【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（Matlab代码实现）

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💥1 概述

使用四叉树分割和直方图移动的可逆图像数据隐藏技术旨在在图像中嵌入秘密信息而不损失图像质量，同时确保隐藏的数据可以完全提取回来。 四叉树是一种图像分割方法，将图像逐渐分割成四个象限，直到每个象限的像素满足特定的条件。在数据隐藏中，四叉树分割可用于确定嵌入秘密数据的位置，通常选择与秘密数据量相匹配的分辨率进行分割，以确保数据的正确嵌入和提取。 直方图是图像中像素强度值的分布统计图，直方图移动是一种可逆的图像处理技术，通过微调图像的直方图来嵌入秘密数据。在隐藏数据时，可以通过微调直方图中的像素强度值，将秘密数据嵌入到图像中，而在提取数据时，则通过相反的操作将数据提取出来。通过四叉树分割和直方图移动的可逆图像数据隐藏技术，可以在保持图像质量的同时实现隐秘信息的嵌入和提取，为图像安全通信和隐私保护提供了一种有效的解决方案。

基于四叉树分割与直方图移动的可逆图像数据隐藏研究

1. 引言

可逆图像数据隐藏（Reversible Data Hiding, RDH）是一种在嵌入秘密信息后能完全恢复原始图像的技术，广泛应用于数字水印、医学影像安全传输和军事保密通信等领域。近年来，四叉树分割（Quadtree Segmentation）与直方图移动（Histogram Shifting）的结合成为研究热点，其核心优势在于通过空间自适应的分割策略和像素分布的微调，实现高容量、低失真的数据嵌入。本文将从技术原理、算法实现、实验验证及挑战等多个角度展开详细论述。

2. 四叉树分割的原理与图像处理应用

2.1 四叉树分割的定义与流程

四叉树是一种层次化的数据结构，通过递归地将图像划分为四个子块，直至满足预设的终止条件（如灰度均匀性、方差阈值等）。其核心流程包括：

1. 初始分割：将图像分为四个象限。
2. 递归检测：对每个子块计算特征（如灰度方差、边缘强度），若特征不满足阈值则继续分割。
3. 终止条件：达到最小块尺寸或满足均匀性标准时停止分割（例如，中通过最大/最小块尺寸控制分割深度）。

2.2 四叉树在图像分割中的优势

• 自适应压缩：平坦区域采用大块编码，复杂区域采用小块，提升压缩比（如遥感图像压缩中，压缩比可达8:1以上）。
• 高效预处理：在遥感影像中，四叉树预分割可将后续分割效率提高近一倍，同时保持精度（如的实验结果）。
• 多尺度分析：结合区域合并（如SAG图），实现自顶向下分割与自底向上优化的结合（流程图）。
  
  编辑

3. 直方图移动技术及其可逆性

3.1 直方图移动的基本原理

直方图移动通过平移像素值分布来嵌入数据，其关键步骤包括：

1. 峰值点选择：确定直方图中频次最高的像素值作为嵌入点。
2. 平移操作：将峰值点右侧或左侧的像素值整体平移，腾出空间嵌入数据（如向右移动1个单位以嵌入“1”，向左移动嵌入“0”）。
3. 可逆性保障：通过记录平移方向和嵌入位置，可在提取数据后恢复原始直方图。

3.2 技术变体与优化

• 局部直方图处理：针对图像子块进行直方图均衡或移动，增强局部细节（如暗区域对比度提升50%）。
• 二维直方图平移：利用DCT系数对的统计特性，单次操作可嵌入2比特数据，容量提升一倍。

4. 四叉树分割与直方图移动的协同应用

4.1 算法框架

结合两者的典型流程如下（基于）：

1. 图像分割：使用四叉树将图像划分为不同大小的块。
2. 块分类筛选：根据块复杂度（如方差）选择嵌入区域（复杂块优先）。
3. 直方图调整：在选定块内进行直方图平移，嵌入数据。
4. 数据提取与恢复：反向解析四叉树结构，提取数据并恢复像素值。

4.2 关键技术细节

• 嵌入容量优化：通过动态调整四叉树的最小块尺寸，平衡容量与失真（如最小块为4×4时，容量可达0.5 bpp）(#user-content-evidence44)。
• 抗攻击设计：结合Arnold置乱对秘密数据加密，提升安全性。
• 误差控制：采用预测误差扩展（PEE）减少嵌入引起的失真（如PSNR值可保持在48 dB以上）。

5. 实验验证与性能分析

5.1 典型实验结果

• 遥感图像处理：在10米分辨率影像中，四叉树预分割使后续分割效率提高100%，且道路和绿地提取精度提升15%。
• 医学图像应用：通过四叉树分解ROI区域，结合直方图平移，肿瘤标记的PSNR达52 dB，数据恢复误差低于0.1%。

5.2 性能对比

6. 应用场景与挑战

6.1 应用领域

• 数字水印：在版权保护中嵌入不可见标识（如遥感地图的元数据）。
• 医学影像安全：确保DICOM影像在传输中的完整性和隐私性。
• 军事加密通信：通过高容量嵌入实现战场图像的隐蔽传输。

6.2 技术挑战

• 参数敏感性问题：四叉树阈值和直方图平移量的选择需精确平衡容量与失真。
• 抗压缩攻击能力：JPEG压缩可能导致直方图分布破坏，需结合鲁棒编码策略。
• 实时性限制：四叉树递归分割复杂度为O(n log n)，在高分辨率图像中需优化算法。

7. 结论与未来方向

四叉树分割与直方图移动的结合为可逆数据隐藏提供了高效、自适应的解决方案。未来研究方向包括：

1. 深度学习辅助：利用CNN自动优化四叉树分割阈值。
2. 多模态嵌入：结合RGB通道相关性提升彩色图像容量。
3. 抗攻击增强：设计抗JPEG压缩和几何变换的混合算法。

📚2 运行结果

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部分代码：

clc;
clear all;
close all;
z=1;
%--------------------reading the image------------------------
b=imread('goldhill.jpg');
I=rgb2gray(b);
figure(1);
imshow(I);
title('original image');
[m,n]=size(I);
figure(2);
imhist(I);
title('histogram of original image');
%--------------------quadtree decomposition---------------------
mindim=4;
S = qtdecomp(I,@Split,mindim,@Predicate);
%-------------------showing the block representation------------
blocks = repmat(uint8(0),size(S));
for dim = [512 256 128 64 32 16 8 4 2 1];    
  numblocks = length(find(S==dim));
      
  if (numblocks > 0)        
    values = repmat(uint8(1),[dim dim numblocks]);
    values(2:dim,2:dim,:) = 0;
    blocks = qtsetblk(blocks,S,dim,values);
  end
end
blocks(end,1:end) = 1;
blocks(1:end,end) = 1;
figure(3);
imshow(blocks,[]);
title('decomposed image blocks');
%-------------------showing fullimage-----------------------------------
vals1 = repmat(uint8(0),size(S));
for dim = [512 256 128 64 32 16 8 4 2 1]
    [vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim);
        
    numblocks = length(find(S==dim));    
   if (numblocks > 0)        
    values = repmat(uint8(1),[dim dim numblocks]);
    values(2:dim,2:dim,:) = vals(2:dim,2:dim,1:numblocks) ;
    
    vals1 = qtsetblk(vals1,S,dim,values);
  end
end
figure(4);
imshow(vals1,[]);
title('decomposed image');
%----------------inputting the message/data to be hide---------------------
hide_data=input('Enter the data to be hide'); %for manual input
%cell_data=textread('myfile.txt', '%s', 'whitespace', ''); %reading data from text file
%hide_data=char(cell_data);
bin_data=convert_binary(hide_data);  %calling function to convert data to binary
binary_data=bin_data';
size_binary=size(binary_data,1)*size(binary_data,2);
bin=1;
a=1;

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]沈瑜,严源,宋婧,等.基于并行轻量化卷积和多尺度融合的脑部磁共振图像配准[J/OL].生物医学工程学杂志:1-7[2024-04-16].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1258.R.20240408.1406.002.html.

[2]陈艺琳,李超.基于多相水平集的多亮温太赫兹图像分割方法[J/OL].电波科学学报:1-7[2024-04