【图像隐藏】基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

 内容介绍

图像隐藏，或称图像隐写术，是一门旨在将秘密信息嵌入到图像或其他媒体载体中，而不引起显著视觉察觉的技术。可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding, RDH）是图像隐藏领域的一个重要分支，它不仅要求隐藏的数据可以被提取出来，还要求原始图像可以在提取数据后完全恢复。近年来，RDH技术在医学影像、军事通信、版权保护等领域展现出广阔的应用前景。本文将深入探讨一种基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏方法，分析其原理、优势和潜在挑战，并展望未来的发展方向。

传统的图像隐藏方法通常会直接修改像素值，从而导致图像质量的永久性损失。虽然可以通过控制修改幅度来降低失真，但仍然无法保证原始图像的完美恢复。相比之下，RDH技术通过采用特定的嵌入策略和提取算法，可以在不破坏图像底层数据结构的前提下，实现数据的隐藏与恢复。常见的RDH方法包括：基于差值扩展（Difference Expansion, DE）、直方图平移（Histogram Shifting, HS）和预测误差扩展（Prediction-Error Expansion, PEE）等。

本文所探讨的基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏方法，旨在利用图像的亮度对比度特性，巧妙地将秘密信息嵌入到图像中。自动亮度对比度增强是一种常用的图像预处理技术，其目的是改善图像的视觉效果，使其更易于观察和分析。该技术通常通过调整图像的亮度直方图，拉伸对比度，从而使图像的暗区域更亮，亮区域更暗，最终达到增强图像细节的目的。

基于自动亮度对比度增强的RDH方法，其核心思想是：首先对图像进行自动亮度对比度增强处理，并记录增强操作的参数；然后，利用这些参数将秘密信息嵌入到图像中，并调整像素值，使其与增强后的图像尽可能相似；最后，在提取数据时，首先根据记录的增强参数对图像进行逆向操作，恢复原始图像的亮度对比度状态，然后提取隐藏的秘密信息。

该方法的具体实现步骤可以概括如下：

1. 图像预处理与增强参数记录: 首先对原始图像进行自动亮度对比度增强处理。常用的自动亮度对比度增强算法包括全局线性拉伸、局部自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）和限制对比度自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）等。在进行增强处理的过程中，需要记录下所使用的算法类型以及相关的参数，例如直方图均衡化的分块大小、对比度限制阈值等。这些参数将在数据提取和图像恢复阶段起到关键作用。

2. 数据嵌入: 在完成亮度对比度增强后，根据记录的参数，将秘密信息嵌入到图像中。嵌入方法可以采用多种策略，例如：

   在嵌入数据的过程中，需要保证嵌入后的图像与增强后的图像尽可能相似。这可以通过优化像素值的修改策略来实现。例如，可以使用代价函数来衡量嵌入前后图像的差异，并通过优化算法来最小化代价函数。

   • 基于像素值调整的嵌入:

      通过对像素值进行微小的调整来嵌入信息。例如，可以使用最低有效位（Least Significant Bit, LSB）替换的方法，将秘密信息嵌入到像素值的最低几位中。为了降低对图像质量的影响，可以采用自适应的LSB替换策略，根据像素周围的纹理复杂度来调整替换的位数。

   • 基于直方图修改的嵌入:

      通过修改亮度直方图来嵌入信息。例如，可以将直方图中的一些峰值和平谷位置进行平移，从而腾出空间来嵌入秘密信息。这种方法可以有效地控制图像的失真，但嵌入容量可能相对较小。

   • 基于预测误差扩展的嵌入:

      首先利用相邻像素的值来预测当前像素的值，然后计算预测误差。秘密信息可以嵌入到预测误差中，并通过修改预测误差的值来实现数据的隐藏。这种方法可以在保证图像质量的前提下，获得较高的嵌入容量。

3. 数据提取与图像恢复: 在提取数据时，首先根据记录的增强参数对图像进行逆向亮度对比度处理，恢复原始图像的亮度对比度状态。然后，根据嵌入时所使用的策略，提取隐藏的秘密信息。最后，通过逆向的像素值调整、直方图修改或预测误差恢复操作，完全恢复原始图像。

这种基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏方法具有以下几个优势：

• 高嵌入容量:

   由于图像的亮度对比度特性可以被充分利用，因此该方法可以获得较高的嵌入容量。

• 良好的视觉效果:

   通过控制像素值的修改幅度，可以有效地降低对图像质量的影响，保证嵌入后的图像具有良好的视觉效果。

• 完全可逆性:

   原始图像可以在提取数据后完全恢复，这对于某些对图像质量要求极高的应用场景至关重要。

然而，这种方法也存在一些潜在的挑战：

• 安全性问题:

   该方法依赖于对亮度对比度增强参数的保密，如果这些参数泄露，攻击者就可以轻易地提取隐藏的秘密信息。因此，需要采取一定的安全措施来保护这些参数。

• 鲁棒性问题:

   图像在传输过程中可能会受到各种攻击，例如噪声干扰、图像压缩等。这些攻击可能会导致嵌入的数据丢失或损坏，从而影响数据的提取和图像的恢复。因此，需要提高该方法的鲁棒性，使其能够抵抗各种攻击。

• 计算复杂度问题:

   一些自动亮度对比度增强算法和数据嵌入策略的计算复杂度较高，这可能会影响该方法的效率。因此，需要优化算法的实现，降低计算复杂度。

未来，该方法的研究方向可以包括：

• 探索更高效的自动亮度对比度增强算法:

   研究更高效的自动亮度对比度增强算法，可以提高数据嵌入的容量和效率。

• 设计更鲁棒的数据嵌入策略:

   设计更鲁棒的数据嵌入策略，可以提高该方法抵抗各种攻击的能力。

• 研究基于深度学习的自动亮度对比度增强方法:

   深度学习在图像处理领域展现出强大的能力，可以利用深度学习技术来自动学习图像的亮度对比度特性，并设计更高效的数据嵌入方法。

• 结合加密技术提高安全性:

   可以结合加密技术，对嵌入的数据进行加密，从而提高该方法的安全性。

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 高立稳.基于SoC的图像配准融合加速系统设计与实现[D].北京理工大学,2018.

[2] 梁哲通.基于非线性扩散滤波的图像增强算法及DSP实现[J].华南理工大学, 2016.

[3] 土木水利.基于图像处理的桥梁沥青路面裂缝识别及检测系统开发[D]. 2023.

部分代码

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP