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时间:2019-01-09
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1、基于位平面压缩的密文医学图像可逆信息隐藏算法 摘要:针对目前医学图像可逆信息隐藏算法嵌入容量小、需要对图像进行感兴趣区域(ROI)划分、接收方操作不灵活等缺点,结合医学图像特点,提出了一种基于位平面压缩的可分离式密文域信息隐藏算法。首先,将256级灰度医学图像分解成8个位平面,压缩高4个位平面,用峰值点像素值填充压缩后的空间,重构图像;然后,对重构的图像头部、中部、尾部分别加密;最后,在尾部根据嵌入密钥选取位置,通过直方图平移算法嵌入信息,接收方可根据密钥持有情况实现信息提取与图像恢复的可分离操作。实验结果表明,通过压缩图像预留空间来存放信息避免了辅助信息的传输,能有效提高嵌入容量,同时具有
2、较高的安全性。 关键词:医学图像;游程编码;直方图平移;信息隐藏;完全可逆 中图分类号:TP309.7 文献标志码:A 文章编号:1001-9081(2016)11-3088-05 0引言7 随着医疗系统数字化进程的推进,海量医学图像在网络上进行传输和存储,这使得载有患者隐私信息的医学图像可能被非法获取、恶意篡改和传播,因此,医学图像的安全性保护变成一个亟待解决的问题。加密技术和信息隐藏技术可以为医学图像的安全性提供保障。加密技术实现机密性保护,使得明文信息不可见。信息隐藏技术则实现完整性保护,判定内容是否真实可信。实际应用中,往往需要将加密技术和信息隐藏技术结合起来实现机密性和完
3、整性的双重保护。文献[1]提出一种基于相邻像素相关性和流加密的信息隐藏算法;文献[2]采用梯度算子以及side-match技术,降低了文献[1]嵌入信息的提取错误率;文献[3]则首次实现了信息提取和图像恢复的可分离操作,接收方可以根据密钥持有情况灵活操作。 医学图像具有相邻像素相关性高、主要信息集中、能够进行区域划分等特征。有研究者将像素值高且纹理特征明显的部分称为感兴趣区域(RegionOfInterest,ROI),将其余连续区域称为非感兴趣部分(RegionOfNon-Interest,RONI)。针对此特点,文献[4]提出一种对比度增强的医学图像可逆信息隐藏算法,提高了感兴趣区域的视
4、觉质量;文献[5]将区域划分与直方图平移算法相结合,提高了嵌入容量;文献[6]将ROI与轮廓波变换域相结合,使得信息隐藏性能良好,抗攻击能力强。这些算法虽然考虑了医学图像特征,但算法的性能依赖ROI分割方案,虽然有文献[7]提出优化的自动化ROI分割方案,但是其算法复杂度以及执行效率是一个瓶颈。基于上述局限,结合医学图像特点,本文提出一种基于位平面压缩的密文图像信息隐藏算法。该算法通过压缩位平面图像来预留空间存放信息,有效提高了嵌入容量,同时信息提取以及图像恢复完全可逆、接收端操作灵活简单。实验也证明,嵌入率极大提高,图像也可以完全恢复。 1算法描述7 医学图像相邻像素间的相关性较高,而高
5、相关性一般体现在像素的最高几位比特位相同上。例如,像素值160(二进制表示10100000)、162(10100010)、168(10101000),其最高4个比特位均为1010。因此,为提高相邻像素连续性,保证压缩效率,首先对256级灰度图像作位平面分解操作,得到8个位平面,压缩高4个位平面后再对图像进行重构,然后使用Logistic置乱加密算法加密重构后的图像,最后嵌入水印。接收方根据其拥有的密钥类型进行相应操作。算法由以下几部分构成:图像压缩与重构、图像加密、水印嵌入、水印提取与图像恢复。算法的总体框架如图1所示。 1.1图像压缩与重构 1.1.1游程编码 游程编码(Run-Len
6、gth-Encoding,RLE)[8]是一种高效、易于实现的无损压缩方式。如图2所示,将连续的灰度值相同的像素定义为一个游程,然后将一个游程用整数对(R,L)表示,L为灰度级,R表示游程长度。游程编码分为定长编码和变长编码两类。定长编码是指编码的游程所使用位数是固定,即R位数固定。如果灰度连续相同的个数超过了固定位数所能表示的最大值,则进入下一轮编码。变长编码则R位数不固定。游程编码压缩效率与压缩对象的数据分布有关,相同像素连续性越好,则压缩率越高。相邻像素具有高相关性的医学图像,通过位平面分解可以进一步提高其相邻像素的连续性,从而提高压缩效率。医学图像对质量要求高,处理量巨大,因此游程编码
7、这种快速高效的无损编码方式非常适合用来对其进行压缩。 2.1.3嵌入率分析7 本文中,压缩图像腾出空间,再用峰值点像素对压缩出来的空间进行填充,填充后的峰值点数量如图9所示,几乎成倍增加。最大嵌入率如表2所示,本算法应用到医学图像上能够得到较好的压缩效果,拥有较高的嵌入率。 2.1.4峰值信噪比分析 1)未提取水印信息。 由于水印嵌入操作只是改变了部分峰值点像素值,且改变较小(加1或减1
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