基于图像插值误差扩展的可逆医学图像水印

将水印信息嵌入到音频，图像或视频等数字信号中可以保护产品的版权信息。在提取水印信息后，可逆文章引用: 苌悦, 王晅. 基于图像插值误差扩展的可逆医学图像水印[J]. 计算机科学与应用, 2018, 8(4): 480-486.

随着区域医疗和远程诊断技术的飞速发展，越来越多的医学图像开始在公网上进行传输。由于公网固有的安全隐患，医学图像数据的安全性受到巨大挑战[1]。数字水印技术很好地解决了这一问题，它通过将一段具有特定含义的标识信息嵌入在载体医学图像中，能实现医学图像的真实性和完整性认证、电子病历EPR (Electronic Patient Record)的隐藏和版权保护[2] [3] [4]。然而，通常的有损数字水印算法并不能满足医学对象的应用需求，因为作为诊断依据的医学图像对完整性有着严格的限制，要求含水印的医学图像在水印提取出来后，必须能恢复到原始的状态，即无损数字水印技术。目前，无损数字水印技术已经广泛应用在对完整性敏感的工程图设计、医学信息和法律证据等领域。

图像数据隐藏共分为两类，分别为可逆和不可逆的，而且无论是哪一类，水印嵌入都会改变载体， 而且水印信息嵌入的越多，就会导致失真性越大，也就意味着数据隐藏性越差．所以，越来越多的专家和学者开始研究如何在确保低失真的基础上，把尽可能大的容量嵌入进去．可逆水印的特点是在提取水印信息后可以完全无损地恢复原始图像，主要应用于对图像质量要求极高的领域，如医学影像，遥感地图和法律证据图像等。医学图像具有与自然图像不同的特点，主要表现在图像精度要求高，相对平滑以及有大量空白区域(无信息的黑色区域)。MB Andra 等在混合预测的基础上通过扩展预测误差来提高可逆水印算法的容量[5]；MP Turuk 等基于小波变换的方法利用量化函数来嵌入多个水印[6]；陈亮等利用图像小波变换后的高频子带系数进行水印嵌入， 改进传统的直方图平移方法， 设计了嵌入参数选择算法[7]。

本文基于图像插值设计研究了可逆水印算法，介绍了可逆信息隐藏技术的研究现状、特性、评价标准以及研究前景，讨论了常见的插值算法，提出了本文所用的插值算法；在研究插值图像可逆原理的基础上， 探讨了水印的嵌入、提取以及载体还原技术。

2. 加法插值误差扩展 首先通过公式(1)获得插值误差 eXX ′=− (1) 其中X ′ 是像素值为X 的插值。LM 和RM 表示插值误差直方图中的两个最高点，假设LMRM<，我们可以把插值误差分为两部分： 左侧插值误差(LM)：插值误差e 满足eLM<