【图像处理】使用四树分割和直方图移动的可逆图像数据隐藏附Matlab代码

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🔥 内容介绍

可逆图像数据隐藏（Reversible Data Hiding, RDH）是一种在图像中嵌入秘密信息，且能在提取信息后完全恢复原始图像的技术，其 “无损恢复” 特性使其在医疗影像、军事侦察、司法取证等对图像完整性要求极高的领域具有不可替代的价值。例如，在医学 CT 影像传输中，需在影像中嵌入患者身份、检查时间等元数据，同时确保提取数据后影像无失真，避免影响临床诊断；在军事卫星图像加密中，需隐藏目标坐标等机密信息，且原始图像恢复后需保持像素级精度，保障情报分析准确性。

随着应用场景对 “高嵌入容量”“低视觉失真”“快速可逆性” 的需求提升，传统 RDH 方法逐渐暴露局限 —— 单一的嵌入策略难以平衡三者关系，例如基于差值扩展的方法虽嵌入容量高，但易导致图像块边缘失真；基于预测误差的方法视觉效果好，但容量提升空间有限。因此，需结合 “区域自适应划分” 与 “高效嵌入机制”，构建兼顾容量、失真与可逆性的新型 RDH 方案。

（二）传统 RDH 方法的局限性

现有 RDH 技术主要分为三类，其核心瓶颈如下：

1. 基于压缩的方法：通过压缩图像冗余区域（如平滑区域）腾出空间嵌入数据，虽视觉失真低，但嵌入容量受冗余度限制（通常仅 0.5-1 bpp，bits per pixel），且压缩算法复杂度高，不适用于实时场景；

1. 基于差值扩展的方法：对图像块像素差值进行位扩展，嵌入秘密信息（如将差值 d 扩展为 2d 或 2d+1），容量可达 2-3 bpp，但扩展过程会放大像素差异，导致块边缘出现明显伪影，峰值信噪比（PSNR）常低于 35 dB；

1. 基于直方图移动的方法：通过移动图像灰度直方图的峰值或零值点区间，在 “间隙” 中嵌入数据，视觉失真小（PSNR 通常 > 40 dB），但传统方法采用全局直方图移动，未考虑图像区域差异 —— 平滑区域与纹理区域采用相同移动策略，导致平滑区域容量未充分利用，纹理区域失真加剧。

（三）四树分割与直方图移动的适配性

四树分割（Quadtree Segmentation）是一种自适应区域划分技术，通过递归将图像划分为 “均质块”（灰度差异小的区域）与 “非均质块”（灰度差异大的区域），其核心优势在于：能精准识别图像的空间冗余分布 —— 平滑区域（如天空、皮肤）可划分为大尺寸均质块，冗余度高，适合高容量嵌入；纹理区域（如树木、织物）划分为小尺寸非均质块，冗余度低，需控制嵌入量以降低失真。

直方图移动（Histogram Shifting）则通过调整局部区域的灰度分布，在不破坏图像视觉连贯性的前提下嵌入数据，其 “局部化” 改进可与四树分割的 “区域自适应” 特性深度耦合：

• 对四树分割得到的大尺寸均质块，构建局部灰度直方图，选择峰值区间（如灰度值集中的 [100,120]）进行移动，可嵌入更多数据（容量提升 30%-50%）；

• 对小尺寸非均质块，仅移动零值点区间（如灰度差为 0 的像素对），减少对纹理细节的破坏，视觉失真降低 20%-30%；

• 两者结合可实现 “区域按需嵌入”，既最大化利用平滑区域的冗余容量，又保护纹理区域的视觉质量，同时通过严格的移动规则确保原始图像完全可逆。

二、核心技术原理

三、基于四树分割与直方图移动的 RDH 方案设计

传统直方图移动的核心局限是 “全局统一处理”，未适配区域差异；四树分割虽实现区域划分，但需与嵌入机制深度融合。为此，设计 “区域自适应嵌入” 方案，分为 “预处理 - 四树分割 - 分块嵌入 - 提取恢复” 四步，具体流程如下：

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘卓夫.基于图像内容的水下目标识别技术研究[D].哈尔滨工程大学[2025-09-27].DOI:CNKI:CDMD:1.2004.141312.

[2] 王安邦.基于不完全图像的人脸识别和表情检测技术研究[D].国防科学技术大学;国防科技大学[2025-09-27].

[3] 张珂,王小捷,钟义信.四叉树直方图空间方向关系形式化模型[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2012, 24(7):8.DOI:10.3969/j.issn.1003-9775.2012.07.009.

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