一种图像自适应的信息隐藏方法与流程

本发明属于光栅防伪领域，具体涉及一种图像自适应的信息隐藏方法。

背景技术：

近年来，光学在信息安全和图像加密领域取得一系列研究进展，运用彩虹全息、莫尔条纹、光可变器件等技术以防止对机密文档和认证信息的非法复制。现代光学信息隐藏通常借助密钥作用，对宿主图像进行光学变换或处理，以便在空域内嵌入载体图像完成信息的隐藏，其中基于相位调制潜像法的光栅防伪技术因其便捷性而具有较大优势。

在信息隐藏阶段，防伪信息直接在加网过程中嵌入；在信息提取阶段，需用光栅片覆盖在宿主图像上进行旋转识别，现有技术的光栅片主要为线性光栅。

为提高潜像提取性能，陕西科技大学的郭凌华等人提出了一种不同于传统线性光栅的网点式光栅，该光栅为规则排列的网点式形，与网点形状相对应，实验表明该光栅在单色调幅图像的防伪上占有一定优势，提取的隐藏信息边界性更为凸显，但该光栅无法应用于调频图像；北京化工大学的易军凯等人引入曲线光栅，增加了隐藏信息的识别成本，提高了信息安全性，但由于曲线光栅存在一定的角度，所以在进行光栅点偏移的过程中，容易造成隐藏信息丢失。

上述研究提出了不同的光栅类型，但这些光栅仅能提取出调幅图像中的潜像，因此在现有研究成果中均以调幅加网图像为研究对象，由于现有的光栅防伪技术其实现原理均基于调幅加网图像而形成，因此以全幅的调频加网图像作为研究对象的文献还少有报道。

在调频加网中最重要的误差扩散半色调算法，其基本思想是将灰度图像的当前像素值与一个阈值相比较，得到一个二值输出(0或l)，然后将输入与输出的像素差以一定的方式向周围未经处理的像素传递，再由周围的像素把此误差向下传递，直到整个图像处理完毕。传统误差扩散算法一般取量化阈值为中间值128，但是传统误差扩散算法容易出现边缘模糊现象，结合前述，导致了调频加网在光栅防伪技术应用中的技术偏见。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种图像自适应的信息隐藏方法，以解决上述技术问题。

本发明提供的技术方案如下：一种基于自适应光栅的图像防伪方法，包括以下步骤：

步骤一、分色

输入原始图像，原始图像的颜色模式为cmyk四色模式，对原始图像进行分色得到四张对应的分色图像，选取其中一张分色图像作为防伪信息的载体图像，其余三张分色图像为待合成图像；

步骤二、载体图像二值化

将防伪信息置入载体图像中，删除防伪信息仅保留其轮廓，并将轮廓位移一个像素点，采用改进的调频加网算法对带有防伪信息轮廓的载体图像二值化处理，得到携带防伪信息的载体半色调图像，改进的调频加网算法处理过程为：

(1)、确定动态阈值

计算与载体图像像素相关的动态阈值，记为t(m,n)；按照从左上到右下的方式扫描载体图像，载体图像的各个像素记为g(m,n)；载体图像的动态阈值t(m,n)的计算方法为：

t(m,n)＝t0+δt(m,n)；

其中，δt(m,n)为载体图像的动态阈值调制部分；

(2)、提取载体图像的边缘信息并计算图像梯度值，记提取到的边缘图像为c(m,n)，在c(m,n)中非边缘点像素值为0，边缘点的像素值为1；采用sobel算子获得水平和垂直梯度；

(3)、将当前像素g(m,n)转换为半色调像素h(m,n)，转换公式为：

然后计算量化误差，计算公式为：e(m,n)＝g(m,n)-h(m,n)；

(4)、根据检测到的边缘图像，确定自适应误差扩散系数，然后将量化误差传递，得到携带防伪信息的载体半色调图像；

步骤三、待合成图像二值化

采用所述改进的调频加网算法分别对待合成图像二值化处理，得到三张待合成图像的半色调图像；

步骤四、图像合成

将步骤二得到的携带防伪信息的载体半色调图像和步骤三得到的待合成图像的半色调图像进行合成，得到携带防伪信息的原始图像半色调图；

步骤五、制作自适应光栅；

采用所述改进的调频加网算法对载体图像二值化处理，提取其中的半色调网点置于透明光栅片上，得到自适应光栅；

步骤六、识别防伪信息

将自适应光栅覆盖在步骤四得到的原始图像半色调图上，识别防伪信息。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述步骤二中，轮廓位移的方向为上、下、左、右中的任一方向。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述步骤二中，t0＝128。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述步骤二中，量化误差传递的公式为：

g′(m+u,n+v)＝g(m+u,n+v)+e(m,n)×h′(u,v)；

其中，g(m+u,n+v)为g(m,n)的邻域，h′(u,v)为所述自适应误差扩散系数。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述自适应误差扩散系数的计算方法为：

其中，h(u,v)为floyd误差扩散系数；

本发明的有益效果具体如下：

(1)、本发明打破传统的技术偏见，采用改进的调频加网算法得到携带防伪信息的原始图像半色调图和与之相匹配的自适应光栅；不仅改善了调频加网边缘模糊的现象，同时，还实现了在通过调频加网的算法在载体图像中隐藏和识别防伪信息的可能性；

(2)、本发明采用改进的调频加网算法，在传统的floyd-steinberg算法的基础上，对量化阈值及误差扩散权重系数进行调制；采用动态阈值增强局部对比度，并基于梯度算子检测图像边缘，对于不包含边缘信息的局部使用传统的floyd-steinberg滤波器，对于包含边缘信息的局部自适应的调整误差扩散系数；本实施例改进的调频加网算法不仅能增强边缘，而且能保持平坦区域的平滑性，具有良好的视觉效果；在加网前，先在载体图像中置入防伪信息的轮廓，并位移一个像素点(位移一个像素点不会引起人眼感知，但是却可以为在识别阶段提高防伪信息的反差度，提高识别清晰度)，然后采用改进的调频加网算法对带有防伪信息轮廓的载体图像二值化处理，使得防伪信息的轮廓进一步增强，更重要的是在加网时即实现了防伪信息的置入；

(3)、本发明采用自适应光栅，其随着载体图像的变化而变化，本发明将光栅识别技术从调幅图像扩展到调频图像，并将调幅加网的局部阶调扩展到全阶调，这打破了光栅防伪技术的适用局限性；

(4)、由于分色得到的载体图像和待合成图像，其在像素值的分布上均不相同，本发明改进的调频加网算法，其基于像素值信息而自适应调整，由于载体图像与其余待合成图像合成叠加，因此，合成后的图像其具有非常复杂的加网结构，伪造者无法获取所有完整参数；伪造者也难以在光栅上制作对应的图像形成识别光栅，进一步大大增强了防伪性能。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是实施例中的原始图像(已去除色彩信息)；

图2是实施例中的防伪信息的载体图像；

图3是实施例中的防伪信息；

图4是实施例中携带防伪信息的载体半色调图像；

图5是实施例中m通道分色的半色调图像；

图6是实施例中y通道分色的半色调图像；

图7是实施例中k通道分色的半色调图像；

图8是实施例中携带防伪信息的原始图像半色调图(已去除色彩信息)；

图9是实施例中的自适应光栅；

图10是实施例中的防伪信息识别图(已去除色彩信息)；

具体实施方式

现结合说明书附图，详细说明本发明的结构特点。

本实施例中提供一种基于自适应光栅的图像防伪方法，打破传统的技术偏见，采用改进的调频加网算法得到携带防伪信息的原始图像半色调图和与之相匹配的自适应光栅。本实施例的方法中不仅改善了调频加网边缘模糊的现象，同时，还实现了在通过调频加网的算法在载体图像中隐藏和识别防伪信息的可能性，具体的，包括以下步骤：

步骤(一)、分色

参见图1，在图像处理软件中，输入原始图像，原始图像的颜色模式为cmyk四色模式，对原始图像进行分色得到四张对应的分色图像，参见图2，选取其中一张分色图像作为防伪信息的载体图像，本实施例中，选取c(青)通道的分色图像作为载体图像；其余三张分色图像为待合成图像，分别为m(品)通道、y(黄)通道和k(黑)通道。

基于前述，步骤(一)达到的技术效果为：将原始图像分色，为后序调频加网做准备。

步骤(二)、载体图像二值化

参见图3，将防伪信息置入载体图像中，删除防伪信息仅保留其轮廓，并将轮廓位移一个像素点，采用改进的调频加网算法对带有防伪信息轮廓的载体图像二值化处理，得到携带防伪信息的载体半色调图像。

基于前述，步骤(二)达到的技术效果为：第一，采用改进的调频加网算法，在传统的floyd-steinberg算法的基础上，对量化阈值(即下文的动态阈值)及误差扩散权重系数(即下文的自适应误差扩散系数)进行调制；采用动态阈值增强局部对比度，并基于梯度算子检测图像边缘，对于不包含边缘信息的局部使用传统的floyd-steinberg滤波器，对于包含边缘信息的局部自适应的调整误差扩散系数；本实施例改进的调频加网算法不仅能增强边缘，而且能保持平坦区域的平滑性，具有良好的视觉效果；第二，在加网前，先在载体图像中置入防伪信息的轮廓，并位移一个像素点(位移一个像素点不会引起人眼感知，但是却可以为在识别阶段提高防伪信息的反差度，提高识别清晰度)，然后采用改进的调频加网算法对带有防伪信息轮廓的载体图像二值化处理，使得防伪信息的轮廓进一步增强，更重要的是在加网时即实现了防伪信息的置入。改进的调频加网算法处理过程为：

(1)、确定动态阈值

计算与载体图像像素相关的动态阈值(此时载体图像为前述带有防伪信息轮廓的载体图像)，记为t(m,n)；计算动态阈值用于达到边缘增强的效果；

按照从左上到右下的方式扫描载体图像，载体图像的各个像素记为g(m,n)；载体图像的动态阈值t(m,n)的计算方法为：

t(m,n)＝t0+δt(m,n)；

其中，δt(m,n)为载体图像的动态阈值调制部分；t0＝128，该数值为floyd-steinberg算法中的固定阈值；如果当前像素值g(m,n)小于其邻域内的所有像素值，则δt(m,n)设置为正；如果g(m,n)大于其邻域内的所有像素值，则δt(m,n)设置为负；如果相等，则设置为0。

(2)、提取载体图像的边缘信息并计算图像梯度值，记提取到的边缘图像为c(m,n)，在c(m,n)中非边缘点像素值为0，边缘点的像素值为1；采用sobel算子获得水平和垂直梯度；

(3)、二值化

将当前像素g(m,n)转换为半色调像素h(m,n)，转换公式为：

然后计算量化误差，计算公式为：e(m,n)＝g(m,n)-h(m,n)；

(4)、参见图4，根据检测到的边缘图像，确定自适应误差扩散系数，然后将量化误差传递，得到携带防伪信息的载体半色调图像；

前述自适应误差扩散系数的确定方法为：

首先判断邻域g(m+u,m+v)是否包含边缘信息，(u,v)∈n＝{(0,1),(1,0),(1,1),(1,-1)}；若不包含，采用传统的floyd滤波器；否则，继续判断边缘像素的具体位置，非边缘像素位置上扩散系数设置为0，边缘像素位置上的扩散系数设置为其梯度值与传统floyd滤波器在此方向上权重的乘积，记为h′(u,v)，最后将滤波器归一化，计算公式如下：

其中，h(u,v)为floyd误差扩散系数；

前述量化误差传递的公式为：

g′(m+u,n+v)＝g(m+u,n+v)+e(m,n)×h′(u,v)。

步骤三、待合成图像二值化

参见图5、6和7，采用前述改进的调频加网算法分别对待合成图像二值化处理，得到三张待合成图像的半色调图像；

步骤四、图像合成

参见图8，将步骤二得到的携带防伪信息的载体半色调图像和步骤三得到的待合成图像的半色调图像进行合成，得到携带防伪信息的原始图像半色调图；

步骤五、制作自适应光栅；

参见图9，采用前述改进的调频加网算法对载体图像(未置入防伪信息)二值化处理，提取其中的半色调网点置于透明光栅片上，得到自适应光栅；

步骤六、识别防伪信息

参见图10，将自适应光栅覆盖在步骤四得到的原始图像半色调图上，识别防伪信息。

本实施例的操作环境优先为matlab软件，当然本实施例的方法还可以在photoshop中等其它图像处理软件中实现。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。