37、基于像素值差分法解决边界脱落问题的高嵌入容量医学图像隐写方案

基于像素值差分法解决边界脱落问题的高嵌入容量医学图像隐写方案

1. 引言

在医疗领域，伦理规范要求对所有医疗观察和分析结果严格保密。医院之间会通过互联网共享大量敏感的患者数据，用于研究和分析。随着互联网技术的发展，远程医疗成为可能，但数据安全成为主要关注点。此外，将患者信息存储在医院数据库中会消耗大量存储空间。

为了保障敏感信息的安全，人们采用了密码学和隐写术两种方法。密码学将敏感数据转换为攻击者难以识别的格式，而隐写术则是将机密信息隐藏在音频、图像、视频等媒体中。由于隐写术不易引起攻击者的注意，因此是增强医学图像安全性的最佳策略。

许多作者提出了各种隐写术算法来保障数据安全。其中，LSB（最低有效位）算法是常用的隐写术算法之一，但该算法易受隐写分析攻击，安全性较低。2003 年，Wu 和 Tsai 提出了像素值差分法（PVD），但该方法只能用于灰度图像，且会导致图像质量下降。后续有许多研究致力于提高 PVD 算法的嵌入容量和视觉质量，但大多数方法仍存在像素边界脱落问题，且容易受到直方图量化攻击。

一些作者利用隐写术提出了安全传输患者信息的方法，如 Shabir A. 等人提出的将电子病历隐藏在医学图像中的方法，但该方法仅适用于灰度图像。Budi Santoso 提出了一种用于显微镜图像的彩色图像隐写系统，发现 PVD 策略生成的隐写图像的 PSNR 值高于 LSB 替换方法。

2. PVD 方法

2003 年，Wu 和 Tsai 提出了 PVD 算法，使用 256 灰度值图像作为载体图像。该算法的步骤如下：
1. 计算像素差值 ：将图像按之字形模式划分为两个像素的块，