具有對比度增強效果的可逆信息隱藏研究進展與展望

楊楊，張衛明，侯冬冬，王輝，俞能海

（1. 中國科學技術大學中國科學院電磁空間信息重點實驗室，安徽 合肥 230027；2. 安徽大學電子信息工程學院，安徽 合肥 230039）

具有對比度增強效果的可逆信息隱藏研究進展與展望

楊楊1，2，張衛明1，侯冬冬1，王輝1，俞能海1

（1. 中國科學技術大學中國科學院電磁空間信息重點實驗室，安徽 合肥 230027；2. 安徽大學電子信息工程學院，安徽 合肥 230039）

可逆信息隱藏技術可以確保提取信息后無損恢復載體，該技術可用于軍事、司法、醫學等圖像的認證或標注，在這些應用中圖像很敏感，輕微的修改也是不允許的。尤其在醫學圖像中，可逆信息隱藏可用來保護病人隱私。主要介紹了具有對比度增強效果的可逆信息隱藏，根據運用的載體類型將其分為基于像素直方圖的方法和基于預測誤差直方圖的對比度增強的方法。該系列方法的主要目的是從主觀上提高載密圖像的質量，并同時實現可逆信息嵌入，這類方法適用于醫學圖像隱私保護。最后，通過分析現有工作的優勢與不足，對未來的發展方向做了展望。

可逆信息隱藏；隱私保護；對比度增強；直方圖平移

1　引言

可逆信息隱藏（RDH，reversib是一種特殊的信息隱藏技術，它除信息的隱密性和可提取性以外，同損地恢復原始載體［1～8］。這一特性在合顯得尤為重要，如醫療圖像標注法庭取證方面，原始載體圖像不允圖像像素的微小變化就可能導致診者法律訴訟失敗［9～12］。同時，可逆成圖像內容真實性與完整性認證的全恢復載體圖像，也引起了不同應越多的關注。另外，可逆隱藏在隱著重要的作用，例如，某些存放在務器上的大量高敏感的醫學圖像，量病人的個人信息，經常會有某些的接觸或者變更圖像的內容。為了圖像的隱私，必須提供有效的安全在醫學圖像中，希望不僅能夠將病隱藏到醫學圖像當中，又能夠不妨le data hiding）了要保證嵌入時需要完全無一些特殊的場、軍事圖像和許有任何修改，斷結果出錯或信息隱藏在完同時，還能完用場景下越來私保護中也有第三方存儲服由于其包含大惡意行為帶來保護病人醫學機制。因此，人隱私可逆地礙醫生對醫學圖像的正確診斷。

目前，傳統的可逆信息隱藏方法的主要目的在于提高信息嵌入容量的同時最大程度上降低載密圖像的失真度。研究者常用峰值信噪比（PSNR，peak signal to noise ratio）來評價載密圖像的質量，即計算載體圖像與隱藏信息后圖像的統計誤差。在同一嵌入率下，PSNR越大說明圖像質量越好，圖像失真度越小，算法性能越好。傳統的可逆信息隱藏方法都在相同嵌入率下追求高的PSNR參數值，因此，傳統可逆信息隱藏的核心基本分為2步：1）產生一個具有較小熵的主序列，其具有尖銳的直方圖［13～17］；2）再利用直方圖平移（HS，histogram shifting）［18，19］和基于差值擴展（DE，difference expansion）［20，21］的方法通過修改直方圖在主序列中嵌入隱藏信息。為達到此目的，近年來可逆信息隱藏方法基本都采用排序或像素選擇，優先使用平滑區域，因為平滑區域預測準確，可以獲得更尖銳的預測誤差直方圖，但是修改平滑區域恰恰更容易造成人眼視覺的感知。所以，目前的可逆信息隱藏的主流方法與自然的視覺質量評價有矛盾之處，究其原因在于目前的可逆信息隱藏方法過于追求峰值信噪比。

實際上，圖像質量評價研究領域早已表明，由于圖像的最終受體是人，目前評價結果較為準確的是主觀圖像質量評價方法［22］。另外，峰值信噪比作為評價圖像質量的標準早已被證實與主觀視覺感受不夠吻合，這是因為傳統的峰值信噪比僅僅是計算2幅圖像間的像素差，未能考慮圖像的自身結構信息以及人眼視覺特性，并不適合作為圖像質量的判斷標準［22，23］。因此，在最新的可逆信息隱藏研究中，已有學者從主觀視覺的角度提出了具有對比度增強效果的可逆信息隱藏［24～27］，該系列方法與傳統可逆信息隱藏追求高PSNR值的目的不同，其目的在于通過增強載體圖像的對比度來提高嵌入信息后的載密圖像的主觀視覺質量。該系列方法在實現可逆信息嵌入的同時提高了圖像的視覺質量，從而適用于醫學圖像的隱私保護研究。

本文按照不同方法依據不同的載體，將該系列工作劃分為基于像素直方圖的［24，25］以及基于預測誤差直方圖的對比度增強的可逆信息隱藏方法［26，27］。其中，基于像素直方圖的對比度增強的可逆信息隱藏方法主要描述了Wu等［24］提出的實現對比度增強的可逆信息隱藏方法，以及在Gao等［25］提出的改進的時域與頻域相結合的實現對比度增強的可逆信息隱藏方法。這2種方法主要實現了大面積相同灰度參數的對比度增強效果，對于針對紋理區域增強要求的醫學圖像來說，有其一定的局限性。而基于預測誤差直方圖的對比度增強的可逆信息隱藏方法提出了基于復雜區域對比度增強的醫學圖像可逆信息隱藏方法［26，27］，其目的在于通過增強紋理復雜區域的對比度提高圖像的邊緣變化感興趣區域的分辨率，同時實現可逆信息隱藏方法。在文獻［26］的基礎上，文獻［27］根據預測誤差直方圖的bin存在一定的冗余量的信息，利用改進的IRZL編碼方法預處理秘密信息，降低了隱藏圖像的失真度。該系列工作在增強了載密圖像對比度的同時還實現了秘密信息的可逆嵌入。

2　具有對比度增強效果的可逆信息隱藏方法

2.1基于像素直方圖的方法

基于像素直方圖的方法主要是指在灰度直方圖上實現的可逆信息隱藏方法，這里主要介紹近期的2種方法：一是Wu等［24］首先提出的實現對比度增強的可逆信息隱藏方法，二是在Wu等基礎上，Gao等［25］改進的時域與頻域相結合的可逆信息隱藏方法。

2.1.1實現對比度增強的可逆信息隱藏方法

傳統的可逆信息隱藏方法大多以PSNR作為評價載密圖像質量的評價標準，而該方法與傳統的可逆信息隱藏方法最大的不同在于，它并不是以追求高PSNR為目標，而是旨在實現載體圖像的對比度增強效果。正如人們所知，圖像均衡化方法可以實現圖像的對比度增強方法。本文通過修改像素直方圖來同時實現信息隱藏和對比度增強效果。該方法的優勢在于操作簡便，但是缺點在于容易產生細節遺失的情況以及出現過度增強等問題。下面介紹具體的信息嵌入和信息提取步驟。

信息嵌入部分主要包括以下4步。

4）假設嵌入信息需要嵌入L輪，則需要重復執行第2）～3）步。

在嵌入部分，需要通過預處理解決溢出問題以及隱藏一些附加信息以方便提取。這里，預處理是指當載體圖像的像素在］時，可以將其加L，并且當時，可以將其減去L來防止L輪嵌入后導致的溢出問題，并用位置圖中的“1”表示預處理的像素位置，“0”表示原始的像素位置。所以，位置圖的大小等于整幅圖像的大小，需要對位置圖進行JBIG2標準壓縮以減小嵌入量［28］。嵌入時，首先嵌入壓縮的位置圖，然后再嵌入隱秘信息，在最后一輪嵌入操作時，需要將L參數、壓縮后的位置圖尺寸、最后一行開始的16個像素的LSB位以及所有的IS和IR都嵌入。另外，最后一行開始的16個像素的LSB位則直接被替換為最后一輪的IS和IR。

信息提取和載體圖像恢復部分主要包括以下4步。

1）讀取最后一行開始的 16個像素的 LSB位，則得到最后一輪的IS和IR。

2）根據最后一輪的IS和IR，可以提取信息

恢復原始像素

由此，可以得到嵌入時的L參數、壓縮后的位置圖尺寸，最后一行開始的16個像素的LSB位以及所有的和。

4）通過得到壓縮后的位置圖尺寸，可以在嵌入信息中提取壓縮后的位置圖，并對其進行解壓縮。另外，根據提取出的最后一行開始的16個像素的LSB位，替換載密圖像的相對位置，從而完全恢復出原始圖像。

2.1.2改進的時域與頻域相結合的對比度增強可逆信息隱藏方法

針對 Wu等［24］的可逆信息隱藏方法中在大嵌入率時存在對比度過度增強的問題，從而產生視覺失真的現象，Gao等［25］提出了一種控制對比度增強效果并且結合小波域嵌入的可逆信息隱藏方法。該方法的特點在于解決對比度過度增強的同時可以擴大嵌入容量，然而該方法的缺點在于嵌入量較小時，難以實現對比度增強效果。

在時域嵌入部分，具體步驟和Wu等的嵌入方法一樣，具體過程參見上一節，這里不再贅述。本文主要通過計算相對對比度誤差（RCE，relative contrast error）來防止對比度過度增強問題。一般來說，對比度增強效果可以通過計算RCE來判斷

設定閾值T_rce的經驗值為0.55。初始假定需要嵌入L輪消息，然后根據2.1.1節的嵌入過程可以得到對比度增強后的結果，再計算該結果和原始圖像的RCE。若參數L就加 1；否則就減 1。其目的就是為了使最終的RCE臨近于T_rce，從而控制實現較好的對比度增強效果。

在頻域嵌入部分，主要是對經過時域嵌入后的隱密圖像進行Haar小波變換，從而得到4組子帶系數（近似系數LL、水平系數LH、垂直系數HL和對角系數HH），并將剩余的秘密信息嵌入到對視覺影響較小的水平系數，垂直系數和對角系數中。具體嵌入步驟如下。

1）對經過時域嵌入后的隱密圖像進行 Haar小波變換，得到4組子帶系數

2）由于水平子帶系數，垂直子帶系數和對角子帶系數對視覺影響較小，故將剩余秘密信息 b嵌入到擴展的子帶系數中。為了防止子帶系數x擴展造成像素值改變較大的問題，首先對子帶系數進行壓縮

嵌入部分完成后，該方法的數據提取和圖像恢復部分與嵌入順序相反。先對小波域進行提取，再在時域進行提取，時域的提取和恢復過程同上節。這里主要介紹小波域的提取步驟。

1）對載密圖像進行Haar小波變換，根據式（5）得到4組子帶系數。

以及壓縮的子帶系數

3）對壓縮的子帶系數進行解壓縮操作，得到恢復的擴展子帶系數x′

4）進而恢復原始子帶系數x

其中，e表示原始子帶系數x與擴展子帶系數x′之間的差值，即需要注意的是，在嵌入部分擴展誤差參數e也需要作為附加信息與秘密信息一起嵌入到載體圖像中。

5）利用IWT反變換，可以得到時域嵌入后的隱密圖像

6）時域部分嵌入的秘密數據的提取和原始圖像的恢復過程按照上節介紹的提取和恢復步驟進行操作［24］，此處不再贅述。

2.2 基于預測誤差直方圖的方法

基于預測誤差直方圖的方法主要是在預測誤差直方圖上實現的可逆信息隱藏方法，該方法的主要目的也是為了在嵌入秘密信息的同時增強載體圖像的對比度。2.1節介紹的基于像素直方圖的方法主要針對的是全局區域的均衡化操作，它并不能實現局部紋理區域的對比度增強效果。例如，對于醫學圖像大部分包括的都是灰度背景來說，2.1節介紹的基于像素直方圖的方法顯然不適用。因為基于像素直方圖的方法優先修改的是頻數最高的2個灰度值，從而不會實現局部紋理區域的對比度增強效果。為此，Yang等［26］提出了可提高醫學圖像紋理區域對比度的可逆信息隱藏方法，以及在此基礎上 Yang等［27］提出了在提高醫學圖像紋理區域對比度的同時降低圖像失真度的可逆信息隱藏方法。

2.2.1 增強醫學圖像紋理區域對比度的可逆信息隱藏方法

傳統的可逆信息隱藏方法為了追求較高的PSNR值，往往優先將像素嵌在平滑區域。然而，為了增強醫學圖像紋理區域的對比度，文獻［26］利用預測誤差直方圖中間區域表示平滑區域，兩側區域表示紋理區域的特性，將信息優先嵌入在兩側區域，以期實現紋理區域的對比度增強效果。該方法采用的預測誤差直方圖方法是利用文獻［14］提出的棋盤格式兩次預測和嵌入模型，其優勢在于預測較準以及優先選擇紋理像素。下面本文介紹一次的嵌入過程，另一次嵌入是在修改后的載密圖像基礎上再次嵌入。

信息嵌入部分主要包括以下7個步驟。

2）計算預測誤差直方圖PEH。根據預測值和原始值可以得到預測誤差

這里，hist（E）表示預測誤差為E的像素頻數，Capacity為需要嵌入的信息容量。

這里需要注意，由于采用的是棋盤格式的預測計算方法，因此嵌入部分需要在對“cross”點完成一次嵌入過程后，再次對“dot”點進行一次嵌入。而對于秘密信息提取和原始圖像恢復過程，卻是嵌入的相反次序。下面介紹對“dot”點的信息提取和像素恢復過程（“cross”點的操作過程相同）。

2.2.2增強醫學圖像紋理區域對比度并降低圖像失真度的可逆信息隱藏方法

文獻［26］主要介紹了通過計算載體圖像的預測誤差直方圖來判斷像素的紋理和平滑區域，從而將信息嵌入到圖像的紋理區域，以期實現醫學圖像紋理區域的對比度增強效果。然而，正如開始所言，具有對比度增強的可逆信息隱藏方法不適用于傳統的PSNR評價指標。這是因為PSNR計算載體圖像與隱藏信息后圖像的統計誤差，因此在平滑區域的修改會帶來較高的PSNR結果?？梢姡摻Y論與提高紋理區域的對比度增強效果的目的相矛盾，那是否有方法能夠在提高紋理區域對比度增強效果的同時適當提高PSNR結果，即降低圖像失真度呢？

文獻［27］和文獻［26］使用了相同的提高紋理區域對比度的可逆信息隱藏方法的同時，通過利用改進的IRZL編碼方法預處理秘密信息，使該秘密信息出現更多的“0”比特和更少的“1”比特，從而降低“1”比特所帶來的失真問題［30］。下面將著重介紹降低圖像失真度的方法。文中已經證明，嵌入失真主要是由失真率決定，而失真率主要是由信息中的比特“1”所造成的。一般來說，失真率當然，該編碼所帶來的代價是要擴大秘密信息的比特數，由此可能會帶來預測誤差直方圖初始位置T±m兩側像素擴展平移所帶來的失真。為此，假定編碼的擴展率為這里L表示原始的信息長度，CL表示編碼擴展后的信息長度。為了避免多余平移帶來的多余失真問題，CL可以選擇為預測誤差直方圖的嵌入范圍在之內，即

IRZL編碼的原始思想就是將L長度的信息嵌入到CL長度的全零載體中［30］。它主要利用雙層編碼結構，在外層嵌入1個比特信息，根據外層比特決定是否在內層使用RZL編碼嵌入信息。假設載體序列是一個全0序列，將嵌入信息序列得到載密序列下面將描述IRZL編碼的信息嵌入過程。

1）令P1=0，P2=0。

下文中，下標 1P表示上一個被修改的載體碼元的位置，下標2P表示上一個被嵌入載體的信息比特的位置。k是編碼參數（k≥0），即通過在載體中跳過2k個碼元來嵌入一比特信息“0”；否則，讀取接下來的k個信息比特將其看作一個k位二進制數，

從而原始像素分為兩部分m1和m2，其中一部分長度L1=αL，另一部分長度L2=βL，這里L為原始信息長度。通過編碼，得到兩部分擴展信息dm1和dm2，其長度總合為CL。

在信息提取和原始圖像恢復過程中，首先得到的也是編碼后的擴展秘密信息dm1和dm2，下面介紹解碼原始的秘密信息m的步驟。

1）令P1=0，P2=0。

3 未來展望

3.1 優化對比度增強方法的可逆信息隱藏

從前面的分析可以看出，目前，具有對比度增強效果的可逆信息隱藏方法是在不同的載體直方圖上進行類似直方圖均衡化的對比度增強操作。該方法的優勢在于操作簡便，但是缺點在于無法實現最優的對比度增強效果，且會容易產生細節遺失的情況以及出現過度增強等問題。實際上，目前，在圖像處理研究領域中對比度增強算法已有較多優化的算法。例如，針對傳統直方圖均衡化后圖像過度增強問題，Kim等［31］提出了均值分割的BBHE算法，Chen等［32］提出了遞歸均值分割直方圖的RMSHE算法，Wang等［33］提出了等面積的雙子圖像的 DSIHE算法，Sim等［34］提出了遞歸的RSIHE算法，Chen等［35］提出了最小均值誤差的MMBEBHE算法；針對有些圖像部分灰度級，特別是圖像細節的灰度級被過度合并，而導致圖像部分細節信息丟失的問題，有學者提出了一種均衡化處理后再增加圖像灰度級的算法。應該說目前的對比度增強算法也是期望與主觀視覺相一致的，從主觀上真正實現自然的對比度增強效果。接下來，可以考慮將進一步優化的對比度增強算法有機地融合到可逆信息隱藏算法中，實現自適應的具有自然對比度增強效果的可逆信息隱藏算法。

3.2 完善適用于對比度增強算法的評價體系

目前，討論的具有對比度增強效果的可逆信息隱藏方法雖然眾多，但是當評價各自方法性能優劣的時候，除了用傳統的峰值信噪比作為其中一個指標外，一般還使用來判斷原始圖像和增強圖像的對比度增強程度。這里，Stde、Stdo分別表示原始圖像和增強圖像的標準差。從公式可以看出它也是針對點信息的計算結果，難以從主觀視覺的角度給出一個準確的評價結果。目前，圖像質量評價研究領域也鮮有針對對比度增強效果的圖像質量評價標準［36］，下一步可以考慮設計適用于具有對比度增強效果的可逆信息隱藏方法的圖像質量評價體系，從而完善現有可逆信息隱藏方法的比較，真正找到具備優化對比度增強效果的可逆信息隱藏。

3.3具備其他圖像處理操作的可逆信息隱藏

隨著圖像處理技術的快速發展，各種圖像處理技術層出不窮。例如，常見的美圖軟件等，除了實現簡單的類似提高對比度等操作外，還可以進行大量的圖像處理操作。那么，是否可以考慮將這種圖像處理操作與可逆信息隱藏技術相融合，實現一種圖像行為藝術的信息隱藏技術呢？例如，可以在對圖片進行PS操作的同時實現信息的可逆性隱藏，從某種程度上來說，該操作本身也提高了圖片的安全性，實現了隱私保護的目的。

4　結束語

傳統的可逆信息隱藏技術往往是以峰值信噪比作為評價載密圖像質量的主要標準，從而傳統的可逆信息隱藏方法都在相同的嵌入率下追求高的PSNR參數值。為了達到此目的，近年來，可逆信息隱藏方法基本都采用排序或像素選擇，優先使用平滑區域，因為平滑區域預測準確，可以獲得更尖銳的預測誤差直方圖，但是修改平滑區域恰恰更容易造成人眼視覺的感知。所以，目前的可逆信息隱藏方法的主流方法與自然的視覺質量評價有矛盾之處，究其原因在于目前可逆信息隱藏方法過于追求峰值信噪比。在最新的可逆信息隱藏研究中，已有學者從主觀視覺的角度提出了具有對比度增強效果的可逆信息隱藏方法［24～27］，該系列方法與傳統可逆信息隱藏追求高PSNR值的目的不同，其目的在于通過增強載體圖像的對比度來提高嵌入信息后的載密圖像的主觀視覺質量。

［1］SHI Y Q，NI Z，ZOU D，et al. Lossless data hiding： fundamentals，algorithms and applications［C］//IEEE ISCAS. c2004： 33-36.

［2］ZHANG W M，MA K D，YU N H. Reversibility improved data hiding in encrypted images［J］. Signal Processing，2014，94（1）：118-127.

［3］ZHANG W M，HU X C，YU N H，et al. Recursive histogram modification： establishing equivalency between reversible data hiding and lossless data compression［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2013，22（7）： 2775-2785.

［4］HU X C，ZHANG W M，YU N H，et al. Fast estimation of optimal marked-signal distribution for reversible data hiding［J］. IEEE Transactions on Information Forensics and Security，2013，8（5）：779-788.

［5］ZHANG W M，CHEN B，YU N H，Improving various reversible data hiding schemes via optimal codes for binary covers［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2012，21（6）： 2991-3003.

［6］LI X，ZHANG W，GUI X，et al. A novel reversible data hiding scheme based on two-dimensional difference histogram modification［J］. IEEE Transactions on Information Forensics and Security，2013，8（7）： 1091-1100.

［7］ZHANG X，QIAN Z，FENG G. Efficient reversible data hiding in encrypted images［J］. Journal of Visual Communication and Image Representation，2014，25（2）： 322-328.

［8］QIN C，CHANG C C，CHIU Y P. A novel joint data-hiding and compression scheme based on SMVQ and image inpainting［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2014，23（3）： 49-55.

［9］FENG J，LIN I，TSAI C，et al. Reversible watermarking： current status and key issues［J］. International Journal of Network Security，2016，2（3）： 161-171.

［10］CHUNG K，HUANG Y，CHANG P，et al. Reversible data hiding-based approach for intra-frame error concealment in H.264/AVC［J］. IEEE Transactions on Circuits System and Video Technology，2010，20（11）： 1643-1647.

［11］BAO F，DENG R H，OOI B C，et al. Tailored reversible watermarking schemes for authentication of electronic clinical atlas［J］. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine，2005，9（4）：554-563.

［12］BRAR A S，KAUR M. "Reversible watermarking techniques for medical images with ROI-temper detection and recovery-a survey［J］. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering，2012，2（1）： 32-36.

［13］THODI D，RODRIGUEZ J. Expansion embedding techniques for reversible watermarking［J］. IEEE TransactionsImage Processing，2017，16（3）： 721-730.

［14］SACHNEV V，KIM H J，NAM J，et al. Reversible watermarking algorithm using sorting and prediction［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2009，19（7）：989-999.

［15］LI X B，ZHAO Y，NI R，et al. Pairwise prediction-error expansion for efficient reversible data hiding［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2013，22（12）： 5010-5012.

［16］DRAGOI I C，COLTUC D. Local-prediction-based difference expansion reversible watermarking［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2014，23（4）： 1779-1790.

［17］LI X，YANG B，ZENG T. Efficient reversible watermarking based on adaptive prediction-error expansion and pixel selection［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2011，20（12）： 3524-3533.

［18］NI Z，SHI Y，ANSARI N，et al. Reversible data hiding［J］. IEEE Transactions Circuits Systems for Video Technology，2006，16（3）：354-362.

［19］QIN C，CHANG C C，HUANG Y H，et al. An inpainting-assisted reversible steganographic scheme using a histogram shifting mechanism［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2013，23（7）： 1109-1118.

［20］TIAN J. Reversible data embedding using a difference expansion［J］. IEEE Transactions on Circuits System and Video Technology，2003，13（8）： 890-896.

［21］QIN C，CHANG C C，LIAO L T. An adaptive prediction-error expansion oriented reversible information hiding scheme［J］. Pattern Recognition Letters，2012，33（16）： 2166-2172.

［22］WANG Z，BOVIK A C，SHEIKH H R，et al. Image quality assessment： from error visibility to structural similarity［J］. IEEE Transactions on Image Process，2004，13（4）： 600-612.

［23］YANG Y，MING J. Image quality assessment based on the space similarity decomposition model［J］. Signal Processing，2016，120（3）：797-805.

［24］WU H T，DUGELAY J L，SHI Y Q. Reversible image data hiding with contrast enhancement［J］. IEEE Signal Processing Letters，2015，22（1）： 81-85.

［25］GAO G Y，SHI Y Q. Reversible data hiding using controlled contrast enhancement and integer wavelet transform［J］. IEEE Signal Processing Letters，2015，22（11）： 2078-2082.

［26］YANG Y，ZHANG W M，YU N H. Improving visual quality of reversible data hiding in medical image by texture-based contrast enhancement［C］//The 11th International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing，Adelaide，Australia，c2015： 81-84.

［27］YANG Y，ZHANG W M，DONG L，et al. Reversible data hiding in medical images with improving texture area resolution and using message sparse representation［J］. Digital Signal Processing，2016，52： 13-24.

［28］HOWARD P G，KOSSENTINI F，MARTINS B，et al. The emerging JBIG2 standard［J］. IEEE TransactionsCircuits Systems for Video Technol，1998，8（7）： 838-848.

［29］GAO M，WANG L. Comprehensive evaluation for HE based contrast enhancement［M］. Berlin：Springer. 2013： 331-338.

［30］ZHANG W M，CHEN B，YU N H. Improving various reversible data hiding schemes via optimal codes for binary covers［J］. IEEE Transactions on Image Processing，2012，21（6）： 2991-3003.

［31］KIM Y T. Contrast enhancement using brightness preserving bi-histogram equalization［J］. IEEE Transactions on Consumer Electronics，1997，43（1）： 1-8.

［32］CHEN S D，RAMLI A R. Contrast enhancement using recursive mean-separate histogram equalization for scalable brightness preservation［J］.IEEE Transactions on Consumer Electronics，2003，49（4）： 1301-1309.

［33］WANG Y，CHEN Q，ZHANG B. Image enhancement based on equal area dualistic sub-image histogram equalization method［J］. IEEE Transactions on Consumer Electronics，1999，45（1）：68-75.

［34］SIM K S，TSO C P，TAN Y Y. Recursive sub-image histogram equalization applied to gray scale images［J］.Pattern Recognition Letters，2007，28（10）： 1209-1221.

［35］CHEN S D，RARNLI A R. Minimum mean brightness error bi-histogram equalization in contrast enhancement［J］. IEEE Transactions on Consumer Electronics，2003，49（4）：1310-1319.

［36］GU K，ZHAI G T，LIN W S，et al. The analysis of image contrast：from quality assessment to automatic enhancement［J］. IEEE Transactions on Cybernetics，2016，46（1）： 1.

Research and prospect of reversible data hiding method with contrast enhancement

YANG Yang1，2，ZHANG Wei-ming1，HOU Dong-dong1，WANG Hui1，YU Neng-hai1

（1. CAS Key Laboratory of Electromagnetic Space Information，University of Science and Technology of China，Hefei 230027，China；2. Anhui University，School of Electronics and Information Engineering，Hefei 230039，China）

Reversible data hiding methods can recover the cover image losslessly after extracting the secret message from the marked image. Such technology can be used in the certification or the label of military，justice and medical images，which are sensitive and slight modification are not allowed. Especially for the medical images，RDH technology can be used in protecting the privacy of the patient. A series of RDH methods with contrast enhancement effect were introduced and classified into pixel-based histogram methods and prediction-error-based histogram methods according to the type of carrier in RDH scheme. The main purpose of such algorithms was to improve the subjective visual quality of marked images and to embed secret data into cover image reversibly meanwhile. These series of algorithms were suitable for the research of privacy protection of medical image. Finally，future development in this direction is prospected through analyzing the advantages and disadvantages of the existing work.

reversible data hiding，privacy protection，contrast enhancement，histogram shifting

TP393

A

10.11959/j.issn.2096-109x.2016.00045

2016-03-09；

2016-04-07。通信作者：俞能海，ynh@ustc.edu.cn

國家自然科學基金資助項目（No.61572452，No.61502007）；中國科學院戰略性先導科技專項子課題基金資助項目（No.XDA06030601）；安徽省自然科學基金資助項目（No.1608085MF125）；中國博士后科學基金資助項目（No.2015M582015）；安徽大學博士科研基金資助項目（No.J01001319）

Foundation Items： The National Natural Science Foundation of China（No.61572452，No.61502007），The Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences（No.XDA06030601），The Natural Science Foumdation of Anhui Province（No.1608085MF125），China Postdoctoral Science Foundation（No.2015M582015），Doctoral Scientific Research Foundation of Anhui University（No.J01001319）

楊楊（1980-），女，安徽合肥人，博士，中國科學技術大學博士后，安徽大學講師，主要研究方向為信息隱藏、圖像質量評價。

張衛明（1976-），男，河北定州人，博士，中國科學技術大學副教授，主要研究方向為信息隱藏、密碼學和媒體內容安全。

侯冬冬（1991-），男，安徽淮南人，中國科學技術大學碩士生，主要研究方向為信息隱藏、圖像處理等。

王輝（1992-），男，浙江嘉興人，中國科學技術大學碩士生，主要研究方向為密文域可逆信息隱藏、圖像處理等。

俞能海（1964-），男，安徽無為人，博士，中國科學技術大學教授、博士生導師，主要研究方向為圖像處理與媒體內容安全、互聯網信息檢索與數據挖掘。