一種基于整數變換的數據隱藏新算法
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信息隱藏就是利用人類感覺器官的不敏感性感覺冗余，以及多媒體數字信號本身存在的冗余數據特性冗余，將秘密信息隱藏于一個宿主信號護體中而不被覺察，它對外表現的只是宿主信號的外部特征，并不改變基本特性及使用價值。無損圖像隱藏算法是一種以可逆的方式把信息秘密嵌入載體媒介以保護知識產權和版權的方法。
近年來有很多無損可逆數據壓縮方法被提出來，Hon―singer等(2001年)第一次提出了這個概念，Honsinger的方法被用來無損鑒定。Fridrich等(2001年)提出了一種可逆的數據隱藏算法，這種方法無損壓縮載體圖像的ISB位平面，并將壓縮結果與秘密數據連接起來，以此代替載體位平面以嵌入數據。Celik等(2002年，2003年，2005年)設計了一種沒有顯著位的嵌入方式(G―LSB)，這種方法第一次將像素對分成L層次，Celik的這種算法的負載取決于嵌入的水平L。TiarI(2003年)擴展了G―LSB算法，提出了一種基于差值擴展的數據隱藏算法，這種算法在相同的負載條件下，圖像質量要明顯優(yōu)于以上幾種方法。
整數Haar小波變換所得到的差值圖像，最大能夠提供的嵌入率是0．5 bpp。文獻的算法不得不依賴多次嵌入以獲得超過0．5 bpp或更高的嵌入率，通常的做法：如果第一次利用橫向的差值圖像，則第二次利用縱向的差值圖像，第三次再利用橫向的差值圖像，交叉進行，直到達到負載所要求的嵌入率。但每一次單層嵌入后所得到的差值圖像，其差值間的相關性顯著下降，使得第二次嵌入的容量大大低于前一次嵌入的容量。由于前一重嵌入用到了很大的差值，使得在第二重嵌入開始之前圖像的質量已被破壞。這里對Tian算法進行改進，在二次嵌入時，采用與第一次嵌入不同的像素配對方式。避免了兩次嵌入的差值相關性，使得可供嵌入的差值顯著增加，從而使得負載能力顯著增強。
在相同負載條件下，對于給定的負載，以試探的方式確定一個差值選擇門限，先在一重差值圖像中尋找嵌入空間。若嵌入點不夠，則在二重差值圖像中尋找嵌入空間作為補充。若嵌入點還不夠，則退回到原來的橫向差值圖像．加大選擇門限值，進行新一‘輪尋找過程。此過程持續(xù)到滿足負載容量為止還可以利用，這種雙重嵌入方式，使嵌入數據合理分配到不同的嵌入層中，從而提高嵌入圖像的質量。
2 DDE雙重差值擴展算法
2．1可逆整數變換
介紹一個簡單的可逆整數變換，以8位的灰度圖像為例，(x，y)為一個像素對，x，y∈Z，0≤x，y≤255定義它的整數均值l和差值h：
(1)式和(2)式又稱作Harr小波變換或S變換，這樣(x，y)和(h，l)之間就建立起了一一對應的關系。為了保證x，y在[0，255]的范圍，防止出現上溢和下溢，h，l必須滿足條件：
簡化后得：
可擴展與可變差值：如果給差值h用插值擴展算法嵌入一位數據b，擴展后的差值h′=2h+b。如果|h′1=|2h+b|≤min(2(255一l)，2l+1)。當b=O或b=1都得到滿足時，那么h就是可擴展的差值。
如果差值h滿足|2×[h/2]+b|≤min(2(255一l)，2l+1)，b=O或b=1，那么h就是可變差值。
一個可擴展差值當其LSB位被修改后，就變成是可變的，可擴展的差值一定可變，如果差值為0或者一1那么可變與可展是等價的。
2．2 雙重差值配對方式
圖1(a)是Tian算法中采用的差值配對方法．按照順序依次進行差值配對，圖1(b)是提出的改進配對方法．把第一個像素跟最后一個像素相配對，其他像素按順序相配對．由圖1可以看出，用圖l(b)所示方法計算出的差值與圖1(a)不存在相關性，因此二重嵌入中可用差值不受一重嵌入的影響，另外為了獲取更大的隱藏容量，圖1(a)還可用縱向選取方式，圖1(b)也可相應的有縱向選取方式。
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