Reversible data hiding in encrypted images based on pixel prediction and multi-MSB planes...【2021】

文章全名：Reversible data hiding in encrypted images based on pixel prediction and multi-MSB planes rearrangement/基于像素预测和多MSB平面重排的加密图像可逆信息隐藏

方法概述

本篇文章属于reserving room before encryption(RRBE)范畴。

 首先，利用中值预测器(MED)计算预测值；接下来，用一个位平面表示预测误差(PEs)的符号，预测误差的绝对值用其他位平面表示；然后，将位平面划分为均匀快和非均匀块，并重新排列这些块；最后，根据不同的像素预测方案，自适应地嵌入不同大小的附加数据。

具体操作

预留嵌入空间

计算预测误差

使用中值预测值（MED）对的原始图像进行计算【第一行第一列的像素作为恢复原始图像的参考像素不参与预测计算】。具体计算过程在上一篇博客中有介绍：MED计算过程

然后计算预测像素值与原始像素值之间的误差：

也就是第一行第一列的参考像素保留原有的像素值，其他位置像素进行差值运算。

同时，根据预测误差设置溢出像素，使溢出像素的预测误差＝原始像素。

实际上，溢出像素的个数很少，以512×512的Lena图像为例，其溢出像素的个数为1063，因此最终重建的图像仍然是无损的。PE的分布比原始像素值的分布更为集中（中值预测和溢出像素修正的结果），也就意味着位平面中有更多的相同值，因此嵌入容量得到提高。

生成位平面

在得到PEs之后，要生成预测误差PE的位平面，本文提出一种自适应的方法计算PE位平面。计算过程如下：

考虑到灰度图像的像素值范围0-255，将参考像素（或）的预测误差PE（原始像素）转换为8位二进制序列

 除参考像素外，其他像素的预测误差（PE）转换成7位二进制序列

由于这些位置还包含溢出像素 ，因此第8位二进制序列需要分情况进行转换：

 也就是说，对于非溢出像素的预测误差（PE）来说，其符号由一个位平面表示（最低位），其绝对值由其它位平面表示（1-7位）；对于溢出像素的预测误差（PE）直接使用常规的十进制转化二进制即可。

由于在计算PE的过程会有参考像素、溢出像素的存在，所以生成一个PE标签映射以方便识别不同的类型，分别用1表示溢出像素，用0表示其它像素，这样就得到了一个映射，是一种包含大量0的稀疏矩阵，可以进行压缩。如图：

位平面重排

通过以上操作，就可以将位平面划分成若干个不重叠的子块，每一个子块要么属于均匀块（UBs,块内数值相同），要么属于非均匀块（NUBs,块内数值不同）。因为1表示的是溢出像素，所以属于均匀块的个数更多。然后对于各个子块，用0表示均匀块，用1表示非均匀块，得到了标签映射，如下图。

同样地，该映射具有稀疏特征，可以进行压缩，其长度用16位二进制序列表示。 随后，顺序遍历处理后的位平面，将NUB放在位平面的前面，UB放在后面。【有点没看懂，为什么不调换顺序后再对其进行映射呢？】

 还需要对NUB进行标记，如果可以嵌入信息标记为0，否则标记位为1.（判定标准在标记加密图像那一节）。将所有的辅助数据嵌入到相应的UB中，但保留最后一个位置方便恢复图像。考虑到有些位平面无法容纳所有辅助数据，因此最终生成8位二进制序列以指示当前位平面是否可以被嵌入信息。

生成加密图像

使用的流密码加密，上一篇文章中有介绍，就是根据密钥伪随机产生的矩阵：

生成嵌入信息的加密图像（标记加密图像）

根据不同的块以不同的方式进行嵌入数据，但为了附加信息的安全性，利用密钥对数据进行加密操作。具体嵌入步骤如下：

首先提取MSB平面右下角的辅助数据，以确定信息是否可以嵌入到当前位平面以及嵌入位置。对于NUB是否可以嵌入，直接看下图，其它情况不允许嵌入

UB块的数据嵌入，如下图： 保证最后一个值不改变。

数据提取和图像恢复

只有密钥

首先，合法的接收者根据MSB平面右下角的辅助数据将标记的加密图像划分为八个位平面。如果当前位平面是可嵌入的，则定位嵌入的附加数据，并依次提取剩余可嵌入位平面的辅助数据。对于每个NUB，如果其辅助数据为0，则可以在其中提取附加数据。对于每个UB，除了最后位置的预测值之外，按顺序提取位置的附加数据。最后，所有嵌入的附加数据都可以被无错误地提取，并用数据隐藏密钥解密。

只有密钥

首先，合法的接收者用加密密钥解密标记的加密图像，并提取MSB平面右下角的辅助数据，以确定当前位平面是否被重排。然后，顺序地提取剩余位平面的辅助数据。根据上述预测方案，可以恢复可嵌入位平面中的所有NUB和UB。最后，接收端根据提取出的标签图，无损地重建出原始图像

同时拥有两个密钥。

通过以上两个步骤。合法的接收者可以无差错地提取数据并且可以无损地恢复图像。

理论方法有些绕，可以利用源代码进行详细解读。

仅供学习，切勿转载，如有侵权，联系立删！

如有不对的地方，还请指出，多多交流~