西安空間無(wú)線電技術(shù)研究所 空間微波技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710100
隨著航天技術(shù)的飛速發(fā)展,越來(lái)越多的空間遙感探測(cè)飛行器在軍事偵察、國(guó)土勘測(cè)及天氣預(yù)報(bào)等國(guó)計(jì)民生方面得到應(yīng)用,高光譜、可見(jiàn)光、紅外和SAR (Synthetic Aperture Radar)多種形式的遙感圖像被傳輸?shù)降孛鎇1]。其中應(yīng)用最廣的是高光譜和可見(jiàn)光圖像,因其具有分辨率高、持續(xù)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),長(zhǎng)期觀測(cè)有很大的優(yōu)勢(shì)。國(guó)外的WorldView、Landsat,國(guó)內(nèi)的高分系列、吉林1號(hào)被應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域,發(fā)揮了重要的作用[2-3]。隨著海量高清晰度的遙感圖像需要通過(guò)有限的衛(wèi)星信道帶寬傳輸至地面,遙感數(shù)據(jù)需要進(jìn)行壓縮才能星上設(shè)備存儲(chǔ)并轉(zhuǎn)發(fā)[4-5]。衛(wèi)星在運(yùn)行過(guò)程中,會(huì)執(zhí)行地面站的其他額外任務(wù)或者對(duì)感興趣目標(biāo)標(biāo)注附加信息,而此時(shí)星上設(shè)備需要單獨(dú)執(zhí)行數(shù)據(jù)的采集和傳輸任務(wù),額外增加通信信道,這樣影響了傳輸效率[6]。
JPEG2000(Joint Photographic Experts Group 2000)作為新一代的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn),以其編碼效率高、可固定壓縮比的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于航天器的圖像傳輸領(lǐng)域。為了盡可能清晰地將可見(jiàn)光、高光譜圖像的內(nèi)容保留,一般采用JPEG2000的4倍壓縮格式,這樣圖像質(zhì)量很高,可以高保真地顯示原始圖像信息,與未壓縮的原始圖像相比肉眼難以區(qū)分,同時(shí)數(shù)據(jù)量有了很大的下降。在實(shí)際的傳輸過(guò)程中,會(huì)產(chǎn)生一些遙測(cè)數(shù)據(jù)和備注信息,為了搭載這些數(shù)據(jù),重新分配帶寬會(huì)增加硬件開(kāi)銷,而信息隱藏可以將秘密信息直接嵌入到JPEG2000的碼流數(shù)據(jù)中,不需要額外帶寬。本文提出的壓縮域無(wú)損信息隱藏壓縮碼流沒(méi)有解壓縮過(guò)程,直接利用數(shù)據(jù)內(nèi)部的相關(guān)性來(lái)隱藏?cái)?shù)據(jù),隱藏前后文件沒(méi)有膨脹,載體和秘密信息都可以無(wú)損恢復(fù)和提取,在已建立好通信協(xié)議的環(huán)境下,可以實(shí)現(xiàn)附加數(shù)據(jù)的搭載功能,降低了硬件和頻譜開(kāi)銷,具有很強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
可逆信息隱藏是將秘密信息隱藏在圖像中,在接收端秘密信息可以無(wú)損提取而載體也能可逆恢復(fù)。從實(shí)現(xiàn)載體上分,可逆信息隱藏可以分為空域[7-8],變換域[9-11],壓縮域[12-22]。以壓縮圖像為載體的壓縮域信息隱藏從實(shí)現(xiàn)技術(shù)上可以分為無(wú)損壓縮[9],更改量化系數(shù)[17-18],修改編碼表[13,16,21-22]以及在加密碼流中隱藏[19-20]。
Chang等[12]提出了一種在JPEG (Joint Photographic Experts Group)加密碼流中的隱藏算法,他是將一部分碼流無(wú)損壓縮來(lái)預(yù)留出一部分空間來(lái)嵌入秘密信息。Qiu等[13]建立了一個(gè)JPEG碼字的最優(yōu)映射,將每幅圖像中沒(méi)有用到的和使用過(guò)的VLC碼字進(jìn)行映射來(lái)代表不同的二進(jìn)制信息。Huang等[14]對(duì)JPEG的每一個(gè)DCT (Discrete Cosine Transform)塊的系數(shù)進(jìn)行直方圖移位-1和1來(lái)嵌入秘密信息。Qin等[15]提出了一種VQ (Vector Quantization)的可逆隱藏算法,通過(guò)自適應(yīng)修改VQ的編碼索引表來(lái)隱藏秘密信息。Hong等[16]利用自適應(yīng)VQ隱藏算法,將編碼表的下標(biāo)重新排列使得相關(guān)性更強(qiáng)來(lái)更好地預(yù)測(cè)原有編碼信息。Lin等[17]提出了一種BTC (Block Truncation Coding)隱藏算法,他使用中值邊緣檢測(cè)更好地預(yù)測(cè)量化值。Kasana等[18]將秘密信息嵌入在JPEG2000圖像中,將碼流解壓到DWT (Discrete Wavelet Transform)域,利用直方圖平移的方法來(lái)調(diào)整小波系數(shù)。Zhang等[19]是將秘密信息作為備注信息,使用標(biāo)準(zhǔn)注釋符號(hào)將秘密信息嵌入在JPEG以及JPEG2000的文件頭中。Zhou等[20]隨后提出多種替換和插值策略,尋找最優(yōu)的嵌入?yún)?shù)將秘密信息直接替換到JPEG2000的最不重要的區(qū)域。Lu等[21]將JPEG2000圖像解壓至DWT域,利用DWT域中數(shù)據(jù)的相關(guān)性來(lái)隱藏秘密信息。Fu等[22]通過(guò)量化DWT系數(shù),將多比特標(biāo)志數(shù)據(jù)嵌入到JPEG2000數(shù)據(jù)流中。他所提出的嵌入方法具有靈活的位定位特性,使得嵌入位置盡可能靠近覆蓋數(shù)據(jù)的最高位,從而增強(qiáng)了魯棒性。雖然壓縮域信息隱藏得到實(shí)現(xiàn),但是文獻(xiàn)[12-17]是關(guān)于JPEG、VQ和BTC圖像為載體的,將其直接應(yīng)用到JPEG2000圖像存在兼容問(wèn)題,而文獻(xiàn)[18-19,21-23]隱藏后JPEG2000文件膨脹,文獻(xiàn)[20]主要考慮的是碼流的大容量非無(wú)損信息隱藏。
在JPEG2000文件大小不變的前提下實(shí)現(xiàn)無(wú)損隱藏是目前研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[12]中載體數(shù)據(jù)可以無(wú)損恢復(fù),但是需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,并利用數(shù)據(jù)分布的不均勻性來(lái)無(wú)損壓縮空余出額外的空間,運(yùn)算復(fù)雜而且隱藏容量較小。文獻(xiàn)[20]對(duì)碼流數(shù)據(jù)分析,得出數(shù)據(jù)部分是按照重要性由前置后的順序排列,只是對(duì)數(shù)據(jù)末尾最不重要的部分進(jìn)行置換,隱藏前后數(shù)據(jù)量不發(fā)生改變,隱藏容量不是很大的情況下載體損失很少,可以做到近無(wú)損,但仍無(wú)法做到無(wú)損隱藏。
受文獻(xiàn)[19-20]的啟發(fā),壓縮后的數(shù)據(jù)流仍然具有相關(guān)性,碼流不只在排列順序中存在重要性關(guān)系,在編碼過(guò)程中不同的DWT系數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)不同,其對(duì)應(yīng)的碼字使用頻率不同,可以用不同的灰度值代表不同的秘密信息,數(shù)據(jù)即使遭到破壞,仍然可以根據(jù)出現(xiàn)的頻率校正恢復(fù)。本文提出JPEG2000圖像的隱藏算法,通過(guò)建立碼流關(guān)聯(lián)直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)損隱藏,降低了運(yùn)算復(fù)雜度,提升了隱藏容量,同時(shí)文件沒(méi)有膨脹,適用于衛(wèi)星的信息搭載。
JPEG2000是以DWT變換和算術(shù)編碼為核心,將整幅圖像由RGB通道變?yōu)镃CbCr通道,再二維DWT變換到32×32的分辨率,對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行位平面編碼,然后得出算術(shù)編碼后的映射,這時(shí)得到的是未壓縮的數(shù)據(jù),再根據(jù)質(zhì)量層采用PCRD的思想,截?cái)鄤偛诺拇a字,按照壓縮倍數(shù)的參數(shù)要求保留所對(duì)應(yīng)的質(zhì)量最高的數(shù)據(jù),并將碼流和數(shù)據(jù)頭拼接起來(lái)組成JPEG2000壓縮文件。具體編碼過(guò)程如圖1所示。
圖1 JPEG2000編碼流程Fig.1 JPEG2000 encoding flowchart
JPEG2000文件分為數(shù)據(jù)頭和數(shù)據(jù)體,數(shù)據(jù)頭包括量化系數(shù)、原始圖像尺寸、壓縮文件數(shù)據(jù)長(zhǎng)度、備注信息以及顏色變換之前的預(yù)處理信息。在顏色變換前,為了降低運(yùn)算的復(fù)雜度,需要將圖像裁剪,例如4 096×4 096的遙感圖像,圖像太大難以直接壓縮,需要將圖像裁剪成1 024×1 024大小,然后進(jìn)行JPEG2000后續(xù)壓縮。任何一個(gè)JPEG2000文件都只有一個(gè)文件頭,即使圖像經(jīng)過(guò)裁剪。而對(duì)于大小為512×512的圖像,不需要裁剪直接壓縮即可。
在JPEG2000文件中,數(shù)據(jù)頭的標(biāo)志位SOC為FF4F,數(shù)據(jù)體的標(biāo)志位SOD為FF93,文件結(jié)束的標(biāo)志位EOC為FFD9。在標(biāo)志位SOD后面的10個(gè)字節(jié)表示數(shù)據(jù)體的長(zhǎng)度,后面直至標(biāo)志位EOC的碼字才是真正的編碼數(shù)據(jù)。
本文主要是對(duì)數(shù)據(jù)體進(jìn)行操作,將編碼碼流看成一幅圖像,統(tǒng)計(jì)該圖像的直方圖,對(duì)出現(xiàn)次數(shù)最多和出現(xiàn)次數(shù)為0的灰度值建立映射關(guān)系,用不同的映射來(lái)代表不同的二進(jìn)制秘密信息,其算法流程如圖2所示。
圖2 嵌入算法流程Fig.2 Embedding scheme flowchart
圖像經(jīng)過(guò)iter-1編碼后,上下文信息和標(biāo)示符對(duì)應(yīng)的算術(shù)編碼索引值仍然在一定程度上反映了圖像的基本信息。雖然編碼過(guò)后,碼流變成圖像直觀角度上是一張?jiān)肼?,但是像素值之間仍然具有相關(guān)性,灰度值分布并不均勻,一部分出現(xiàn)次數(shù)比較高,一部分出現(xiàn)次數(shù)比較低甚至次數(shù)為0。這樣編碼產(chǎn)生冗余,一部分灰度值沒(méi)有用到,可以用來(lái)代表秘密信息。截取一部分碼流,長(zhǎng)度127×127字節(jié),其對(duì)應(yīng)的圖像和直方圖如圖3和圖4所示。
圖3 截取碼流對(duì)應(yīng)圖像Fig.3 Corresponding truncated codestream image
圖4 截取碼流直方圖Fig.4 Truncated codestream histogram
這里選取使用次數(shù)最多的灰度值作為映射,是因?yàn)槌霈F(xiàn)的次數(shù)與隱藏容量相關(guān)。假設(shè)灰度值m0為使用次數(shù)最多的灰度值,出現(xiàn)次數(shù)為N,灰度值m1沒(méi)有使用,則m0代表比特信息s“1”,m1代表比特信息s“0”,隱藏容量為N比特。其映射關(guān)系如圖5所示。
圖5 單級(jí)映射示意Fig.5 Single-level mapping sketch
這樣所有的灰度信息被充分利用,少數(shù)碼流被修改后,圖像仍然可以正常顯示。單比特映射存在隱藏容量較低的問(wèn)題,甚至出現(xiàn)極個(gè)別情況,所有灰度值都被使用,這樣導(dǎo)致沒(méi)有空余的灰度值和最多次數(shù)的灰度值進(jìn)行映射,此時(shí)隱藏容量為0,該算法失效。
為了進(jìn)一步增強(qiáng)隱藏容量,提高隱藏效率,同時(shí)為了提高本文算法的魯棒性,使得所有的圖像都可以隱藏?cái)?shù)據(jù),本文將碼流組成的圖像分塊,保證每個(gè)圖像塊中有出現(xiàn)次數(shù)為0 的灰度值,這樣映射關(guān)系才能建立。當(dāng)塊中出現(xiàn)次數(shù)為0的灰度值個(gè)數(shù)大于1時(shí),塊內(nèi)部可以建立多級(jí)映射,即一個(gè)映射可以代表多個(gè)比特。單級(jí)映射下小塊的隱藏容量小于整幅圖像,但是通過(guò)多級(jí)映射,圖像分塊下整體容量有了一定的提升。假設(shè)小塊圖像中出現(xiàn)次數(shù)最高的灰度值為m,出現(xiàn)次數(shù)為N,沒(méi)有出現(xiàn)的灰度值為m1,m2,,mK-1。這樣就有K個(gè)選擇,一個(gè)映射就可以隱藏?log2K」比特信息,這個(gè)小塊的隱藏容量為N×?log2K」比特。令K為4,則有2級(jí)映射,一個(gè)映射可以隱藏2比特信息。隱藏效果如圖6所示。
圖6 多級(jí)映射示意Fig.6 Multiple-level mapping sketch
這樣圖像分塊又可以進(jìn)一步增加隱藏容量,雖然修改的碼字對(duì)解碼有干擾,而JPEG2000具有容錯(cuò)性,遇到解碼錯(cuò)誤就會(huì)將該部分的碼字跳過(guò)而解碼下一段碼字,這樣圖像仍然能夠正常顯示。在解碼端只需要根據(jù)隱藏的灰度值就可以完整恢復(fù)出秘密信息,同時(shí)將載體碼字統(tǒng)一修改為原有出現(xiàn)次數(shù)最高的灰度值。
秘密信息嵌入按照如下步驟:
1)讀取JPEG2000壓縮文件。將標(biāo)志位FF93后面的10個(gè)字節(jié)之前的部分作為數(shù)據(jù)頭,這些數(shù)據(jù)是不能改變的,如果發(fā)生更改,圖像會(huì)出現(xiàn)解碼錯(cuò)誤。剩下的部分將最后的標(biāo)志位FFD9作為數(shù)據(jù)體部分,這些是嵌入載體,并將其轉(zhuǎn)化為10進(jìn)制整數(shù)。
4)取二進(jìn)制數(shù)L比特,并為了安全性,產(chǎn)生偽隨機(jī)碼,與偽隨機(jī)碼取mod2,得到加密后的秘密信息,載體中的原始信息根據(jù)圖像塊的映射關(guān)系和秘密信息,替換為相應(yīng)的字節(jié)。
5)將每個(gè)圖像塊轉(zhuǎn)換為碼流,并與剩余的碼流合并作為數(shù)據(jù)體,和數(shù)據(jù)頭拼接成隱藏后的JPEG2000壓縮文件。
數(shù)據(jù)提取和恢復(fù)的過(guò)程相反,需要按照如下步驟:
2)根據(jù)被替換的灰度信息,建立映射關(guān)系,將子圖像中被替換的灰度值對(duì)應(yīng)的秘密信息提取出來(lái),并恢復(fù)為原來(lái)的出現(xiàn)次數(shù)最多的灰度值。
3)將所有秘密信息合并,并與偽隨機(jī)數(shù)取mod2,得到最終的秘密信息。
4)將所有子圖像轉(zhuǎn)化為碼流,和剩下的未使用的碼流合并作為數(shù)據(jù)體,和數(shù)據(jù)頭拼接一起作為最終恢復(fù)的載體。
隱藏后的圖像峰值信噪比 (Power Signal-to-Noise Ratio,PSNR)和隱藏容量EC (Embedding Capacity)是衡量隱藏好壞的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)[23]。因?yàn)榛謴?fù)圖像在秘密信息提取后是無(wú)損恢復(fù),圖像最終顯示與原始載體沒(méi)有任何差別,所以本文將載密圖像的PSNR作為衡量標(biāo)準(zhǔn),
對(duì)鉆孔灌注樁半濕孔作業(yè)的幾點(diǎn)建議:(1)在充分調(diào)研當(dāng)?shù)氐刭|(zhì)特性的基礎(chǔ)上,可嘗試使用半濕孔作業(yè)法,如遇特殊軟土地層或地下水位較高的情況,慎用本方法,總之,需與地質(zhì)地層情況相適應(yīng);(2)注意干濕交界面的設(shè)定,需充分考慮地下水的影響并盡量設(shè)置在耐水浸性地層上;(3)鉆進(jìn)過(guò)程中泥漿補(bǔ)漿方法有待進(jìn)一步優(yōu)化,可考慮帶卷?yè)P(yáng)機(jī)的軟管直接送至孔底或通過(guò)鉆桿灌漿。
其中,MSE表示原圖和載密圖像每個(gè)像素的均方差。PSNR越高,說(shuō)明本文算法對(duì)于載體碼流的傷害越少,圖像顯示越清晰,當(dāng)其值大于30 dB,圖像顯示效果較好,人眼難以分辨出和原始圖像的區(qū)別。
另外一個(gè)就是隱藏容量EC。EC越高,說(shuō)明能夠嵌入更多的秘密信息,本文的嵌入效率越高。
本文采用6幅標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖[24]和6幅遙感圖像,圖像 Lena,Peppers,Elaine,Boat,Baboon,F(xiàn)16, Aerial,Square,Harbour和Mountains大小為512×512,圖像Airport大小為1024×1024,圖像Moon大小為256×256。將圖像壓縮成4倍灰度JPEG2000文件,隨機(jī)均勻產(chǎn)生二進(jìn)制數(shù),偽隨機(jī)數(shù)種子為10,每個(gè)子圖像塊大小為127×127。試驗(yàn)平臺(tái)為Matlab R2013a,操作系統(tǒng)為64位Windows7,CPU為i5-5200U,主頻2.2 GHz,內(nèi)存8 GB。
對(duì)于Lena的4倍JPEG2000壓縮文件,文件長(zhǎng)度為64946字節(jié),數(shù)據(jù)頭部分長(zhǎng)度196字節(jié),數(shù)據(jù)體部分為64 748字節(jié),剩下2字節(jié)為結(jié)束符FFD9。將這64 748字節(jié)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成10進(jìn)制的圖像,圖像大小為254×254字節(jié),剩余232字節(jié)不作改變。將圖像分塊為127×127的大小,這樣就會(huì)產(chǎn)生4個(gè)圖像塊,對(duì)這些圖像塊進(jìn)行統(tǒng)計(jì),按照本文算法進(jìn)行映射嵌入。Lena的嵌入效果如圖7所示,7(a)表示原始4倍JPEG2000圖像,7(b)表示4倍載密圖像,7(c)表示恢復(fù)后的圖像。其余嵌入效果如圖8~18所示。
圖7 Lena隱藏效果Fig.7 Lena in concealment
圖8 Peppers隱藏效果Fig.8 Peppers in concealment
圖9 Elaine隱藏效果Fig.9 Elaine in concealment
圖10 Boat隱藏效果Fig.10 Boat in concealment
圖11 Baboon隱藏效果Fig.11 Baboon in concealment
圖12 F16隱藏效果Fig.12 F16 in concealment
圖13 Aerial隱藏效果Fig.13 Aerial in concealment
圖14 Airport隱藏效果Fig.14 Airport in concealment
圖15 Moon隱藏效果Fig.15 Moon in concealment
圖16 Square隱藏效果Fig.16 Square in concealment
圖17 Harbour隱藏效果Fig.17 Harbour in concealment
圖18 Mountains隱藏效果Fig.18 Mountains in concealment
前6幅為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖,常規(guī)圖像的圖像質(zhì)量較好,算法的泛化性能較強(qiáng),每幅圖像的子塊大小為127×127。后6幅為遙感圖像,Aerial,Square,Harbour和Mountains的子塊大小為127×127,Moon圖像較小,為63×63,Airport圖像較大,為255×255。遙感圖像細(xì)節(jié)復(fù)雜,壓縮顯示大于30 dB圖像質(zhì)量就很好,載密圖像可以正常顯示,恢復(fù)圖像的PSNR有進(jìn)一步的提升。
表1 隱藏前后圖像PSNR
隱藏容量如表2所示,可以看到與文獻(xiàn)[12]比較,本文的隱藏容量有了一定提升。文獻(xiàn)[12]是對(duì)碼流進(jìn)行再次無(wú)損壓縮以獲取隱藏空間,而本文是統(tǒng)計(jì)碼流在灰度值上的使用次數(shù)來(lái)建立映射,利用映射來(lái)嵌入秘密信息。兩個(gè)方法都是利用了數(shù)據(jù)的相關(guān)性。單純地從數(shù)據(jù)角度來(lái)看,數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性不大,即使再次壓縮,余留出的比特?cái)?shù)也不會(huì)很多。算術(shù)編碼的索引與JPEG編碼用到的Huffman編碼類似,都存在一部分沒(méi)有碼字沒(méi)有使用,而一部分使用次數(shù)很多的情況。反映在256個(gè)灰度值上就會(huì)有幾個(gè)灰度出現(xiàn)次數(shù)為0,而有灰度使用次數(shù)最多。文獻(xiàn)[12]是利用出現(xiàn)的不均勻來(lái)壓縮,而本文是建立映射關(guān)系,使沒(méi)有出現(xiàn)的灰度代替出現(xiàn)次數(shù)最多的灰度來(lái)表征不同的秘密信息。這樣映射更加利用了數(shù)據(jù)的相關(guān)性,隱藏容量更大,效率更高。
為了進(jìn)一步提高映射后的容量,本文圖像分塊和多級(jí)映射來(lái)代替單級(jí)映射。圖像分塊和未分塊的效果如表3所示。當(dāng)整幅圖像作為載體時(shí),信息量較大,算術(shù)編碼使用的索引數(shù)較多,灰度值涵蓋的范圍較大,當(dāng)然出現(xiàn)頻數(shù)最高的灰度值的出現(xiàn)次數(shù)比未分塊前多。但是出現(xiàn)次數(shù)為0的個(gè)數(shù)比較小,同時(shí)個(gè)別條件下沒(méi)有出現(xiàn)為0的灰度值,這時(shí)算法失效,隱藏容量EC為0。為了提高算法的魯棒性并進(jìn)一步提升容量,本文采用圖像分塊,這樣保證了每個(gè)圖像塊都有灰度值沒(méi)有出現(xiàn),并利用多級(jí)映射,當(dāng)沒(méi)出現(xiàn)的灰度值個(gè)數(shù)K-1>1時(shí),建立?log2K」映射關(guān)系,來(lái)代表多比特?cái)?shù)據(jù)。
表2 隱藏容量EC對(duì)比
表3 單級(jí)映射與多級(jí)映射EC對(duì)比
最后計(jì)算本文算法的仿真時(shí)間,如表4所示,本文的嵌入、提取和恢復(fù)時(shí)間控制在1 s內(nèi),這樣就具有實(shí)時(shí)性,可以快速隱藏秘密信息。
表4 仿真時(shí)間
本文提出了碼流映射的無(wú)損隱藏算法,得到以下結(jié)論:
壓縮后的碼流分布不均勻,數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性,本文將整個(gè)碼流轉(zhuǎn)換成圖像,使用次數(shù)最多的和沒(méi)有使用的灰度值建立映射,來(lái)聯(lián)合代表不同的二進(jìn)制秘密信息。
當(dāng)圖像較大或者圖像本身內(nèi)容比較復(fù)雜時(shí),會(huì)出現(xiàn)所有灰度值都出現(xiàn)的情況,這樣隱藏容量為0,算法失效。為了提升容量和魯棒性,本文將碼流分塊并建立多級(jí)映射來(lái)實(shí)現(xiàn)多比特信息嵌入。
與文獻(xiàn)[12]比較,本文在6幅標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像隱藏容量平均提升366 bit,在6幅遙感圖像平均提升887 bit,并且載密圖像和恢復(fù)圖像均可以正常顯示,PSNR值大于30 dB,滿足實(shí)際要求。
本文算法在遙感圖像上效果良好,并具有很好的泛化能力,可以應(yīng)用于各類圖像,算法簡(jiǎn)單,運(yùn)算復(fù)雜度低,平均耗時(shí)在1 s左右,可以實(shí)時(shí)處理圖像,適用于航天器的信息搭載。
目前只是處于算法提出和仿真驗(yàn)證階段,需要結(jié)合硬件實(shí)現(xiàn)來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性和可靠性。