用于實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像對比度增強(qiáng)的密文域可逆信息隱藏算法

李安 周亮 張建青 陳立范 周艷麗 王宏杰 孔平

摘要：針對現(xiàn)有密文域醫(yī)學(xué)圖像可逆信息隱藏算法存在解密圖像視覺質(zhì)量較低的問題，提出了一種基于差值直方圖平移的密文域可逆信息隱藏算法。首先，發(fā)送方采用具有同態(tài)密文比較性質(zhì)的加密算法對原始醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行加密，從而保證醫(yī)學(xué)圖像的隱私內(nèi)容不被泄露。然后，嵌入方利用同態(tài)性質(zhì)對接收到的密文圖像計算差值直方圖，并通過平移差值直方圖在密文圖像中嵌入信息。為了獲得較大的嵌入率，嵌入方可對密文圖像進(jìn)行多輪次信息嵌入。最后，接收方根據(jù)擁有的密鑰種類對接收到的含有嵌入信息的密文圖像進(jìn)行信息提取、圖像解密和圖像恢復(fù)。實驗結(jié)果表明，本文算法提升了解密醫(yī)學(xué)圖像的視覺質(zhì)量，同時具有較高的嵌入率和安全性。

關(guān)鍵詞：可逆信息隱藏；醫(yī)學(xué)圖像；直方圖平移；同態(tài)加密；圖像對比度增強(qiáng)

中圖分類號：TP 309.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Reversible data hiding method in encrypted domain for the contrast enhancement of medical image

LIAn1， ?ZHOU Liang2， ZHANG Jianqing3， CHEN Lifan4， ZHOU Yanli4， WANG Hongjie4， KONG Ping2

（1. School of Health Science and Engineering， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China;?2. Collaborative Innovation Center， Shanghai University of Medicine and Health Sciences， Shanghai 201318， China;3. College of?Medical Imaging， Shanghai University of Medicine and Health Sciences， Shanghai 201318， China;4. College of Arts and Science，?Shanghai University of Medicine and Health Sciences， Shanghai 201318， China）

Abstract： Aiming at the problem that the visual quality of the decrypted image is low in the existing reversible data hiding methods for the encrypted medical image， a reversible data hiding method in encrypted domain based on the difference histogram shift was proposed. Firstly， to ensure that the private content of the medical image was not leaked， the sender using an encryption algorithm with the property of homomorphic ciphertext comparison encrypted the original medical image. Then， on the data-hider side， the difference histogram of the received encrypted image was calculated using the homomorphic property， and the secret data was embedded in the encrypted image by shifting the?difference histogram. In order to obtain a high embedding rate， the data-hider could conduct multiple rounds of data embedding in the encrypted image. Finally， according to the type of the keys possessed， the receiver could perform data extraction， image decryption and image recovery for the received encrypted image containing embedded data. The experimental results show that the proposed method improves the visual quality of the decrypted medical image， and has high embedding rate and security.

Keywords：reversible data hiding; medical image;histogram shift; homomorphic encryption; image contrast enhancement

隨著遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧醫(yī)療和云醫(yī)療的飛速發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像的隱私保護(hù)與內(nèi)容認(rèn)證越來越重要。密文域可逆信息隱藏作為一種隱私保護(hù)技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注。該技術(shù)能夠向加密的載體圖像嵌入一段額外信息，在解密圖像中難以察覺嵌入信息的存在，在提取嵌入信息后可逆恢復(fù)載體圖像。

Zhang[1]提出了一種經(jīng)典的密文域可逆信息隱藏算法，它通過翻轉(zhuǎn)密文塊中部分像素的最低3位有效位來嵌入信息。該算法的嵌入率低，在信息提取和圖像恢復(fù)過程中存在一定的錯誤率。近幾年，學(xué)者們提出了很多先進(jìn)的密文域可逆信息隱藏算法。如 Fu等[2]提出了一種基于自適應(yīng)編碼策略的密文域可逆信息隱藏算法，它根據(jù)最高有效位出現(xiàn)的頻率，自適應(yīng)地壓縮可嵌入塊的最高有效位比特層來騰出空間容納嵌入信息。該算法有較好的率失真性能和較高的嵌入率。 Qiu 等[3]提 出了一種基于自適應(yīng)整數(shù)變換的密文域可逆信息隱藏算法，它通過可逆的整數(shù)變換去除像素的最低有效位，并將信息嵌入在像素的最低有效位，該算法有較高的嵌入容量。 Yu 等[4]提出了一種新穎的密文域可逆信息隱藏算法，可以在無需知道加密方法或原始圖像先驗知識的前提下，通過簡單的最高有效位替換將額外信息嵌入到加密圖像中。但是這些算法均是針對自然圖像設(shè)計的，不適用于醫(yī)學(xué)圖像。因此，醫(yī)學(xué)圖像的隱私安全問題亟需設(shè)計專門的算法。

Bhardwaj 等[5]提出一種密文域醫(yī)學(xué)對偶圖像可逆信息隱藏算法。該算法為了提高醫(yī)學(xué)圖像的嵌入率，將嵌入的信息轉(zhuǎn)換為 base-3數(shù)字框架來解決零值不嵌入問題。 Kong 等[6]提出了一種具有篡改定位功能的密文域醫(yī)學(xué)圖像可逆信息隱藏算法。為了提高醫(yī)學(xué)圖像恢復(fù)的準(zhǔn)確率，該算法只在加密圖像的部分區(qū)域嵌入信息。由于其嵌入信息的方式與 Zhang[1]的算法類似，在信息提取和圖像恢復(fù)過程中會存在一定的錯誤率。由于大多數(shù)醫(yī)學(xué)圖像是16位的灰度圖像， Dzwonkowski 等[7] 提出了一種基于循環(huán)二進(jìn)制 Golay（23，12）碼的密文域醫(yī)學(xué)圖像可逆信息隱藏算法。該算法在加密圖像的最低有效位中嵌入額外信息，而最高有效位被用于確保嵌入過程的可逆性。付笛等[8]利用醫(yī)學(xué)圖像像素深度高、像素分布連續(xù)性高的特點，提出了一種結(jié)合兩種壓縮算法的密文域可逆信息隱藏算法。該算法通過兩種壓縮算法分別對加密圖像的高位比特層和低位比特層進(jìn)行壓縮，從而騰出空間容納嵌入信息。但是這些算法都存在解密醫(yī)學(xué)圖像視覺質(zhì)量下降的問題。

為了提升解密后醫(yī)學(xué)圖像的視覺質(zhì)量，本文提出了一種基于差值直方圖平移的密文域醫(yī)學(xué)圖像可逆信息隱藏算法。在該算法中，信息的嵌入不僅使解密醫(yī)學(xué)圖像具有對比度增強(qiáng)的效果，且該算法是完全可逆的，即信息提取和圖像恢復(fù)的錯誤率為0，同時算法嵌入的信息量越大，醫(yī)學(xué)圖像的對比度增強(qiáng)效果越顯著。實驗結(jié)果表明，本文算法具有較高的嵌入率、解密圖像質(zhì)量和安全性。

1 本文算法

算法流程如圖1所示。下文將詳細(xì)闡述算法的圖像加密、信息嵌入、信息提取和圖像恢復(fù)等內(nèi)容。

1.1 圖像加密

為了保護(hù)醫(yī)學(xué)圖像的隱私，本文采用一種具有同態(tài)密文比較性質(zhì)的同態(tài)加密算法[9]對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行加密。該同態(tài)加密算法基于共軛搜索問題來實現(xiàn)單向安全，支持矩陣環(huán)上的實數(shù)加密。

假設(shè)R是一個實數(shù)域，Ψ是R上一個2×2的矩陣環(huán)。發(fā)送方利用加密密鑰Ke ={K 1）; K 2）}分別生成一個隨機(jī)的可逆矩陣H和一個擾動矩陣R：

（ H = ????????（1）

式中，h1; h2;···; h9∈Ψ， 且r1; r2;···; r9∈Ψ。h1; h2;···; h9和 r1; r2;···; r9都是2×2的矩陣。由此可見， H和 R都是6×6的矩陣。

定義大小為 U × V的醫(yī)學(xué)圖像為 I。假設(shè) I中（i; j）位置上像素的灰度值為Ii;j 。發(fā)送方對I進(jìn)行加密就是利用矩陣H和R將I中每個像素的灰度值都加密成一個密文。發(fā)送方首先將I中每個像素的灰度值 Ii;j 隨機(jī)拆分成6個不為0的值 m1，m2，m3， m4，m5，m6，其中， m1> m2，m3> m4，m5> m6，且Ii;j = m1+m2= m3+ m4= m5+ m6。然后，用這6個 值生成3個2×2的矩陣M1; M2; M3：

最后，用矩陣H和R將這3個矩陣 M1; M2; M3加密成密文Ei;j：

式中： E（·）為加密函數(shù)； n1; n2; n3均是從Ψ中隨機(jī)挑選的； O為2×2的全零矩陣。

當(dāng)將I中所有像素的灰度值都加密成密文后，收集所有密文，生成密文圖像E。需要強(qiáng)調(diào)的是， Ei;j 是由 Ii;j 加密而成的密文，不是單個值，而是6×6的矩陣。因此， Ei;j 也不是對E中（i; j）位置上單個值的索引，而是對E中（i; j）位置上密文的索引。圖2為密文圖像中密文索引的示例。

此外，發(fā)送方用隨機(jī)矩陣H生成一個用于同態(tài)密文比較的公開矩陣T：

式（5）中， n4; n5; n6也均是從Ψ中隨機(jī)挑選的，并生成一個用于平移差值直方圖的偏移子σ= E （1）。需要說明的是， T和σ是公開的，即發(fā)送方、嵌入方和接收方都知曉。最后，發(fā)送方將密文圖像E發(fā)送給嵌入方。

1.2 信息嵌入

嵌入方接收到密文圖像E后，將E分成（UV）/9個不重疊密文塊B（1）; B（2）;···; B（（UV）/9）。每個密文塊 B（l）（l =1;2;···;（ UV）/9）內(nèi)有9個密文，每行每列各3個密文，如圖3所示。

由圖3可知，每個密文塊B（l）內(nèi)都有1個中心密文Ei;j 和8個周邊密文。對于每個密文塊B（l），嵌入方根據(jù)式（7）計算8個差值：

其中，Ei;j?1，Ei?1;j，Ei;j+1，Ei+1;j，Ei?1;j?1，Ei?1;j+1，Ei+1;j?1和Ei+1;j+1都是B（l）內(nèi)的周邊密文，并且計算出來的差值也都是密文，即6×6的矩陣。

當(dāng)計算了所有密文塊內(nèi)的差值后收集所有差值，生成差值序列（Du1;v1; Du2;v2;···; Du s ;vs），其中， s =（8UV）/9。嵌入方可以用公開矩陣T計算任意兩差值Du1;v1與Du2;v2之間的 t 值：??t =Γ（Du1;v1; Du2;v2）= det （Du1;v1? T · Du2;v2）（8）式中：?det（·）為計算方陣行列式的函數(shù)；Γ（·;·）是同態(tài)密文比較函數(shù)。

根據(jù)同態(tài)加密算法[9]的同態(tài)密文比較性質(zhì)，?t 值的符號與D（Du1;v1）? D（Du2;v2）的符號始終保持一致：

式中， D（·）為解密函數(shù)，將在下文進(jìn)行介紹。

同態(tài)密文比較性質(zhì)的證明詳見文獻(xiàn)[9]。由此可見，嵌入方可以利用同態(tài)密文比較性質(zhì)在未解密任何差值的情況下得知任意兩差值之間的大小關(guān)系。因此，嵌入方可以對差值序列（Du1;v1; Du2;v2;···; Du s ;vs）進(jìn)行由小到大的排序，生成排序后的差值序列（D（一）u1;v1; D（一）u2;v2;···; D（一）us ;vs）。

為了生成差值直方圖，嵌入方對（D（一）u1;v1;D（一）u2;v2;···; D（一）us ;vs）中的每個差值進(jìn)行編號。第一個差值的編號f（D（一）u1;v1）=1，而后續(xù)的每個差值D（一）uz ;vz（2< z < s）都需要與前一個差值D（一）uz?1;vz?1進(jìn)行同態(tài)密文比較。若Γ（D（一）uz ;vz ; D（一）uz?1;vz?1）=0，該差值的編號f（D（一）uz ;vz ）= f（D（一）uz?1;vz?1），否則f（D（一）uz ;vz ）= f（D（一）uz?1;vz?1）+1。此時，嵌入方對所有差值的編號進(jìn)行統(tǒng)計，生成 差值直方圖，如圖4（a）所示。從圖4（a）中可 知，生成的差值直方圖會在某一差值編號出現(xiàn)峰值，而下文將利用此峰值向密文圖像中嵌入信息。

假設(shè)所有差值的編號中數(shù)量最多的編號為f （D（一）u一z;v一z），z（一）∈[1; s]。嵌入方以光柵的順序掃描密文圖像E中每個密文塊B（l）內(nèi)的每個差值Du;v ，并執(zhí)行以下操作來平移差值直方圖，從而嵌入信息：

式（10）中：f（·）為差值到編號的映射函數(shù)；ξ（·）為符后的密文（號函數(shù)；）用來替換E（為嵌入的二）u;v（進(jìn)） ?u;v為由Eu;v更新

最后，用更新后的密文替換密文圖像 E 中相應(yīng)的密文，生成含有嵌入信息的密文圖像 E（1），而值數(shù)量為Nd（信息提取密）1述）=一Db 信息嵌入最（若編號為f）;密（的）文（差）圖像 E 中嵌入Nd個比特的信息。

假設(shè)需要嵌入信息的 bit 數(shù)為 Nb。若 Nb< Nd，嵌入方只需要執(zhí)行一輪信息嵌入就能將所有信息嵌入在密文圖像 E 中。圖4顯示了一輪信息嵌入前后差值直方圖的變化。從圖4（a）到（b）的變化可知，當(dāng)Nb< Nd時，信息嵌入后的差值直方圖中新生成了兩個柱體（圖4（b）中橙色柱體），差值編號的總數(shù)量增加了2個。圖4（a）中為峰值的差值編號在圖4（b）中增大了1個單位且仍有剩余差值數(shù)量。從圖4（ a）到（ c）的變化可知，當(dāng) Nb = Nd時，信息嵌入后的差值直方圖中同樣新生成了兩個柱體（圖4（c）中橙色柱體），但差值編號的總數(shù)量只增加了1個。因為圖4（a）中為峰值的差值編號全部被用于信息的嵌入，剩余的差值數(shù)量為0。若Nb> Nd，嵌入方先執(zhí)行一輪信息嵌入，向 E 中嵌入Nd個 bit 的信息，再對 E（1）執(zhí)行新一輪的信息嵌入。對 E（1）執(zhí)行一輪信息嵌入同樣包括上述的5個步驟，即分割密文塊、計算差值、排序和編號差值、生成差值直方圖、平移差值直方圖。對 E（1）執(zhí)行完一輪信息嵌入后，若仍有剩余的信息未被嵌入，嵌入方繼續(xù)對新生成的含有嵌入信息的密文圖像 E（2）進(jìn)行新一輪的信息嵌入。如此反復(fù)，直到完成所有信息的嵌入，生成最終的含有嵌入信息的密文圖像E（τ），并收集每一輪信息嵌入生成的信息提取密鑰Ka ={K 1）; K 2）;···; K τ）}，其中，τ是信息嵌入的輪數(shù)。最后，嵌入方將含有嵌入信息的密文圖像E（τ）發(fā)送給接收方。

1.3 信息提取和圖像恢復(fù)

僅擁有加密密鑰Ke ={K 1）; K 2）}的接收方在接收到含嵌入信息的密文圖像 E（τ）后，可通過對 E（τ）解密來獲知圖像的內(nèi)容。首先，用K 1）和K 2）分別生成矩陣H和R；然后，用H和R對E（τ）中每個密文E 進(jìn)行解密，如式（12）所示；最后，收集所有密文的解密結(jié)果，生成含有嵌入信息的解密圖像 I（τ）。

式中： D（·）是解密函數(shù)；[·]1;1和[·]1;2分別表示矩陣中（1;1）和（1;2）位置上的元素； I 是E 解密后的像素值。由于信息的嵌入，相比于原始醫(yī)學(xué)圖像I，含有嵌入信息的解密圖像I（τ）中相鄰像素之間灰度差異更大，視覺上I（τ）的對比度更強(qiáng)。

僅擁有信息提取密鑰Ka ={K 1）; K 2）;···; K τ）}的接收方接收到含嵌入信息的密文圖像E（τ）后，可以從E（τ）中提取出所有嵌入的信息。接收方從提取密鑰中元素的個數(shù)可以得知信息嵌入的輪數(shù)為τ。為了提取所有嵌入的信息，接收方同樣需要τ輪信息提取。每輪信息提取都包括分割密文塊、計算差值、提取信息、恢復(fù)差值直方圖等4個步驟。分割密文塊和計算差值的兩個步驟與前文一致。在執(zhí)行第1輪信息提取的過程中，接收方以光柵順序掃描E（τ）中每個密文塊內(nèi)的每個差值 Du;v ，并用信息提取密鑰K τ）執(zhí)行以下操作來提取信息：

同時，執(zhí)行以下操作來恢復(fù)差值直方圖：

= E（E） ;?σ; 其他（t2>0） ?（14）

式中：t1=Γ（Du;v ; K τ）?σ）；t2=Γ（Du;v ; K τ）+σ）；b′為用來替（提取的）換（二）信息； 為由 E 更新后的密文，

最后，用更新后的密文替換密文圖像E（τ）中相應(yīng)的密文，生成信息提取后的密文圖像E（τ?1）。若τ>1，接收方用K τ?1）繼續(xù)對E（τ?1）執(zhí)行新一輪的信息提取，直到用完所有信息提取密鑰。在執(zhí)行完τ輪信息提取后，接收方可以準(zhǔn)確地提取出所有嵌入的信息，并得到不含嵌入信息的密文圖像E（0）。

擁有信息提取密鑰Ka 和加密密鑰Ke 的接收方在接收到含嵌入信息的密文圖像E（τ）后，先用Ka對 E（τ）執(zhí)行τ輪信息提取，得到提取的信息和不含嵌入信息的密文圖像E（0）；再用Ke 分別生成矩陣H和 R，并用矩陣H和R根據(jù)式（12）對E（0）進(jìn)行解密，得到與原始醫(yī)學(xué)圖像I完全相同的恢復(fù)圖像I（0）。

2 實驗結(jié)果與分析

本文實驗環(huán)境為2.60GHz Intel i7處理器、8.00 GB 內(nèi)存、 Windows 10操作系統(tǒng)，算法應(yīng)用 Matlab R2018b 進(jìn)行實現(xiàn)。實驗選取 DICOM（ digital imaging and communications in medicine）圖像庫[10] 中4張典型的512×512 CT（computed tomography）圖像，如圖5所示。以下從安全性、嵌入率、對比度增強(qiáng)效果3個方面對實驗結(jié)果進(jìn)行分析。

2.1 安全性分析

圖6給出了圖5中4張原始圖像加密后的圖像。從圖6中可以看出，無法從加密后的圖像中獲取原始圖像內(nèi)容。

2.1.1密文圖像相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是分析圖像中相鄰像素之間的相關(guān)性程度。一個安全性高的圖像加密算法應(yīng)該盡可能地破壞原始圖像中相鄰像素之間的相關(guān)性。表1給出了圖5中4張 CT 圖像加密前后圖像在水平、垂直、對角線和反對角線4個方向上的平均相關(guān)性系數(shù)。從表1中可以看出，加密前圖像的平均相關(guān)性系數(shù)都接近于1，表明原始圖像中相鄰像素之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性。加密后圖像的平均相關(guān)性系數(shù)接近于0，表明密文圖像中相鄰像素之間的相關(guān)性弱，證明了本文算法具有較高的安全性。

2.1.2密文圖像差分分析

差分分析是一種密碼學(xué)領(lǐng)域常用的選擇性明文攻擊。該攻擊將原始圖像中的任意一個像素的值改變一個單位，使用相同的加密密鑰分別對篡改前后的圖像進(jìn)行加密，通過分析篡改前后密文圖像的變化來破譯加密密鑰。因此，抵抗這種攻擊的能力取決于篡改前后密文圖像中變化的隨機(jī)性。像素數(shù)變化率 NPCR（number of pixels changing rate）[11]和統(tǒng)一平均變化強(qiáng)度 UACI（uniform average change intensity）[12]被用來分析篡改前后密文圖像的變化。NPCR 和 UACI 分別表示篡改前后密文圖像之間的變化像素數(shù)和平均變化強(qiáng)度數(shù)，它們相應(yīng)的理論值分別為99.6094%和33.4635%。表2給出了圖5中4張 CT 圖像篡改前后密文圖像之間的 NPCR 和 UACI。從表2可以看出，4張圖像的 NPCR 和 UACI 都接近相應(yīng)的理論值99.6094%和33.4635%，證明本文算法對差分分析具有較強(qiáng)的抵抗能力。

2.2 嵌入率和解密圖像對比度分析

嵌入率是指嵌入信息量與圖像像素總數(shù)的比值，表示圖像中每個像素被嵌入的平均信息量，單位為 bpp（bits per pixel）。嵌入率越大，圖像可嵌入的比特數(shù)量越大。圖像對比度 IC（ image contrast）是指圖像中相鄰像素灰度差異大小。差異越大，視覺上明暗對比越明顯。圖像對比度可以通過式（15）來計算。

式中：ε為由圖像中所有一階相鄰像素對組成的集合；〈p; q〉為集合ε中一個相鄰像素對；Ⅱ·Ⅱ為集合中元素的總數(shù)量； w（·）為像素到灰度值的映射函數(shù)。由此可見，圖像中相鄰像素之間的灰度差異越大，計算得到的 IC 越大。

圖7給出了圖5中4張 CT 圖像在不同嵌入輪數(shù)n下，嵌入率和含有嵌入信息的解密圖像對比度 IC。由圖7可知，信息嵌入的輪數(shù)越多，嵌入率越大，圖像可以被嵌入的信息量越多，含有嵌入信息的解密圖像的對比度也越大。圖8顯示了圖5中的4張 CT 圖像20輪信息嵌入后含有嵌入信息的解密圖像。從圖8可以發(fā)現(xiàn)，相比于圖5中的原始圖像，含有嵌入信息的解密圖像在對比度上有明顯的增強(qiáng)效果。因此，本文算法能改善解密醫(yī)學(xué)圖像的視覺質(zhì)量。

2.3 丟包現(xiàn)象對算法有效性的影響

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，數(shù)據(jù)有可能存在丟包現(xiàn)象。因此，含有嵌入信息的密文圖像在傳輸過程中可能丟失部分密文。在實驗過程中，利用本文算法僅執(zhí)行1輪信息嵌入，在圖6的4張加密 CT 圖像中分別嵌入盡可能多的信息，生成4張含有嵌入信息的密文圖像。圖9給出了含有嵌入信息的密文在密文圖像中的位置。圖9中，紅色標(biāo)記出了含有嵌入信息的密文在密文圖像中的位置，黃色標(biāo)記出了含有嵌入信息密文塊的中心在密文圖像中的位置，綠色標(biāo)記出了不包含嵌入信息的密文在密文圖像中的位置。

若丟失了密文圖像中含有嵌入信息的密文，該密文所含的嵌入信息將丟失；若丟失了密文圖像中含有嵌入信息的密文塊的中心密文，該密文塊內(nèi)所含的所有嵌入信息都將丟失；若丟失了密文圖像中不包含嵌入信息的密文，則不會影響本文算法的有效性。圖9中，4張圖像中綠色像素的占比分別為95.23%，95.98%，93.10%，94.51%。因此，當(dāng)丟包率為0.01%時，發(fā)生嵌入信息丟失的概率分別為71.97%，65.60%，84.43%，76.95%。綜上所述，含有嵌入信息的密文圖像在傳輸過程中丟失部分密文很大概率會導(dǎo)致相應(yīng)嵌入信息的丟失。

3 結(jié)論

提出了一種基于差值直方圖平移的醫(yī)學(xué)圖像可逆信息隱藏算法。在該算法中，通過同態(tài)加密算法對醫(yī)學(xué)圖像的每個像素進(jìn)行加密來保護(hù)醫(yī)學(xué)圖像的隱私內(nèi)容，通過多輪差值直方圖平移可以在密文圖像中嵌入更多信息。由于信息的嵌入，解密圖像中相鄰像素之間的灰度差異增大，可有效增強(qiáng)圖像的對比度，提升圖像視覺質(zhì)量，并且嵌入的信息越多，解密圖像的對比度增強(qiáng)效果越顯著。此外，根據(jù)信息提取密鑰和加密密鑰，本算法可以完全恢復(fù)原始圖像。

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（編輯：丁紅藝）