[0075] 图2为现有技术第一嵌入方法的嵌入水印信息的排序图；
[0076] 图3为本发明的可逆数据隐藏方法中嵌入水印信息的简要流程图；
[0077] 图4为本发明的可逆数据隐藏方法中嵌入水印信息的步骤图；
[0078] 图5a-图化为本发明的可逆数据隐藏方法与其他Ξ种方法的对比图，其中，图5a为 Lena图片为例的对比图，化为Baboon图片为例的对比图，5c为Airplane图片为例的对比图， 5d为Barbara图片为例的对比图，5e为Elaine图片为例的对比图，5f为Lake图片为例的对比 图，图5g为Boat图片为例的对比图，图化为化ppers图片为例的对比图。
【具体实施方式】
[0079] 本发明设及数据隐藏技术领域，具体设及一种可逆数据隐藏方法。可逆数据隐藏 技术，是指在数字图像处理过程中，对载体图像嵌入水印信息，授权用户可从嵌入水印后的 图像中既能提取水印信息，同时也可W恢复为原始的载体图像。
[0080] 本发明的发明思路是将图像进行分块后，各分块内像素灰度有最大值和最小值， 对于整个原始图像来讲可有很多极值，包含极大值和极小值。在使用第一嵌入方法嵌入时， 只利用了分块中的单极值像素。为了更好的利用分块的等极值像素携带信息比特，本发明 提出了第二嵌入方法。具体来说，使用标记增强利用图像的次极值像素，也就是分块的次最 大灰度像素和次最小灰度像素，去预测最大灰度像素和最小灰度像素，形成次极值像素位 置图。在此基础上，使用位置图标记图像中的次极大值像素，用其预测各分块内的等最大值 像素，实现水印信息的按需嵌入，充分挖掘了图像中的等极大值像素冗余，实现了 "1个位 置，多比特嵌入"，有效提高了信息容量。同时，有效做到了第一嵌入方法与第二嵌入方法的 无缝融合。
[0081] 如图3所示，图3为本发明的可逆数据隐藏方法中嵌入水印信息的简要流程图。预 处理步骤包括溢出块识别和全平滑块识别。溢出块识别主要是建立溢出像素位置图。
[0082] 下面主要就是识别特征类块，设别出的特征类快根据第二嵌入方法进行嵌入水印 信息。在分析特征类块，根据ki类块、k2类块W及混合k类块再进行嵌入。如果是非特征类快， 就进行第一嵌入方法进行嵌入水印信息。所W第一嵌入方法与第二嵌入方法是无缝融合， 按需灵活嵌入水印信息。
[0083] 此处，术语"水印信息"是信息，它可形成连贯报文的一部分，编码器可将它嵌入在 图像中且解码器随后可从图像中将其提取出来。于是，还存在将水印信息嵌入图像之前的 水印信息的未编码形式。一旦嵌入到图像中，通过采用根据本发明的一个或多个实施例的 方法的解码器，水印信息可逆地完整恢复出来。
[0084] 本发明还使用的术语解释为如下：
[0085] 差值扩展:计算两像素之间的差值，利用差值进行信息嵌入的扩展应用。
[0086] 等最大值像素：图像类块内像素按灰度值排序后，有多个大小相同，且数值最大的 像素。
[0087] 等极大值像素:图像类块内的最大值像素，对整个图像而言，称为等极大值像素。
[0088] 次最大值像素：图像类块内像素按灰度值排序后，比最大值小的最大像素。
[0089] 次极大值像素：图像类块内的次最大值像素，对整个图像而言，称为次极大值像 素。
[0090] 下面通过实施例，对W上术语和本发明的技术方案做进一步的详细描述。
[0091] -种可逆数据隐藏方法，包括预处理步骤，标识步骤，嵌入水印信息步骤W及嵌入 辅助信息步骤。
[0092] 预处理步骤，将将原始像素域图像进行分块并按块内灰度值进行排序。
[0093] 预处理步骤包括:分块与排序。分块就是将原始图像分成个大小相同但互不重叠 的块。原始图像分成大小相同但互不重叠的块mXm，并对块内像素按灰度值进行升序排 序。
[0094] 排序就是对块内像素按灰度值进行排序。该块内像素按灰度值排序方式为升序或 降序。
[0095] 预处理步骤还包括溢出块识别和全平滑块识别。其中，溢出块识别主要是建立溢 出像素位置图，将像素0和255分别调整为1和254。全平滑块识别是指分块中所有像素的灰 度值相同，建立全平滑块位置图。在全平滑识别中，全平滑块中的如上此类像素（像素0和 255)保持不变，仅用平滑块位置图进行标识。遇到此类块不再做进一步分析，整块像素值保 持不变。
[0096] 基像素位置图是指扫描分块类型时，遇到特定类块，则标识出次极大基像素和次 极小基像素，建立基像素位置图，便于在后续的嵌入、提取和恢复环节实现信息的可逆操 作。
[0097] 上述Ξ种位置图，存在此类情况即标识为"Γ，否则标识为"0"。各位置图建立后， 便采用无损压缩来减少其尺寸。
[0098] 该标识步骤，将排序后的序列进行检测、识别并标识特征类块。该特征类块包括： ki类块、k2类块W及混合k类块。
[0099] 该极小灰度值像素数量为1，等值极大灰度值数量Knp-max含n-1，称为ki类块，其中 kl = np-max j
[0100] c化 1) = Kki < η-1 (5)
[0101 ]该极大灰度值像素数量为1，等值极小灰度值数量Κηρ-min含η-1，称为k2类块，其中 k2 二 Ilp-min ,记为
[0102] C化2) = Kk2 < n-1 (6)
[0103]该等值极大灰度值像素数量Knp-max如-1，等值极小灰度值数量Krip-min如-1，称 为混合k类块，其中kl = np-max，k2 = np-min，且kl+k2如-1，记为
[0104] (7)
[0105] 该分块像素的灰度值按大小顺序排序，次极大值称为次极大基pSb-max，相应像素称 为次极大基像素 Pb-max ;次最小值称为次极小基pSb-min，相应像素称为次极小基像素 Pb-min。
[0106] 综上所述，除等灰度值分块外，kl类块中只有Pb-"ax，灰度值为於-*,^2类块中只有 Pb-min，灰度值为，混合k类块和非k类块中则既有Pb-max也有Pb-min，而且有可能pSb-max = P b-mino
[0107] 如图4所示，图4为本发明的可逆数据隐藏方法中嵌入水印信息的步骤图。本实施 例中只分析等极大值嵌入的情形。从图4中可W看出，第1个分块，Labelk = 0,表示运不是一 个k类块，适用传统PV0的嵌入规则，运里，emax= 163-162 = 1，可W在最大灰度163像素处嵌 入信息，此处b = 0,因此，热=163 + 0 = 163 s而emin= 157-158 = -1，可W在最小灰度157像素 处嵌入信息，此处b = l，因此，內=!57-1 = 156。
[010引第2,3,4个分块，如6哉=1，表示运些都是ki类块，适用PVO-k Adaptive的嵌入规 贝1J。第2分块中，ki = 2，在的.-。皿==的=1別的化-max像素处标记位置图公泌却,=1，大 小保持不变，而K'max 二 P B叫+1 -P'a~v二护'5 _巧 4 二1抵-化1二 1,因此在eq化) = {n-ki+l,n-ki+2,... ,η}= (5，e}等位置的像素嵌入信息比特，此处b日=0，b6= 1，执行扣(Μ =的如1) +6",得到 範=:片5 + & = 1於+0 = 162，爲=护6 + δ =喊+1 = 1巧。觀分块中，ki = 2，在於"。,=把=片4 = 1说 的化補條素处标记位置图王她或=1，大小保持不变，而e'邮=托却-片叫=护5-扔=1鮮-I谢=2>1，因 此将eq化)={n-ki+1，n-ki+2，...，n} = {5,6}等位置的像素 P·础W向右移位，执行於姆,)=矿巧I.*,, +1.，得 到转=的+1 = 1谊+ 1 = 163，扔=的+1 = 162+1 = 1描。第4分块中，ki = 4,在护占-眶二护U-1二/八二巧9 的Pb-丽像素处标记位置图王。K.=1，大小保持不变，而A皿-y叫=的-护]=1胤-脚=1， 因此在eq(ki) = {n-ki+l，n-ki巧，...，n} = {3,4,5,6}等位置的像素嵌入信息比特，此处b3 =0,64=1，65 = 1，66 = 〇，执行转.如)二乂#>1+气得到托=的+6二1()〇 + 〇 = 160， 斬二皆玄斗+皮二160+ 1二161 舆二护5 +也二160 +1 = 1別 多6二戶存+杳~ 160 + 0二]60
[0109] 需要注意的是，第2,3,4分块中的157像素无论其相邻像素大小，始终保持不变，运 与第一嵌入方法的嵌入条件是不同的。因此第二嵌入方法与第一嵌入方法并行运行，互不 干扰。
[0110] 上述过程是Wki类块举例说明的，k2类块方法类似，特点相同。不难发现，本发明的 第二嵌入方法与第一嵌入方法是独立进行的，互不影响，大大简化了数据处理复杂度。当 然，此时牺牲了部分k类块中的单极值像素，本来可用第一嵌入方法嵌入，但却因为判定为 特征类块而无法携带信息比特，损失了