颜色空间的色彩变换研究范文

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《计算机工程与设计杂志》2014年第七期

1DWT和颜色可逆变换及直方图能量计算

1．1去冗余混合变换实现稀疏化对于彩色图像而言，其图像自身存在很强的冗余性，这种冗余可以通过对图像的各种统计计算或各种变换进行挖掘，彩色图像去冗余混合变换实现稀疏化的基本过程如图1所示。图1去冗余变换原理混合变换从变换的先后顺序上看有：①先颜色空间色彩变换—后2D空间变换；②先2D空间变换—后颜色空间色彩变换，其可逆的DWT和颜色空间色彩变换混合变换见表1。混合变换的主要目的是实现对数据冗余的挖掘，使数据更加稀疏化，在稀疏化之后利用其良好的统计特性实施信息隐藏。

1．2基于提升方案的整数CDF（m，n）和DD（m，n）变换CDF（m，n）双正交小波具有良好的性质，DD（m，n）插值双正交小波变换优于具有相同消失矩和正则性的正交小波变换。基于提升方案的整数CDF（m，n）和DD（m，n）双正交小波变换可以实现整数可逆变换，并适合于图像的无损压缩［17］，可以实现图像的有效稀疏化。

1．3颜色空间色彩分量可逆变换颜色空间变换是指将R、G、B系统表示的图像变换为用亮度、色度（也称色相、色别）、饱和度等其他系统表示的图像处理方法。已公开发表的基于R、G、B的彩色变换有YCrCb、NTSC、PAL、HDTV、UVW、XYZ、DHT、KLT等，这些彩色变换都是基于浮点数运算的，主要应用到彩色图像的有损化处理，为了实现对彩色图像的无损化处理，出现了基于整型数运算的颜色空间色彩分量可逆变换，有RCT、SHIRCT、YFbFr、YCoCg、LYUV等，下面给出几种可逆变换形式改进图像变换最朴素的思想是使图像变换后的高频分量能量更低，稀疏化的效果更好，在改进的SHIRCT变换中，z2是一个参数表达式，为了使z2数值最小，η的取值非常重要，η的不同表示不同的可逆变换，事实上由该表达式表征的可逆变换可有无限多个，但是我们希望找图像疏化效果最好的一个。

2信息隐藏算法

步骤1颜色色彩分量分离。首先对载体图像进行彩色空间色彩分量分离，即将24位真彩色像素点分离成R、G、B这3个颜色分量。步骤2图像的冗余挖掘和稀疏化。选择①先一维颜色空间变换—后二维DWT变换或相邻像素之间的差值变换。②先二维DWT变换或相邻像素之间的差值变换—后一维颜色空间变换。步骤3将三维混合变换稀疏化后的高频数据按3个分量的高频部分分别做统计直方图。步骤4分别计算3个高频分量直方图峰值点两侧能量，通过能量判断自动选择在能量较低的一侧预留并在峰值点嵌入隐藏信息。步骤5根据隐藏信息量的大小，确定直方图峰值点平移的位数。步骤6将步骤2中的三维变换按相反顺序做反变换，实现载体图像的信息隐藏。解码过程是信息隐藏的逆过程。

3仿真实验和讨论

3．1无颜色空间色彩分量变换，3个色彩分量R、G、B分别进行DWT变换的信息隐藏实验DWT变换是图像稀疏化处理公认的最好变换之一。对于利用DWT实施空间稀疏化处理需要研究以下几个问题：不同种类小波基的稀疏化效果问题。小波基的性质在很多方面的差别很大，其优势方面也各不相同，所以需要研究不同种类小波基针对特定载体图像的稀疏化处理效果。小波基滤波器长度对载体图像稀疏化和重构效果的影响问题。小波基选择对嵌入容量影响的研究。针对小波基测试的仿真实验采用KoDaInc国际标准测试图像16M真彩色图像（均为768×512×24bits）作测试图像，选用10种小波基做信息隐藏仿真实验，对载体图像的3个色彩分量R、G、B分别进行DWT变换，对变换后的分量Rdwt、Gdwt、Bdwt进行高频分量（LH1＋HL1＋HH1）峰值点的直方图平移1位操作，在直方图能量较小的一侧进行信息隐藏，表3是仿真实验结果。通常情况下，载体图像在空间域的直方图峰值点数量偏少，并且会出现多个峰值点，通过DWT可以实现对空域直方图的调整。由于小波变换后的高频系数服从类拉普拉斯分布，所以峰值点就是‘0’值点，事实上，‘0’值点的个数越多，嵌入容量就越大。从仿真实验看，不同种类小波基的稀疏化效果的差异是很大的，仅从稀疏化效果而言CDF（2，4）的稀疏化效果最好，其峰值点的个数最多，但是嵌入信息后，载体图像的客观评价却不是最好的，我们要在这两者之间做出折中选择。CDF（1，n）系列的小波基稀疏化效果相对于CDF（2，n）系列的小波基稀疏化效果而言要差很多，平均而言峰值点个数少：34224个，即平均意义上CDF（1，n）系列比CDF（2，n）系列在峰值点平移1位的情况下少嵌入4278字节，而嵌入信息后载体图像的PSNR平均高出0．3dB，对图像质量客观评价的影响为0．67％，也就是说CDF（2，n）系列更适合于做信息隐藏。CDF（4，2）小波基的稀疏化能力最差，嵌入信息后载体图像的客观评价也最差。从CDF（m，n）系列来看，低通滤波器和高通滤波器的消失矩阶数选择的适当才能有很好的信息隐藏性能，DD（m，n）小波基也有较好的性能，但是比CDF（2，n）小波基性能稍差。

3．2先颜色空间变换，后R、G、B分量分别进行DWT的信息隐藏实验研究DWT和颜色空间混合变换就是研究各种变换相结合所得到的稀疏化效果，实现信息嵌入容量的提高和嵌入信息后载体图像质量的客观评价更好。为了证明本方案的有效性，我们先在颜色空间作SHIRCT色彩变换，然后对R、G、B这3个分量分别进行二维DWT，经颜色空间的色彩变换和DWT的混合变换后，使每个R、G、B色彩分量的高频系数的类拉普拉斯分布的峰值点‘0’的数量更多，依据直方图平移信息隐藏算法，图像载体嵌入的数据量大大增加，以SHIRCT＋CDF（2，2）为例，图像经混合变换后对每一个色彩分量R混合、G混合、B混合采用直方图峰值点平移算法进行信息嵌入，在峰值点平移1位的情况下，最大嵌入容量比较的仿真实验结果见表4。从表4可以看出，混合变换对于数据冗余的挖掘、实现数据的稀疏化方面具有明显的效果，在直方图峰值点平移1位的情况下，16幅图像嵌入容量平均提高率为128．9％，是提高信息隐藏算法性能的理想方法之一。

3．3相同嵌入容量信息隐藏实验DWT和颜色空间的混合变换极大地提高了载体图像的嵌入容量，而且我们也希望嵌入隐藏信息后载体图像的客观评价也会得到一些改善，或者嵌入容量的提高对载体图像的客观评价不会带来太大的影响，只有这样的数据冗余挖掘、数据的稀疏化才有真正实质性的作用，为说明本文算法有较好的信息隐藏性能，在相同的测试环境下，将载体图像嵌入相同容量的秘密信息，然后对图像质量的客观评价进行测试，仿真实验结果见表5，从实验结果看，三维混合变换的方法要略好一些。改进的SHIRCT变换是参数变换，η的不同代表了不同的可逆变换，理论上这样的可逆变换有无限多个，因此，要考察η的变化对信息隐藏性能的影响，即同时考察对嵌入容量和嵌入隐藏信息后载体图像客观评价的影响。先颜色空间色彩变换—后2D空间变换，即SHIRCT（η）＋CDF（2，2）实现图像的稀疏化处理，自变量为η，16M真彩色图像KODIM23．BMP作测试图像，最大嵌入容量和嵌入隐藏信息后载体图像的PSNR为因变量，采用非等量标定的形式将其实验结果绘在一起，从图2可以看出，η的变化对信息隐藏性能有较大的影响，建议选择η＝1／256。改进的SHIRCT变换的另一大优点就是变换参数η的运用，η可以取任意值，可以作为译码时的密钥使用，极大地增强了信息隐藏的安全性。

3．4先颜色空间变换，后R、G、B分量分别进行相邻像素差值变换的信息隐藏实验为了进一步说明彩色图像混合变换去冗余的有效性，我们选择另一种颜色空间变换YFbFr作颜色分量的去相关变换，然后对二维R、G、B分量分别进行相邻像素之间的差值变换，实现对彩色图像的三维混合变换，混合变换后，对峰值点平移1位实施信息隐藏，其国际标准测试图像的信息隐藏性能见表6。从表6的实验数据可以看出，16幅图像在直方图峰值点平移1位的情况下，三维混合变换比仅实施YFbFr一维变换时的16幅国际标准测试图像嵌入容量平均提高了400％，即提高嵌入容量271189bits，相当于可多嵌入33898字节。可见三维混合变换比仅进行一维YFbFr颜色去相关变换在嵌入容量上有了极大的提高，并且载体图像的客观评价PSNR也略有提高，平均提高0．39dB。

4结束语

数据冗余是图像本身的一个内在属性，通过对图像冗余的挖掘，可以实现图像的稀疏化表示，自然图像本身并不是稀疏的，只有通过适当的变换后其高频分量才有可能是稀疏的。图像的稀疏化处理极其重要，会影响信息嵌入的容量和载体图像质量的客观评价，本文研究了16M真彩色图像R、G、B这3个色彩分量的二维DWT变换以及相邻像素差值变换和颜色空间色彩变换三维混合变换后的稀疏化效果，不同的颜色空间色彩变换对于3个色彩分量之间的冗余挖掘是不同的，即去相关性是不同的，而不同的二维变换对于二维图像的冗余挖掘也是不同的，实验结果表明，三维混合变换的稀疏化效果更好。根据直方图峰值点平移算法，稀疏化效果最好的三维混合变换是实施16M真彩色图像自适应直方图调整信息隐藏算法的最佳变换。

作者：姜卓解成俊单位：北华大学计算机科学技术学院