1.一种基于行标签压缩的可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)基于行标签的位平面编码：假设对于大小为s1×s2的位平面块B，令n为块内像素总数，n＝s1*s2，n1为块内值为1的元素个数，记第i行第j列元素为ci,j，第i行元素的总和为hi，其中1＜i≤s1,1＜j≤s2，则：当hi＝0时，则第i行的所有元素全为0，否则第i行元素不全为0，令：令：

对位平面块，m为位平面块中元素不全为0的行数，根据n1和m对块进行分类，记为(n1:m)，采用行标签的块编码方法，对(n1:m)块进行压缩，行标签的块编码由4部分组成，即：n1的编码[行标签][行分布编码][行编码]，

其中，针对不同情况的(n1:m)块，[]项是可以省略项，

具体编码如下：

1‑1)n1的编码：

对n1的编码是记录n1的值所需的比特位，设长度为p；

对于(0:0)块，即位平面值全为0的块，只需要记录n1所占位数p，其余3部分省略；

对于(1:1)块，即只有一个元素为1的位平面块，记录n1所占位数p和元素为1的行号和列号，其余2部分省略；

1‑2)行标签：

行标签是记录每行是否存在值为1的元素，长度为s1比特位，设行标签为Q，则：对(n1:m)块，Q中有m个值为1，fi＝1说明第i行不全为0；

1‑3)行分布编码：

行分布编码是在m行中，值为“1”的元素的在每行分布情况，对于每个(n1:m)块，值为“1”的元素行分布共有 种情况，采用行分布编码进行区分，当 时，表示当前块值为1的元素分布在一行，依据行标签就可以确定，不需要行分布编码，当 时，设当前块值为1的元素行分布需要记录的位数为b，则有

1‑4)行编码：

行编码是对(n1:m)块中不全为0的m行进行编码，确定每行数据，对于不全为0的行，从左到右扫描行中元素，行中第一个元素到最后一个值为1的元素为行编码，设(n1:m)块的第i个行编码的长度为li，总的行编码长度l，则有：

2)基于行标签编码的可逆信息隐藏：

2‑1)基于行标签编码图像块压缩：对图像I中λ个连续高位平面进行分块，设块为Br，块的大小为s1×s2，Br的第t个位平面为Br,t，Br,t中1的个数为n1，0的个数为n0，当n0＜n1，表示该块1的个数比0的个数多、为多数为1的块，将1与0互换，转换为多数为0的块，对多数为0和多数为1的块进行标记，对块用行标签编码进行压缩时，将块分为可压缩块和不可压缩块，对这些块进行标记，多数为1的可压缩块标记为00，多数为0的可压缩块标记为01，不可压缩块标记为1，对n1∈[0,i]，1≤i≤n/2的位平面块进行压缩，设n1∈[0,i]的位平面块压缩容量为vi，从1开始到n/2，计算每一个i的压缩容量，在[0,i]之间找出整数Ta，使得所有n1∈[0,i]的块压缩空间最大，公式如下：Ta＝argmax(v0,v1,…,vn/2)，

当n1∈[0,Ta]时，定义该块为可压缩块；当n1∈[Ta,n/2]时，定义该块为不可压缩块，对图像块采用基于行标签的位平面编码进行压缩后，统计可压缩块中n1的分布，进行哈夫曼编码，得到不同n1值的比特位数p，对于可压缩块，需要2比特记录块类型标识，记录n1所占位数p，行标签Q的长度s1，行分布编码的长度b和行编码长度l，设每个可压缩位平面块的可用空间Ci，则：Ci＝s1×s2‑p‑s1‑b‑l‑2，

按照上述方式对每个块进行压缩，设可压缩位平面块有t个，不可压缩块有u个，则总压缩空间EC为：

2‑1)信息嵌入：对图像连续λ个高位平面按行标签编码对块进行压缩，得到总压缩空间，用一维数组Tag记录块标记，seq1记录压缩编码，seq2记录不压缩块的数据，信息隐藏步骤如下：

2‑1‑1)顺序扫描所有的块，并对所有块进行基于行标签的压缩编码；

2‑1‑2)将块标识顺序保存在Tag中，若为压缩块将行标签编码顺序保存在seq1中，若为不压缩块，则将原始数据存储在seq2中；

2‑1‑3)将Tag、seq1和seq2拼接起来，得到压缩数据RD；

2‑1‑4)记录Tag、seq1的长度，嵌入秘密信息，作为辅助信息；

2‑1‑5)在连续λ个高位平面中，首先嵌入辅助信息长度和辅助信息，然后嵌入位平面压缩数据RD，最后嵌入秘密信息；

3)信息提取与图像恢复：首先根据分块大小s1和s2对图像进行分块，在图像连续λ个高位平面提取辅助信息，得到压缩数据RD和秘密信息长度，然后根据RD和秘密信息的长度，提取嵌入的秘密信息和压缩数据RD，最后通过解压RD得到块标识Tag以及seq1和seq2，根据块标识，若为压缩块，在seq1中恢复块的原始数据，若为不可压缩块，从seq2直接提取原始数据，最终得到原始图像。