【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息安全技术、图像信息隐写，涉及一种基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法及其应用，可应用于视觉上含有隐私信息对象的图像加密以及人脸图像保护。
技术介绍
1、图像信息隐写技术是一种重要的数字图像加密技术，它将原始图像隐藏在载体图像中，使得原始图像的内容在外观上不可见或被替换隐藏，具有很好的安全性和保护性，得到了广泛研究和应用。传统的图像信息隐写技术，无论是空域隐写还是变换域隐写，均会引起载体图像的内容发生改变，从而在隐写分析中表现较差，并且此类方法的隐写容量较少。为此，出现了无嵌入的图像信息隐写方法，它通过图像生成的方式创建载体图像，无需在载体图像中嵌入额外的数据。目前主流的无嵌入图像信息隐写方法大多基于生成对抗网络，该类方法能够显著提升隐写容量以及具备较强的抗隐写分析能力。但其载体图像的生成仅由随机噪声确定，方法的可控性较差；且生成的载体图像相对于真实图像缺乏细节呈现和真实视效，易被肉眼识别，从而导致隐写安全性降低。
2、近年来扩散模型被应用于文本信息隐写，它能够结合不同类型的条件输入控制图像的生成过程，在鲁棒性和载体图像的真实视效上取得了良好的效果。
3、为了解决当前无嵌入图像信息隐写存在的上述问题，本专利技术将扩散自编码器应用于图像加密领域，提出了一种无嵌入图像信息隐写新方法，将扩散模型应用到无嵌入图像信息隐写，采用去噪扩散隐式模型(denoising diffusion implicit models，简称为ddim)加速采样和进行确定性采样过程，实现图像分布和噪音分布之间的双向翻
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法及其应用，所述的扩散自编码器的包括语义编码器和条件扩散模型，其中条件扩散模型为条件去噪扩散隐式模型(条件ddim)，该模型在ddim的基础上以语义编码为条件，语义编码通过语义编码器获得。能够将任意一张原始图像x0编码为隐变量，并且该隐变量可分为两个子编码，分别是语义子编码z0和随机子编码xt。其中语义子编码z0，由cnn编码器生成，是线性的，用于表征图像的高层语义。以语义子编码z0作为条件，确定性地运行条件扩散模型的前向过程，得到随机子编码xt，用于表征图像的低层随机变化。
2、基于扩散自编码器的结构能够实现原始图像与载体图像间的可逆变化，无需将原始图像的信息嵌入到载体图像。
3、本方法包括图像隐藏阶段和图像还原阶段，且两个阶段使用相同参数的条件ddim，所述的条件ddim同时具有解码器和随机编码器的功能。
4、图像隐藏阶段具体步骤如下：
5、s1-1：通过语义编码器得到原始图像x0的语义子编码z0，即z0＝encφ(x0)，用于提取原始图像中高层语义，其中encφ表示语义编码器，φ为待估参数；
6、s1-2：将原始图像x0和原始图像的语义子编码z0输入到条件ddim中，以原始图像的语义子编码z0为条件确定性地运行条件ddim的前向过程，获得随机子编码xt。在本步骤中条件ddim承担随机编码器的功能。
7、s1-3：将目标图像xtar输入到语义编码器中得到目标图像的语义子编码ztar，提取目标图像中的高层语义，用于控制生成的载体图像的内容；载体图像为目标图像的近似重建，即目标图像代表了期望得到的载体图像所呈现的效果；
8、s1-4：将条件ddim作为解码器，通过输入目标图像的语义子编码ztar和随机子编码xt来生成载体图像xp，实现无嵌入图像信息隐写，其中目标图像的语义子编码ztar作为条件确定性地运行条件ddim的反向过程(生成过程)。
9、考虑载体图像xp通过信道传输后记为x′p，后续操作阶段实现图像还原，是图像隐藏阶段的逆过程，图像还原阶段具体步骤如下：
10、s2-1：条件ddim作为随机编码器，以信道传输后的载体图像x′p和目标图像的语义子编码ztar为输入。以ztar作为条件运行前向过程，获得随机子编码x′t；
11、s2-2：将条件ddim用作解码器，以随机子编码x′t和原始图像的语义子编码z0为输入，以z0作为条件运行生成过程，获得原始图像的重建x′0，完成原始图像与载体图像间的可逆变化。
12、在所述步骤s1-2和s2-1中，条件ddim作为随机编码器，输出随机子编码，其具体方法如下：
13、扩散模型的前向过程逐步向图像添加高斯噪声：
14、
15、其中βt(t＝1,…,t)是控制每个扩散步骤t噪音水平的超参数，其取值采用线性变化的方式。q()表示概率函数，xt表示第t步的加噪图像，为高斯分布，i为单位向量。
16、在高斯扩散过程中，给定图像x，加噪图像xt也遵循下列高斯分布：
17、
18、其中，
19、条件ddim的反向采样过程旨在逐步降噪恢复x，其反向过程公式如下：
20、
21、
22、其中，是方差为的高斯噪声，f0是基于预训练的噪声估计器∈θ的降噪函数，z表示语义子编码，x％表示第s步的加噪图像。
23、条件ddim采样过程中不要求两个采样步骤是相邻的，s和t可以是满足s<t的任意两个采样步骤，所以条件ddim支持加速采样。将σ％设为0，则条件ddim采样过程将变为确定性采样，选择确定性采样作为采样策略。此时，采样结果仅由语义子编码和随机子编码确定。在进行确定性采样的情况下，s和t可以是任意的两个采样步骤。当s<t时，执行反向过程，当s>t时，执行前向过程。
24、条件ddim的反向过程可表示为：
25、
26、其推理分布为：
27、
28、将上式中的x替换为f0(xt,t,z)，即确定性地运行前向过程：
29、
30、将条件ddim作为编码器运行，在步骤s1-2中，以x0和z0作为输入运行前向过程获得随机子编码xt。在步骤s2-1中，以x′p和ztar作为输入运行前向过程，获得随机子编码x′t；
31、在所述步骤s1-4和s2-2中，条件ddim作为解码器，根据输入的语义子编码和随机子编码，输出相应的载体图像和原始图像的重建，步骤s1-4以xt和ztar为输入，通过确定性生成过程输出载体图像xp。步骤s2-2以x′t和z0为输入，通过确定性生成过程输出原始图像的重建x′0。其具体方法如下：
32、解码器建模p0(xt-1|xt,z)来匹配推理分布q(xt-1|xt,x)，具有以下生成过程：
33、
34、
35、使用任意公本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法，其特征在于：包括图像隐藏阶段和图像还原阶段，且两个阶段使用相同参数的条件DDIM，所述的条件DDIM同时具有解码器和随机编码器的功能；
2.如权利要求1所述的基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法，其特征在于：在所述步骤S1-2和S2-1中，条件DDIM作为随机编码器，输出随机子编码，其具体方法如下：
3.如权利要求1所述的基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法，其特征在于：在所述步骤S1-4和S2-2中，条件DDIM作为解码器，根据输入的语义子编码和随机子编码，输出相应的载体图像和原始图像的重建，步骤S1-4以XT和Ztar为输入，通过确定性生成过程输出载体图像Xp；步骤S2-2以X′T和Z0为输入，通过确定性生成过程输出原始图像的重建X′0；其具体方法如下：
4.如权利1-3任意一项权利要求所述的方法在于人脸加密任务中的应用，其特征在于：采用迭代优化方式获得目标图像的语义子编码Ztar，具体过程如下：
5.如权利4所述应用，其特征在于：为了加速优化迭代的过程，利用条件DDIM
6.如权利4所述应用，其特征在于：为了加速优化迭代的过程，在每次优化迭代中通过仅运行一次生成步骤来计算的近似版本；该方法设t0为运行生成步骤以估计的时间戳，从条件DDIM编码过程获取相应的随机子编码Xt0，通过以下公式估计
...【技术特征摘要】
1.一种基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法，其特征在于：包括图像隐藏阶段和图像还原阶段，且两个阶段使用相同参数的条件ddim，所述的条件ddim同时具有解码器和随机编码器的功能；
2.如权利要求1所述的基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法，其特征在于：在所述步骤s1-2和s2-1中，条件ddim作为随机编码器，输出随机子编码，其具体方法如下：
3.如权利要求1所述的基于扩散自编码器的无嵌入图像信息隐写方法，其特征在于：在所述步骤s1-4和s2-2中，条件ddim作为解码器，根据输入的语义子编码和随机子编码，输出相应的载体图像和原始图像的重建，步骤s1-4以xt和ztar为输入，通过确定性生成过程输出载体图像xp；步骤s2-...
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