一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法

1.本发明属于量子图像处理技术领域，具体涉及一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法。

背景技术：

2.隐写术是一项将信息隐藏在载体中的技术，该技术应用前景十分广阔，可以用于隐藏信息，从而提高信息传递的安全性。
3.量子计算机首次于1982年被诺贝尔物理学奖得主理查德
·
费曼提出，量子计算机的优势在于计算速度远超经典计算机，正是基于量子计算机这一优点，从而诞生了量子图像处理这一重要方向。研究者们对量子图像处理的很多方面做了研究，比如量子图像缩放、量子图像置乱、量子图像水印、量子图像隐写和量子图像匹配。
4.本发明主要对量子图像隐写进行研究，现有技术的研究中，主要存在以下缺点：视觉效果较差、鲁棒性较差、安全性不够。

技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提出了一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法，构建双层格雷码算法进行嵌入和提取，不仅提高了鲁棒性，而且达到了更好的视觉效果，安全性更强。
6.本发明的技术方案如下：
7.一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法，提出一种双层格雷码算法，基于双层格雷码算法完成嵌入和提取过程；具体包括如下步骤：
8.步骤1、采用neqr模型对信息图像、密钥图像和载体图像进行表示；
9.步骤2、提出双层格雷码算法，制定算法规则；
10.步骤3、基于双层格雷码算法对信息图像进行嵌入；
11.步骤4、基于双层格雷码算法进行提取，还原信息图像。
12.进一步地，步骤1中，信息图像、密钥图像和载体图像在neqr模型中的表示如下：
[0013][0014]
其中表示信息像素，q表示比特位数；|i》表示信息图像；n表示图像大小；x表示横坐标；y表示纵坐标；|yx》表示位置信息；
[0015][0016]
其中k
yx
∈{0,1}；|k》表示密钥图像；|k
yx
》表示密钥像素；
[0017][0018]
其中表示载体像素；|c》表示载体图像。
[0019]
进一步地，步骤2中，双层格雷码算法的内容及其制定规则为：对载体像素的后三位设置两层格雷码，第一层格雷码为第一层格雷码的规则采用经典格雷码的规则，根据格雷码的奇偶进行判断；第二层格雷码为第二层格雷码的规则为根据格雷码的值在[0,3]内还是在[4,7]内进行判断，具体规则如下：假如信息比特为0，同时第二层格雷码的值在[0,3]内，此时载体像素的lsb不变，并且将密钥图像对应位置比特置为1；假如信息比特为1，同时第二层格雷码的值在[4,7]内，此时载体像素的lsb不变，并且将密钥图像对应位置比特置为1。
[0020]
进一步地，步骤3的具体步骤如下：
[0021]
步骤3.1、对n*2n的信息图像|》使用arnold置乱，置乱后的信息图像为|ai》；之后将置乱后的信息图像|ai》扩展为4n*4n的信息图像|i
′
》；
[0022]
步骤3.2、对载体图像|c》的载体像素的套用双层格雷码算法的第一层格雷码规则；如果载体像素的lsb不需要改变，则结束对此像素的操作；如果载体像素的lsb需要改变，则进入步骤3.3；
[0023]
步骤3.3、由步骤3.2可知，此时根据第一层格雷码的规则判定，载体像素的lsb需要改变，因此对载体像素的套用双层格雷码算法的第二层格雷码规则进行判断：如果载体像素的lsb根据第二层格雷码规则判定不需要改变，则不改变其lsb，并且将密钥图像|k》的对应位置比特置为1；如果根据第二层格雷码规则判定载体像素的lsb仍需要改变，则根据第一层格雷码的规则改变其lsb；此时，嵌入后的载体图像为|ci》，嵌入后的密钥图像为|k1》。
[0024]
进一步地，步骤3中采用扩展电路进行扩展，采用嵌入模块和嵌入电路进行嵌入；其中，
[0025]
扩展电路的工作过程为：先通过图像的横纵坐标确定其像素位置，然后分别将其8位比特扩展到8个像素中，扩展后的图像中每个像素只有1位比特；
[0026]
嵌入模块的工作过程为：首先将左侧输入的载体像素的后三位从格雷码转化为二进制码，然后根据信息比特和密钥图像对应位置比特的值进行变化，最后整体转化为一个嵌入模块方便后续使用；
[0027]
嵌入电路的工作过程为：使用比较模块将载体图像、信息图像和密钥图像的位置信息对齐，然后应用嵌入模块进行嵌入。
[0028]
进一步地，步骤4的具体步骤如下：
[0029]
步骤4.1、观察密钥图像|k1》对应位置的值，根据其值判断结果采用对应提取方法；判断准则为：
[0030]
如果密钥图像|k1》对应位置的值为1，则按照步骤4.2的方式进行提取；
[0031]
如果密钥图像|k1》对应位置的值为0，则按照步骤4.3的方式进行提取；
[0032]
步骤4.2、此时根据载体图像|ci》的像素的第二层格雷码的值进行提取：如果载体图像|ci》的像素的第二层格雷码的值在[0,3]内，则信息比特为0；如果载体图像|ci》的像素的第二层格雷码的值在[4,7]内，则信息比特为1；
[0033]
步骤4.3、此时根据经典格雷码的提取规则进行提取：如果的格雷码为偶
数，则信息比特为0；如果的格雷码为奇数，则信息比特为1；
[0034]
步骤4.4、提取结束后得到载体图像|c》和信息图像|i
′
》；
[0035]
步骤4.5、对信息图像|i
′
》使用缩小电路得到信息图像|ai》，然后对|ai》应用arnold逆置乱得到还原后的信息图像|i》。
[0036]
进一步地，步骤4中，采用提取模块和提取电路进行提取；其中，
[0037]
提取模块的工作过程为：首先将左侧输入的嵌入后的载体像素的后三位从格雷码转化为二进制码，然后根据嵌入后的密钥图像对应位置的比特进行提取，最后整体转化为一个提取模块方便后续使用；
[0038]
提取电路的工作过程为：使用比较模块将载体图像、信息图像和密钥图像的位置信息对齐，然后应用提取模块进行提取。
[0039]
本发明所带来的有益技术效果：
[0040]
本发明通过制定双层格雷码规则，构建了双层格雷码算法，降低了载体像素lsb的变化率；本发明方法视觉效果好、鲁棒性较好；采用密钥图像，可以保证他人无法读取嵌入信息，或即使受到攻击，也可尽可能多的提取信息，具有较强安全性。
附图说明
[0041]
图1为本发明基于双层格雷码算法完成嵌入过程的流程图；
[0042]
图2为本发明嵌入过程中采用的扩展电路图；
[0043]
图3为本发明嵌入过程中对应的嵌入模块结构图；
[0044]
图4为本发明嵌入过程中对应的嵌入电路图；
[0045]
图5为本发明嵌入过程中信息图像扩展的具体示例图；
[0046]
图6为本发明嵌入过程中载体图像的具体示例图；
[0047]
图7为本发明嵌入后的载体像素变化图；
[0048]
图8为本发明基于双层格雷码算法完成提取过程的流程图；
[0049]
图9为本发明提取过程中对应的提取模块结构图；
[0050]
图10为本发明提取过程中对应的提取电路图；
[0051]
图11为采用本发明方法嵌入信息图像后的载体图像与原始载体图像的视觉效果对比直方图，其中，(a)和(a’)为丽娜图像嵌入信息前后的对比；(b)和(b’)为桥图像嵌入信息前后的对比；(c)和(c’)为飞机场图像嵌入信息前后的对比；(d)和(d’)为猴子图像嵌入信息前后的对比；
[0052]
图12为使用经典格雷码算法嵌入信息图像后的载体图像与原始载体图像的视觉效果对比直方图，其中，(e)和(e’)为丽娜图像嵌入信息前后的对比；(f)和(f’)为桥图像嵌入信息前后的对比；(g)和(g’)为飞机场图像嵌入信息前后的对比；(h)和(h’)为猴子图像嵌入信息前后的对比。
具体实施方式
[0053]
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
[0054]
在量子图像隐写技术的发展过程中，图像的视觉效果一直是学者们研究的重点。本发明在经典格雷码算法和最低有效位(lsb)算法的基础上提出了一种新颖的量子图像隐
写算法。首先，采用arnold置乱对信息图像进行置乱。然后用量子扩展技术将置乱后的信息图像扩展成和载体图像同样的大小。其次，对载体图像使用本发明拟定的双层格雷码规则，该操作可以降低载体像素lsb的变化率。同时生成提取阶段使用的密钥图像，密钥图像提高了算法的安全性。经典格雷码算法在嵌入时需要改变载体像素50％的lsb。本发明提出的算法在嵌入时只需要改变载体像素25％的lsb。本发明提出算法的psnr在视觉效果实验中可以达到大约54db，比经典格雷码算法高大约3db。与其他算法相比，本发明提出的算法的鲁棒性实验效果也更好。
[0055]
本发明提出了一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法，目的在于将一个n*2n的灰度图像嵌入到4n*4n的灰度图像中，嵌入前预先准备一个4n*4n的单比特密钥图像。该方法重点在于提出一种双层格雷码算法，基于双层格雷码算法完成嵌入和提取过程。该方法具体包括如下步骤：
[0056]
步骤1、采用neqr模型对信息图像、密钥图像和载体图像进行表示；
[0057]
信息图像、密钥图像和载体图像在neqr模型中的表示如下：
[0058][0059]
其中表示信息像素，q表示比特位数；|i》表示信息图像；n表示图像大小；x表示横坐标；y表示纵坐标；|yx》表示位置信息。
[0060][0061]
其中k
yx
∈{0,1}；|k》表示密钥图像；|k
yx
》表示密钥像素。
[0062][0063]
其中表示载体像素；|c》表示载体图像。
[0064]
步骤2、提出双层格雷码算法，制定算法规则；
[0065]
本发明基于经典格雷码算法以及格雷码自身的规律，对经典格雷码算法进行了改进，提出了一种双层格雷码算法。下面介绍改进格雷码的具体思路。本发明对载体像素的后三位设置两层格雷码，第一层格雷码为第一层格雷码的规则采用经典格雷码的规则，即根据格雷码的奇偶进行判断。第二层格雷码为第二层格雷码的规则为根据格雷码的值在[0,3]内还是在[4,7]内进行判断，具体规则如下：假如信息比特为0，同时第二层格雷码的值在[0,3]内，此时载体像素的lsb不变，并且将密钥图像对应位置比特置为1；假如信息比特为1，同时第二层格雷码的值在[4,7]内，此时载体像素的lsb不变，并且将密钥图像对应位置比特置为1。
[0066]
步骤3、如图1所示，基于双层格雷码算法完成信息图像的嵌入；具体步骤如下：
[0067]
步骤3.1、对n*2n的信息图像|i》使用arnold置乱，置乱后的信息图像为|ai》。之后将置乱后的信息图像|ai》扩展为4n*4n的信息图像|i
′
》。扩展电路如图2所示，左侧|x0》......|x
n-2
》表示信息图像的横坐标，|y0》......|y
n-3
》表示信息图像的纵坐标，表示信息像素的8位比特。以第一个像素和最后一个像素为例，先通过图像的横纵坐标确定其像素位置，然后分别将其8位比特扩展到8个像素中，扩展后的图像中每个
像素只有1位比特。
[0068]
arnold置乱是一种被用于图像置乱中的置乱方法，其具体步骤为：首先用一个置乱矩阵和坐标相乘，然后再对其结果取模。假设置乱前的坐标信息为(x,y)，置乱后的坐标信息为(xa,ya)，则二维arnold置乱可以表示为：
[0069][0070]
xa＝(x+y)mod n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0071]
ya＝(x+2y)mod n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0072]
其中，为置乱矩阵，n为正整数。
[0073]
二维arnold置乱的逆操作为：
[0074][0075]
x＝(2x
a-ya)mod n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0076]
y＝(-xa+ya)mod n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0077]
其中，为逆置乱矩阵。
[0078]
步骤3.2、对载体图像|c》的载体像素的套用双层格雷码算法的第一层格雷码规则。如果载体像素的lsb不需要改变，则结束对此像素的操作。如果载体像素的lsb需要改变，则进入步骤3.3。
[0079]
步骤3.3、由步骤3.2可知，此时根据第一层格雷码的规则，载体像素的lsb需要改变，这个时候对载体像素的套用双层格雷码算法的第二层格雷码规则进行判断：如果载体像素的lsb根据第二层格雷码规则判定不需要改变，则不改变其lsb，并且将密钥图像|k》的对应位置比特置为1；如果根据第二层格雷码规则判定载体像素的lsb仍需要改变，则根据第一层格雷码的规则改变其lsb。此时，嵌入后的载体图像为|ci》，嵌入后的密钥图像为|k1》。
[0080]
嵌入过程的计算思想为：当嵌入过程的计算思想为：当时，当当时，其中，gray()表示格雷码计算函数，i
′
yx
表示信息比特。
[0081]
嵌入模块和嵌入电路分别如图3和图4所示，图3所示电路首先将左侧输入的载体像素的后三位从格雷码转化为二进制码，然后根据信息比特和密钥图像对应位置比特的值进行变化，和表示载体像素的后三位，|k
yx
》表示密钥图像对应位置比特，|i
yx
》表示信息图像对应位置比特，和表示嵌入后的载体像素的后三位，最后整体转化为一个嵌入模块方便后续使用。图4所示电路使用比较模块将载体图像、信息
图像和密钥图像的位置信息对齐，然后应用嵌入模块进行嵌入，|xc》和|yc》表示载体图像的横纵坐标值，|xi》和|yi》表示信息图像的横纵坐标值，|xk》和|yk》表示密钥图像的横纵坐标值。
[0082]
下面对嵌入过程进行举例说明。例如：图5中，先将1*2的信息图像扩展为4*4的图像。假设载体图像如图6所示，以左上角第一个像素|10110100》为例，此时信息图像中对应位置的信息比特为0，|10110100》的第一层格雷码为|100》，格雷码的值为7，是奇数，按照第一层格雷码的规则判定其lsb需要改变，因此对其套用第二层格雷码规则，其第二层格雷码为|001》，格雷码的值为1，属于[0,3]区间，所以不需要改变。此时将密钥图像对应位置比特置为1。
[0083]
图7总结了载体像素的在不同情况时的变化。可以看出，不论在信息比特为0时的情况还是为1的情况，载体像素的lsb都是只有四分之一的情况需要改变，其余情况均不需要改变。因此本发明提出的双层格雷码算法视觉效果更好。
[0084]
基于双层格雷码算法进行嵌入的方法可以简称为“双层格雷码嵌入算法”，该算法的伪代码如下：
[0085][0086]
步骤4、基于双层格雷码算法进行提取，还原信息图像；
[0087]
如图8所示，本发明提出的基于双层格雷码算法的提取思路为根据密钥图像以及载体像素的后三位进行提取，提取过程的量子电路如图9和图10所示，图9所示为提取模块，首先将左侧输入的嵌入后的载体像素的后三位从格雷码转化为二进制码，然后根据嵌入后的密钥图像对应位置的比特进行提取，和表示嵌入后的载体像素的后三位，|i
yx
》表示提取后的信息比特，最后整体转化为一个提取模块方便后续使用。图10所示提取电路使用比较模块将嵌入后的载体图像、信息图像和嵌入后的密钥图像的位置信息对齐，然后应用提取模块进行提取，|xc》和|yc》表示嵌入后的载体图像的横纵坐标值，|xk》和|yk》表示嵌入后的密钥图像的横纵坐标值。
[0088]
提取过程的具体步骤如下：
[0089]
步骤4.1、观察密钥图像|k1》对应位置的值，根据其值判断结果采用对应提取方法；判断准则为：
[0090]
如果密钥图像|k1》对应位置的值为1，则按照步骤4.2的方式进行提取；
[0091]
如果密钥图像|k1》对应位置的值为0，则按照步骤4.3的方式进行提取。
[0092]
步骤4.2、此时根据载体图像|ci》的像素的第二层格雷码的值进行提取：如果载体图像|ci》的像素的第二层格雷码的值在[0,3]内，则信息比特为0；如果载体图像|ci》的像素的第二层格雷码的值在[4,7]内，则信息比特为1。
[0093]
步骤4.3、此时根据经典格雷码的提取规则进行提取，即如果的格雷码为偶数，则信息比特为0；如果的格雷码为奇数，则信息比特为1。
[0094]
步骤4.4、提取结束后得到载体图像|c》和信息图像|i
′
》；
[0095]
步骤4.5、对信息图像|i
′
》使用缩小电路得到信息图像|ai》，然后对|ai》应用arnold逆置乱得到还原后的信息图像|i》。
[0096]
电路复杂度是评判算法的量子电路是否简便的一个指标。算法的电路复杂度取决于电路图中各种逻辑门的数量。本发明采取的电路复杂度计算方法为：单比特受控非门的电路复杂度为1，双比特受控非门的电路复杂度为6，多比特受控非门(n≥3)的电路复杂度为12n-9，交换门的电路复杂度为3。根据上述提到的嵌入和提取思路，信息图像和载体图像的大小分别为2
n-2
×2n-1
和2n×2n
。
[0097]
电路复杂度分为嵌入和提取两部分计算。
[0098]
嵌入部分：嵌入部分由arnold置乱、图像扩展、嵌入构成。arnold置乱的电路复杂度为28n+28n，图像扩展的电路复杂度为2
2n-3
×8×
(12(2n+1)-9)，嵌入电路的电路复杂度为2
×
[4n+(12
×
2n-9)]+6+3+12+4
×
(12
×
3-9)+3+3+(12
×
6-9)+8
×
[12(2n+1)-9]，因此嵌入部分的电路复杂度为o(192n
·22n-3
)。
[0099]
提取部分：提取部分由提取、缩小、arnold逆置乱构成。提取电路的电路复杂度为2
×
[4n+(12
×
2n-9)]+2+2+3+2
×
(12
×
3-9)+6+3，缩小电路的电路复杂度为2
2n-3
×8×
(12(2n-2)-9)，arnold逆置乱的电路复杂度为28n+28n，因此提取部分的电路复杂度为o(192n
·22n-3
)。
[0100]
如果不考虑图像缩放，则本发明提出的量子图像隐写算法的嵌入电路的电路复杂度为o(n)。同理，提取电路的电路复杂度也是o(n)。因此，整体电路复杂度为o(n)。在经典图像处理中，复杂度与所需处理图像的大小相关。以本发明算法中用到的图像为例，在经典图像处理中的复杂度为o(2n)。因此，对于本发明提出的算法而言，相比于经典图像处理，量子图像处理在速度上有显著优势。
[0101]
为了证明本发明的可行性与优越性，将从视觉效果、鲁棒性两个方面对本发明提出的算法进行实验，然后将实验结果与其他算法进行对比。实验使用的载体图像大小为512*512，信息图像使用2个图像大小为128*128拼合而成的128*256的图像。
[0102]
实验1：视觉效果
[0103]
视觉效果是判断一个隐写算法优劣的关键要素，计算psnr是一个验证隐写算法视觉效果的常用手段，通过将嵌入后的载体图像与原始载体图像进行对比，得出二者的相似度，进而说明一个隐写算法的实际效果如何。psnr的公式如下：
[0104]
[0105]
其中，mse是均方差，其公式如下：
[0106][0107]
像素直方图可以直观地反映出一个图像中各种颜像素的数量。通过对比两幅图的直方图也可以清楚地看出二者的相似程度。图11展示了使用本发明提出的算法嵌入信息图像后的载体图像与原始载体图像的视觉效果对比，其中，(a)为丽娜原始载体图像的直方图，(a’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图；(b)为桥原始载体图像的直方图，(b’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图；(c)为飞机场原始载体图像的直方图，(c’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图；(d)为猴子原始载体图像的直方图，(d’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图。图12展示了使用经典格雷码算法嵌入信息图像后的载体图像与原始载体图像的视觉效果对比，其中，(e)为丽娜原始载体图像的直方图，(e’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图；(f)为桥原始载体图像的直方图，(f’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图；(g)为飞机场原始载体图像的直方图，(g’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图；(h)为猴子原始载体图像的直方图，(h’)为其嵌入信息图像后的载体图像的直方图。对比图11和图12的直方图，显示本发明提出的算法相比于经典格雷码算法而言改变的比特更少。
[0108]
以下表格1列出了各组实验中嵌入信息图像后的载体图像的psnr，img01为丽娜图像，img02为桥图像，img03为飞机场图像，img04为猴子图像，img05为猴子和桥的合成图像，img06为飞机场和人民币的合成图像，img07为男人和桥的合成图像，img08为指纹和飞机场的合成图像。可以看出各组实验的psnr达到了大约54db。
[0109]
表1各组实验中嵌入信息图像后的载体图像的psnr
[0110][0111]
以下表格2通过与其他算法进行对比，可以看出本发明提出的隐写算法有较好的视觉效果。其中，
[0112]
对比方案1为ri-gui zhou等人提出的基于arnold置乱和lsb的量子隐写算法，其算法虽然嵌入容量比本发明提出的算法高，但是使用了更多的密钥图像，并且视觉效果略低于本发明提出的算法。
[0113]
对比方案2为chen and chang提出的经典格雷码算法，这是首次将格雷码与数字图像隐写算法结合的案例，其只使用了一层格雷码。对比可见，视觉效果不如本发明提出的算法。
[0114]
对比方案3为agneet chatterjee等人提出的基于光学字符识别的隐写算法，该算法中，做了不同嵌入容量下的多组实验，这里只比较和本发明提出的算法嵌入容量相同时的实验结果，可以看出本发明提出的算法在视觉效果上更好。
[0115]
对比方案4为rigui zhou等人提出的基于neqr和lsb的量子隐写算法，其算法使用两个密钥图像对嵌入步骤和提取步骤进行操作。本发明提出的算法与其进行对比可以发
现，本发明提出的算法各方面都更优秀。
[0116]
对比方案5为gaofeng luo等人提出的基于lsb的双层量子隐写算法，其算法将信息图像隐藏两层。相比于本发明提出的算法而言有更好的嵌入容量和安全性，但是本发明提出的算法在视觉效果上有明显的优势。
[0117]
表2与其他算法的对比
[0118][0119]
表格3和表格4展示了使用本发明提出的算法和经典格雷码算法具体改变载体图像比特数量的对比。可以看出本发明提出的算法大约改变了25％载体图像的lsb，相较于经典格雷码算法大约改变了50％载体图像的lsb而言性能更好。
[0120]
表3本发明提出的算法中具体改变的载体图像比特数
[0121][0122]
表4经典格雷码算法中具体改变的载体图像比特数
[0123][0124]
安全性分析：本发明提出的算法使用了双层格雷码，其他人在不知道双层格雷码规则的前提下无法提取出信息图像。同时本发明提出的算法在提取步骤中需要用到密钥图像，密钥图像在本发明提出的算法中有两个作用。一个作用是其他人在获取不到密钥图像的情况下无法准确读取本发明算法嵌入的信息。另一个作用是即使嵌入后的载体图像受到了攻击，也可以通过嵌入时改变的密钥图像帮助我们尽可能多的提取信息。总之，本发明提出的基于双层格雷码的量子图像隐写算法具有良好的安全性。
[0125]
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，提出一种双层格雷码算法，基于双层格雷码算法完成嵌入和提取过程；具体包括如下步骤：步骤1、采用neqr模型对信息图像、密钥图像和载体图像进行表示；步骤2、提出双层格雷码算法，制定算法规则；步骤3、基于双层格雷码算法对信息图像进行嵌入；步骤4、基于双层格雷码算法进行提取，还原信息图像。2.根据权利要求1所述基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，所述步骤1中，信息图像、密钥图像和载体图像在neqr模型中的表示如下：其中表示信息像素，q表示比特位数；|i>表示信息图像；n表示图像大小；x表示横坐标；y表示纵坐标；|yx>表示位置信息；其中k
yx
∈{0,1}；|k>表示密钥图像；|k
yx
>表示密钥像素；其中表示载体像素；|c>表示载体图像。3.根据权利要求1所述基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，所述步骤2中，双层格雷码算法的内容及其制定规则为：对载体像素的后三位设置两层格雷码，第一层格雷码为第一层格雷码的规则采用经典格雷码的规则，根据格雷码的奇偶进行判断；第二层格雷码为第二层格雷码的规则为根据格雷码的值在[0,3]内还是在[4,7]内进行判断，具体规则如下：假如信息比特为0，同时第二层格雷码的值在[0,3]内，此时载体像素的lsb不变，并且将密钥图像对应位置比特置为1；假如信息比特为1，同时第二层格雷码的值在[4,7]内，此时载体像素的lsb不变，并且将密钥图像对应位置比特置为1。4.根据权利要求1所述基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤如下：步骤3.1、对n*2n的信息图像|i>使用arnold置乱，置乱后的信息图像为|ai>；之后将置乱后的信息图像|ai>扩展为4n*4n的信息图像|i
′
>；步骤3.2、对载体图像|c>的载体像素的套用双层格雷码算法的第一层格雷码规则；如果载体像素的lsb不需要改变，则结束对此像素的操作；如果载体像素的lsb需要改变，则进入步骤3.3；步骤3.3、由步骤3.2可知，此时根据第一层格雷码的规则判定，载体像素的lsb需要改变，因此对载体像素的套用双层格雷码算法的第二层格雷码规则进行判断：如果载体像素的lsb根据第二层格雷码规则判定不需要改变，则不改变其lsb，并且将密钥图像|k>的对应位置比特置为1；如果根据第二层格雷码规则判定载体像素的lsb仍需要改变，
则根据第一层格雷码的规则改变其lsb；此时，嵌入后的载体图像为|ci>，嵌入后的密钥图像为|k1>。5.根据权利要求4所述基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，所述步骤3中采用扩展电路进行扩展，采用嵌入模块和嵌入电路进行嵌入；其中，扩展电路的工作过程为：先通过图像的横纵坐标确定其像素位置，然后分别将其8位比特扩展到8个像素中，扩展后的图像中每个像素只有1位比特；嵌入模块的工作过程为：首先将左侧输入的载体像素的后三位从格雷码转化为二进制码，然后根据信息比特和密钥图像对应位置比特的值进行变化，最后整体转化为一个嵌入模块方便后续使用；嵌入电路的工作过程为：使用比较模块将载体图像、信息图像和密钥图像的位置信息对齐，然后应用嵌入模块进行嵌入。6.根据权利要求1所述基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤如下：步骤4.1、观察密钥图像|k1>对应位置的值，根据其值判断结果采用对应提取方法；判断准则为：如果密钥图像|k1>对应位置的值为1，则按照步骤4.2的方式进行提取；如果密钥图像|k1>对应位置的值为0，则按照步骤4.3的方式进行提取；步骤4.2、此时根据载体图像|ci>的像素的第二层格雷码的值进行提取：如果载体图像|ci>的像素的第二层格雷码的值在[0,3]内，则信息比特为0；如果载体图像|ci>的像素的第二层格雷码的值在[4,7]内，则信息比特为1；步骤4.3、此时根据经典格雷码的提取规则进行提取：如果的格雷码为偶数，则信息比特为0；如果的格雷码为奇数，则信息比特为1；步骤4.4、提取结束后得到载体图像|c>和信息图像|i
′
>；步骤4.5、对信息图像|i
′
>使用缩小电路得到信息图像|ai>，然后对|ai>应用arnold逆置乱得到还原后的信息图像|i>。7.根据权利要求6所述基于双层格雷码的量子图像隐写方法，其特征在于，所述步骤4中，采用提取模块和提取电路进行提取；其中，提取模块的工作过程为：首先将左侧输入的嵌入后的载体像素的后三位从格雷码转化为二进制码，然后根据嵌入后的密钥图像对应位置的比特进行提取，最后整体转化为一个提取模块方便后续使用；提取电路的工作过程为：使用比较模块将载体图像、信息图像和密钥图像的位置信息对齐，然后应用提取模块进行提取。

技术总结

本发明公开了一种基于双层格雷码的量子图像隐写方法，属于量子图像处理技术领域，提出一种双层格雷码算法，基于双层格雷码算法完成嵌入和提取过程；具体包括如下步骤：采用NEQR模型对信息图像、密钥图像和载体图像进行表示；提出双层格雷码算法，制定算法规则；基于双层格雷码算法完成对信息图像的嵌入过程；基于双层格雷码算法完成提取过程，还原信息图像。本发明通过构建双层格雷码算法，降低了载体像素LSB的变化率，且视觉效果好、鲁棒性较好；通过采用密钥图像，可以保证他人无法读取嵌入信息，或即使受到攻击，也可尽可能多的提取信息，具有较强安全性。具有较强安全性。具有较强安全性。