基于插值技术的可逆信息隐藏方法具体代码

基于插值技术的可逆信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到原始数据中的方法，它允许在不失真地恢复原数据的同时提取隐藏的信息。这种技术通常涉及两个步骤：插值编码和解码。

举个简单的例子，在数字图像上，可以采用像素级的插值方法，如最近邻插值、线性插值等。假设我们要在一幅灰度图像中隐藏信息：

import numpy as np

def interpolate_insertion(image, message, pixel_size):
    # 将消息转换为二进制序列
    binary_message = bin(int.from_bytes(message, 'big'))[2:]

    # 图像尺寸和插值步长
    width, height = image.shape
    row_step, col_step = pixel_size

    for i in range(0, len(binary_message), row_step * col_step):
        row = int(i / col_step)
        col = i % col_step
        
        if binary_message[i]:
            # 如果当前位为1，则修改像素值
            image[row, col] += 1 (以灰度值为例，这里可能需要对RGB通道分别处理)

    return image

def interpolate_retrieval(hidden_image, pixel_size):
    width, height = hidden_image.shape
    recovered_data = b''
    
    for row in range(0, height, pixel_size[0]):
        for col in range(0, width, pixel_size[1]):
            gray_value = hidden_image[row, col]
            
            # 如果当前像素值有变化，提取一位信息
            if gray_value != original_pixel_value:
                bit = "1" if gray_value > original_pixel_value else "0"
                recovered_data += bytes([int(bit)], 'big')

    return recovered_data

# 假设original_image是原始图像，message是要隐藏的消息
hidden_image = interpolate_insertion(original_image, message, (1, 1))  # 使用像素大小1x1
recovered_message = interpolate_retrieval(hidden_image, (1, 1))