多為灰度圖像，雖然基于灰度圖像的可逆嵌入算法可移植到彩色圖像的各色彩分量，嵌入容量是單分量的3倍左右，但這種簡單的移植方法沒有利用彩色圖像的特性，算法的整體性能依然較低，為此本文提出一種基于差值直方圖平移和定向嵌入的彩色圖像可逆數(shù)據(jù)隱藏算法.

1 差值直方圖平移

1.1 整數(shù)Haar小波變換

對于相鄰的像素對(an，an+1)，其平均值l和差值h為：

(1)

n為水平或垂直方向的坐標，對應(yīng)的逆變換為：

(2)

這個可逆變換就是整數(shù)Haar小波變換，h為高頻系數(shù)，l為低頻系數(shù).小波變換與人類視覺系統(tǒng)很接近，利用小波高頻系數(shù)嵌入數(shù)據(jù)，既可嵌入更多的數(shù)據(jù)，又不會對視覺產(chǎn)生明顯影響.

1.2 定向嵌入

自然圖像中像素值之間存在著很強的相似性，相鄰像素的相似度隨著像素距離的增加而逐漸減小，鄰近像素在統(tǒng)計意義上應(yīng)有最強的相關(guān)性，當前像素通過其鄰近像素來預(yù)測的準確度也應(yīng)最高[12].Haar小波高頻系數(shù)也可以看成是一種預(yù)測誤差，由于沒有考慮周圍像素值的變化趨勢，所以預(yù)測準確性不高，但嵌入過程中差值擴展量由兩個像素值分擔，像素值擴展方向可自由指定，因此在多重嵌入中具有較大的優(yōu)勢.

用Δh表示小波系數(shù)擴展量(即像素值擴展量)，若|Δh|=1，可指定像素值沿增加和減小方向擴展：

(3)

(4)

m為像素值擴展模式，嵌入時m=1，圖像恢復(fù)時m=-1.式(3)指定像素值沿增加方向擴展，式(4)指定像素值沿減小方向擴展.在多重嵌入過程中，交替使用增加和減小方向擴展像素值，使部分像素值的擴展量相互抵消，從而保證圖像質(zhì)量，將這種像素值調(diào)整方法稱為定向嵌入.

1.3 差值直方圖平移

自然圖像的色彩分量之間存在密切的相關(guān)性[13]，在特定區(qū)域內(nèi)，像素值的變化趨勢應(yīng)保持一致，即小波高頻系數(shù)非常接近，色彩分量間小波系數(shù)的差值很小.與單分量小波系數(shù)相比，色彩分量之間小波系數(shù)的差值更小，對應(yīng)的直方圖更加緊湊，峰值也更大，適于用直方圖平移方法嵌入數(shù)據(jù).基于差值直方圖平移的可逆嵌入算法具有高效率、高圖像質(zhì)量的優(yōu)點，但嵌入容量偏低.

對任一像素，從BGR、GRB和RBG中隨機選取1種色彩分量組合，對應(yīng)分量的編號為1、2和3，用h1、h2、h3表示3個分量的小波高頻系數(shù)，h1,h2,h3∈[-255,255]，色彩分量之間小波系數(shù)差值為：

(5)

其中d1,d2∈[-510,510].對于差值d1，為了不影響d2，通過擴展h1實現(xiàn)差值直方圖平移，以-1和0作為嵌入點，小于-1的差值減1，大于1的差值加1，空出的位置即可用于嵌入數(shù)據(jù).若h3為3個分量小波系數(shù)的中間值，差值|d1|≥2，只能平移而不能嵌入數(shù)據(jù)，直接影響嵌入容量和圖像質(zhì)量，由于h1可能為3個分量小波系數(shù)的最大值、中間值或最小值，利用小波系數(shù)的相互關(guān)系減小差值：

(6)

若h1為小波系數(shù)的最大值，即h1≥max(h2,h3)時，h1-max(h2,h3)≤h1-min(h2,h3)，若h1為最小值，即h1≤min(h2,h3)，min(h2,h3)-h1≤max(h2,h3)-h1，因此，式(6)有利于減小差值，由于嵌入點為0，也就是只有當h1=min(h2,h3)或h1=max(h2,h3)時才能嵌入數(shù)據(jù)，嵌入容量有所損失，但當h1為小波系數(shù)的中間值時，h1保持不變，有利于提高圖像質(zhì)量.為了提高嵌入算法的性能，運用下式：

(7)

若h1為最小值且h2=h3，即h1min(h2,h3)>h1，則(h2+h3)/2-h1≥1.若h1為中間值且h2+h3-2h1≥2，則(h2+h3)/2-h1≥1.與min(h2,h3)-h1相比，當h1為中間值或最小值時，(h2+h3)/2-h1為1的頻數(shù)增加.從以上分析可知，式(7)可進一步減小差值，增加差值直方圖的峰值，從而提高嵌入容量和圖像質(zhì)量.

對于差值d1，以0作為嵌入點，大于0的差值加1，這樣直方圖中差值1對應(yīng)的頻數(shù)為0，空出的位置即可用于嵌入數(shù)據(jù)，平移和嵌入過程可表示為：

(8)

其中m為直方圖平移模式，嵌入時m=1，圖像恢復(fù)時m=-1，與式(3)、(4)一致.用Δd1表示差值擴展量，Δh1表示分量1的像素值擴展量，則：

(9)

(10)

其中i為待嵌入的數(shù)據(jù)信息，i∈[0,1].h1≥max(h2,h3)時，增加h1不會改變h1、h2和h3的大小關(guān)系，同樣h1

對于差值d2，用Δd2表示差值擴展量，平移和嵌入過程為：

(11)

用Δh2、Δh3表示分量2和分量3的像素值擴展量，則：

(12)

由于式(3)、(4)對應(yīng)的定向嵌入方法要求像素值擴展量為1，即|Δh2|≤1且|Δh3|≤1，因此差值擴展量|Δd2|≤2.在[-2，1]范圍內(nèi)選擇4種嵌入點組合，即(0)、(-1，0)、(-1，0，1)和(-2，-1，0，1)，嵌入點越多嵌入容量越大，相應(yīng)的圖像質(zhì)量越低，嵌入過程中，根據(jù)實際負載大小，選擇合適的嵌入點組合，實現(xiàn)嵌入容量和失真控制.為減少篇幅，文中以(-1，0，1)為例，差值擴展量Δd2為：

(13)

2 彩色圖像可逆數(shù)據(jù)隱藏方案

2.1 溢出處理

色彩分量中像素值an∈[0,255]，這里n為色彩分量編號，n∈[1,3]，增加或減小像素值可能產(chǎn)生溢出.為避免像素值溢出，根據(jù)像素值的分布情況，自適應(yīng)地選擇溢出像素數(shù)量較小的一端預(yù)先調(diào)整像素值，使嵌入過程不再產(chǎn)生溢出，而在另一端則用像素值的可擴展性避免像素值溢出，若像素對中待擴展像素值不可擴展，則向相反的方向擴展另一像素值，用少量的輔助信息代替定位圖，從而提高嵌入容量.

2.1.1 圖像預(yù)處理

定向嵌入的像素值擴展量為1，若像素對的待擴展像素值不可擴展，還需向相反方向擴展另一像素值，兩輪嵌入過程中像素值的最大擴展量為2，因此當像素值a<2時，像素值減小可能產(chǎn)生下溢，當a>253時，像素值增加可能產(chǎn)生上溢，以253和2作為上、下臨界值，統(tǒng)計3個色彩分量中像素值大于等于253的像素數(shù)量S0以及像素值小于等于2的像素數(shù)量Su，用方向標志D表示溢出像素數(shù)量較小的一端：

(14)

嵌入數(shù)據(jù)之前先對圖像進行預(yù)處理，順序掃描圖像，若D=0，將色彩分量中所有大于等于253的像素值調(diào)整為253，同時將調(diào)整值Δa=a-253記入調(diào)整信息流；若D=1，將色彩分量中所有小于等于2的像素值調(diào)整為2，將調(diào)整值Δa=2-a記入調(diào)整信息流，每一調(diào)整值用兩位數(shù)據(jù)表示.調(diào)整信息將與負載一起嵌入圖像，以便提取端恢復(fù)調(diào)整的像素值.提取端恢復(fù)圖像時，若像素值等于253，從調(diào)整信息流中讀取調(diào)整值Δa，原始像素值a=253+Δa；若像素值等于2，從調(diào)整信息流中讀取調(diào)整值Δa，原始像素值a=2-Δa.例如D=1，則臨界值為2，嵌入端預(yù)處理階段，所有值為0、1和2的像素，像素值均調(diào)整為2，調(diào)整值分別為2、1和0，對應(yīng)的調(diào)整信息分別為10、01和00.圖像恢復(fù)時若像素值為2，則從調(diào)整信息流中讀取2位調(diào)整信息還原調(diào)整值Δa，原始像素值a=2-Δa.

經(jīng)調(diào)整預(yù)處理的圖像，當D=0時，擴展像素值不會出現(xiàn)上溢，D=1時不會出現(xiàn)下溢.提取端根據(jù)臨界像素值的順序定位預(yù)處理階段調(diào)整的像素，并從調(diào)整信息流中讀取調(diào)整信息恢復(fù)調(diào)整的像素值.

2.1.2 利用像素值可擴展性消除定位圖

圖像經(jīng)預(yù)處理后，擴展像素值為a時只有一端可能產(chǎn)生溢出.在嵌入端，像素值擴展量|Δh|=1時，用變量a表示像素對中待擴展像素值a可經(jīng)受的擴展次數(shù)：

(15)

α=0表示像素值a不可擴展，此類像素值保持不變，向相反方向擴展像素對的另一像素值，實現(xiàn)差值直方圖平移或數(shù)據(jù)嵌入；α=1表示a可擴展1次；α≥2表示a至少可擴展2次.

提取端用α′表示像素值a′的可擴展性：

(16)

從(16)式可知：

(17)

用α′可確定原始圖像中哪些像素值可擴展2次，但是當α′為0時，α的值可能是0或1，為了消除這種歧義，用標志β加以區(qū)別，當α<2時，β=α.在自然圖像中，絕大多數(shù)像素值對應(yīng)的α≥2，用少量的標志信息即可定位不可擴展像素值，從而消除溢出定位圖.

嵌入端收集全部標志信息組成標志信息流，并與負載一起嵌入圖像.圖像恢復(fù)時，用下式計算α：

(18)

2.2 嵌入方案

為了提高嵌入算法的整體性能，提出一種基于差值直方圖平移和定向嵌入的可逆嵌入方案.第1輪用水平小波系數(shù)的差值嵌入數(shù)據(jù)，當D=0時沿減小方向擴展像素值，D=1時像素值沿增加方向擴展，由于像素值擴展可能產(chǎn)生溢出，因此嵌入數(shù)據(jù)的同時生成標志信息.第2輪嵌入之前，將輔助信息與負載合并生成待嵌入數(shù)據(jù)，用垂直小波系數(shù)的差值嵌入數(shù)據(jù)，D=0時像素值沿增加方向擴展，D=1時像素值沿減小方向擴展，像素值擴展不會出現(xiàn)溢出，無需溢出處理.

兩輪嵌入過程中，像素值擴展方向相反，不會出現(xiàn)擴展量累加現(xiàn)象.對于色彩分量中的像素值，如果擴展1次，像素值的擴展量的絕對值為1，如果擴展兩次則相互抵消，像素值的擴展量為0，即像素值保持不變，因此，定向嵌入方案在提高嵌入容量的同時，能夠有效地減小圖像質(zhì)量的下降幅度.

當實際負載較大時，采用雙重嵌入提高嵌入容量.由于第1次嵌入數(shù)據(jù)改變了像素對的差值，使像素值的相似性降低，因此第2次嵌入使用不同的像素對，以水平小波變換為例，第1次嵌入時橫坐標從0開始，以步長2掃描整行像素，第2次嵌入時橫坐標從1開始，像素對與第1次交叉.第2次嵌入時，像素值擴展量繼續(xù)抵消，當然也有少部分累加，像素值擴展量最大值為2.

2.3 數(shù)據(jù)嵌入過程

為了使數(shù)據(jù)均勻地嵌入3個色彩分量中，對任一像素對，以eKey+(y/2)×W+x/2作為種子，從BGR、GRB和RBG中隨機選取分量組合，(x,y)為像素對第一像素的坐標，W、H為圖像的寬度和高度，分量組合中色彩分量編號為1、2和3，用n表示色彩分量編號，n∈[1,3].待嵌入數(shù)據(jù)采用混沌加密(用混合光學(xué)雙穩(wěn)模型作為混沌源，密鑰為eKey)，以增加隱藏數(shù)據(jù)的安全性，具體嵌入過程如下：

(1)初始化.將原始圖像復(fù)制到內(nèi)存，直方圖平移模式m=1，可嵌入計數(shù)器EN=0，標志計數(shù)器F=0.

(2)確定像素值調(diào)整方向.掃描圖像，對任一像素，順序讀取3個分量的像素值a1、a2和a3，若an≥253，計數(shù)器S0加1；同樣的若an≤2，計數(shù)器Su加1.根據(jù)S0和Su的大小，用式(14)計算方向標志D.若D=0，調(diào)整像素的總數(shù)S=S0，否則若D=1，調(diào)整像素的總數(shù)S=Su.

(3)圖像預(yù)處理.重新掃描圖像，順序讀取像素值a1、a2和a3，根據(jù)方向標志D調(diào)整可能產(chǎn)生溢出的像素值.

(a)方向標志D=0.若a1≥253，像素調(diào)整值Δa=a1-253，將Δa轉(zhuǎn)為兩位二進制數(shù)并寫入調(diào)整信息流，同時將像素值a1調(diào)整為253，用同樣的方法處理像素值a2和a3.

(b)方向標志D=1.若a1≤2，像素調(diào)整值Δa=2-a1，將Δa轉(zhuǎn)為兩位二進制數(shù)并寫入調(diào)整信息流，同時將像素值a1調(diào)整為2，用同樣的方法處理像素值a2和a3.

(4)第1輪嵌入.順序掃描圖像，對任一像素對，讀取各分量的像素對值(a11，a12)、(a21，a22)和(a31，a32)，計算水平小波高頻系數(shù)h1、h2和h3，用式(7)計算差值d1，d1=0時，從待嵌入數(shù)據(jù)流中讀取一位數(shù)據(jù)，可嵌入計數(shù)器EN加1，用式(9)計算差值擴展量Δd1，用式(10)計算像素值擴展量Δh1；用式(5)計算差值d2，若d2∈[-1,1]，從待嵌入數(shù)據(jù)流中讀取1位數(shù)據(jù)，可嵌入計數(shù)器EN加1，用式(13)計算差值擴展量Δd2，并用式(12)計算像素值擴展量Δh2、Δh3.方向標志D=0，用式(4)沿減小方向擴展像素值，方向標志D=1，用式(3)沿增加方向擴展像素值.定向嵌入時，若待擴展像素值的可擴展次數(shù)α<2，標志計數(shù)器F加1，并將α寫入標志信息流，對不可擴展像素值，則按相反的方向擴展像素對的另一像素值.

(5)構(gòu)造輔助信息.輔助信息包括文件頭、預(yù)處理調(diào)整信息流和標志信息流.其中文件頭的第1字節(jié)為標志字節(jié)，接下來的字節(jié)是方向標志，緊跟其后的部分是調(diào)整像素總數(shù)、標志信息位流長度(各2字節(jié))和負載長度(4字節(jié))，文件頭共10字節(jié)，位流長度80，輔助信息位流長度LA=S×2+F+80.輔助信息是數(shù)據(jù)提取和圖像恢復(fù)所必需的信息，將與負載一起嵌入載體圖像.

(6)計算有效負載pl.順序掃描圖像，讀取各分量的像素對值(a11，a12)、(a21，a22)和(a31，a32)，計算垂直小波高頻系數(shù)h1、h2、h3以及差值d1和d2，d1=0時，可嵌入計數(shù)器EN加1，同樣若d2∈[-1,1]，可嵌入計數(shù)器EN加1.有效負載能力pl=EN-LA，將pl存入文件頭.

(7)第2輪嵌入.將調(diào)整信息、標志信息和負載合并，生成待嵌入數(shù)據(jù)流.順序掃描圖像，讀取各分量的像素對值(a11，a12)、(a21，a22)和(a31，a32)，計算垂直小波高頻系數(shù)h1、h2和h3，并計算各分量的像素值擴展量Δh1、Δh2和Δh3，方向標志D=0，用式(3)沿增加方向擴展像素值，方向標志D=1，用式(4)沿減小方向擴展像素值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)嵌入.此輪嵌入過程不會出現(xiàn)溢出，無需溢出處理.

(8)將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)寫入圖像生成含密圖像，完成數(shù)據(jù)嵌入過程.

2.4 數(shù)據(jù)提取和圖像恢復(fù)

數(shù)據(jù)提取和圖像恢復(fù)不需要原始圖像，提取端僅需1個參數(shù)，即嵌入密鑰eKey，由嵌入端提供.信息解密所需的混沌序列和分量組合均由密鑰決定，因此不知道密鑰就無法提取數(shù)據(jù)，如果隱藏數(shù)據(jù)被正確提取，可根據(jù)需要恢復(fù)原始圖像.在提取和恢復(fù)過程中，分量組合的選取方法與嵌入過程相同，具體的提取和恢復(fù)過程如下：

(1)初始化.將含密圖像復(fù)制到內(nèi)存，用混合光學(xué)雙穩(wěn)模型作為混沌源，以密鑰eKey作為初值，迭代W×H×2次生成混沌序列用于解密數(shù)據(jù)，W、H為圖像的寬度和高度.直方圖平移模式m=-1.

(19)

(4)提取第1輪數(shù)據(jù)并恢復(fù)像素值.從水平小波高頻系數(shù)差值中提取數(shù)據(jù)，提取方法與步驟(3)相同，方向標志D=0，用式(4)恢復(fù)像素值，方向標志D=1，用式(3)恢復(fù)像素值，恢復(fù)像素值時，若待恢復(fù)像素值的可擴展次數(shù)為0，需從標志信息流中讀取一位標志信息以恢復(fù)原始像素值的可擴展次數(shù)α，根據(jù)α的值恢復(fù)各分量的像素對值.

(5)恢復(fù)預(yù)處理調(diào)整像素.方向標志D=0時，若a1=253，從調(diào)整信息流中讀取兩位調(diào)整值Δa，a1=253+Δa；方向標志D=0時，若a1=2，從調(diào)整信息流中讀取兩位調(diào)整值Δa，a1=2-Δa.用相同的方法處理像素值a2和a3.

(6)根據(jù)需要將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)寫入圖像，從而恢復(fù)原始圖像.

3 實驗結(jié)果及分析

采用C++Builder6開發(fā)平臺進行仿真實驗，圖1是選取的幾幅典型的200×200彩色圖像，其中第3和第4幅分別為西安交通大學(xué)人工智能與機器人研究所東方人臉庫(AI&R)視點子庫中的側(cè)面彩色圖像V_0148_05和正面圖像V_0173_10.在所選的彩色圖像中嵌入隱藏信息(雙重嵌入)，能保持較高的嵌入率(大于1.55bpp)和圖像質(zhì)量(PSNR>=48.0dB)，如圖2所示.用嵌入端提供的密鑰可以正確提取隱藏的數(shù)據(jù)，恢復(fù)的圖像與原始圖像完全相同.

圖1 原始圖像

圖2 嵌入數(shù)據(jù)的圖像

表1列出了本文算法與文獻[2]、文獻[3]以及文獻[7]算法的嵌入率和峰值信噪比(PSNR)對比實驗結(jié)果，為了在同等條件下對比，在每一像素的RGB分量中均用文獻[2]、[3]和[7]算法嵌入數(shù)據(jù)，像素值調(diào)整量最大值為2，表中PSNR為RGB三分量PSNR的平均值.實驗結(jié)果表明：與簡單移植方法相比，文中采用的Haar小波系數(shù)差值直方圖平移方法充分利用自然圖像色彩分量之間的相關(guān)性減小差值，嵌入率和圖像質(zhì)量均有很大的提高，說明利用色彩分量間小波系數(shù)差值嵌入數(shù)據(jù)具有明顯的優(yōu)勢.

表1 嵌入率和PSNR對比結(jié)果

將本文算法與文獻[4]、[5]和[6]對應(yīng)的預(yù)測誤差差值擴展嵌入方法進行雙重嵌入對比實驗，比較嵌入容量和PSNR值，實驗結(jié)果如表2所示.實驗結(jié)果表明：與其它方法相比，本文算法在同等圖像質(zhì)量下，嵌入容量大幅提高，說明定向嵌入方法是可行的.

表2 嵌入容量和PSNR對比結(jié)果

表3列出了不同差值計算方法所對應(yīng)的嵌入容量和PSNR值，實驗結(jié)果表明：式(7)對應(yīng)的差值計算方法在嵌入容量和圖像質(zhì)量兩方面均有不同程度的提高，說明差值計算方法的改進是有效的.

表3 差值d1的不同計算方法對比結(jié)果

當負載較小時，圖像質(zhì)量就成了較重要的性能指標，嵌入容量和失真控制是必要的，表4列出了不同嵌入點組合對應(yīng)的嵌入容量和PSNR值，實驗結(jié)果表明：利用嵌入點個數(shù)可有效控制嵌入容量和圖像失真.

表4 嵌入容量和失真控制結(jié)果

本文嵌入方案在嵌入過程中使用兩種不同的像素值擴展方向(異向擴展)，經(jīng)過兩輪嵌入，像素值擴展量最大值仍為1，部分像素值擴展量相互抵消，這對提高圖像質(zhì)量非常有利，若像素值采用同向擴展，兩輪嵌入將產(chǎn)生擴展量累加，表5列出了異向擴展、同向擴展以及異向雙重嵌入的對比結(jié)果，抵消、累加的數(shù)量是指3個分量的平均值.實驗結(jié)果表明：1)異向擴展和同向擴展的嵌入容量接近，而異向擴展嵌入方法的圖像質(zhì)量明顯高于同向擴展嵌入方法.2)在雙重嵌入過程中雖有部分擴展量累加，但只占總像素的10％左右，與同向單次嵌入接近，4輪嵌入的最大擴展量僅為2，說明本文算法在大幅提高嵌入容量的同時，仍能保持較高的圖像質(zhì)量.

表5 反向擴展與同向擴展對比結(jié)果

4 結(jié)束語

針對現(xiàn)有直方圖平移算法嵌入容量偏低、不適合彩色圖像等缺點，提出了一種基于整數(shù)Haar小波系數(shù)差值直方圖平移和定向嵌入的彩色圖像可逆數(shù)據(jù)隱藏算法.利用色彩分量之間的相關(guān)性減小差值，從而減少了對圖像的修改，以提高含密圖像的質(zhì)量.利用多嵌入點和雙重嵌入方法提高嵌入容量，兩輪嵌入過程中像素值擴展方向相反，避免像素值修改量累加，有效解決了多重嵌入時圖像質(zhì)量嚴重下降的問題.信息加密所用混沌序列以及分量組合均由密鑰決定，隱藏數(shù)據(jù)相對安全，信息提取不需要原始圖像，提取端提取數(shù)據(jù)的同時可無損地恢復(fù)原始圖像.實驗結(jié)果表明：該算法注重算法的整體性能，在嵌入容量和圖像質(zhì)量方面均有較大的優(yōu)勢.

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