二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。

二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素点的灰度值均为0或者255，分别代表黑色和白色。

中文名

二值图像

外文名

Binary Image

定    义

每一个像素点只有两种取值的图像表    示

黑白、B&W、单色图像

应    用

信息隐藏及图像边缘提取等

科    目

灰度等级

0或255

二值图像含义

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二值图像是指：每个像素点均为黑色或者白色的图像。二值图像一般用来描述字符图像，其优点是占用空间少，缺点是，当表示人物，风景的图像时，二值图像只能展示其边缘信息，图像内部的纹理特征表现不明显。这时候要使用纹理特征更为丰富的灰度图像。[1]

二值图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。但是也可以用来表示每个像素只有一个采样值的任何图像，例如灰度图像等。

二值图像连通性

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对于集合S存在一条通路的条件是，通路的像素的某种排列，相邻像素满足某种邻接关系。例如点p到点q之间有A1,A2,A3.....An个像素点，且相邻像素点都满足某种邻接。则p和q间存在通路。如果通路首尾相连，则称闭合通路。S集合中的一点p只存在一条通路，则称为一个连通分量，如果S只有一个连通分量，则称为一个连通集。

对于R为一个图像子集，如果R连通的，则称R为一个区域。对于所有不连接的K个区域，其并集Rk构成了图像的前景，Rk的补集称为背景。

二值图像信息隐藏介绍

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随着日常生活中需要保护的信息越来越多，隐写术也随之受到了研究者的重视。扫描设备和相机设备的迅速发展，使更多的数字图像被广泛使用，加之各种大、中、小型存储器设备的普及，数字产品越来越成为信息传输的主要内容。因为数字图片中有很多的冗余空间，而这些冗余空间内可以嵌入信息而不被人眼察觉，所以数字图形己经越来越受到信息隐藏者的喜欢。于是，基于图形图像的隐写术己经成为信息隐藏研究者的主要研究课题。而根据图像本身性质及使用的途径不同，一般情况下将对原始图像进行复制限制、版权维护等预处理。[2]

通常情况下，用于隐写术的数字图像载体都是灰度图像和真彩图像，所以，研究者提出的大多数算法都是针对灰度图像或者真彩图像的信息隐藏算法，原因是对灰度图像和真彩图像的信息隐藏技术一般采用修改最不重要位置的信息来实现信息嵌入，这样的改动不容易引起人眼察觉，故而操作起来更加方便。但是这种隐藏方法并不能用于对二值图像的信息隐藏。但是二值图像的用途却并不比其他图像小，所以，对二值图像信息隐藏的研究也是相当重要的。

实际生活中以二值图像形式存在的物品有很多，像电子文档、数字签名、合同书、发票、法庭记录、黑白图像等〔绷。二值图像的每一个像素位都用一个值来表示，不存在灰度图像的位平面层。因为二值图像结构整齐，存储方便，所以在传真文件、商品条形码等重要数据文件中都被广泛使用。随着时代的发展，二值图像会越来越频繁地活跃在我们的日常生活中，并且这些二值形式存在的信息都有很大的存储价值和传输价值，所以基于二值图像的隐写术的研究刻不容缓。

因为二值图像仅有“0" "1”两个像素值，因此，直接替换黑白色调容易引起人类视觉器官的察觉，所以，对二值图像的信息隐藏不能单纯地进行像素值替换。在对黑白图像进行信息嵌入时，不提倡只考虑替换像素，而不考虑其周围环境，因为我们修改图像的像素值实际上是将黑白两个颜色的替换，所以我们在改变某一像素值时，一定要考虑到该像素周围的数值情况，防止像素替换后有单独的黑白点存在。我们可以在灰度图像的最不重要位置内任意修改像素值，因为即使我们在这个位置嵌入再多的信息，也不会引起人眼可察觉的失真。但是在黑白图像中，若把一片全是“0”像素中间突然嵌入一个“1”像素，相当于在一片黑图片当中突然点了一个白点，这会很容易引起人眼的察觉，故而不是很好的信息嵌入策略。因为这不符合信息隐藏的初衷，违背了隐写术最基本的要求。

基于二值图像的隐写术，根本方法是通过替换一个或多个像素值来实现秘密信息的嵌入隐藏，也有的研究者在离散余弦变换域或整数小波域对二值图像进行秘密信息嵌入，但这些嵌入策略的效果不如在空间域直接替换像素值明显，这类方法用在图像抖动和普通图像中更加适合。

因为在二值图像当中嵌入秘密信息更容易引起人眼察觉，所以关于二值图像的隐藏策略应该更加注重人眼视觉效果。于是研究者需要认真考虑到二值图像的自身特点，探索研究真正适合二值图像的信息隐写术，虽然这个研究课题更加有难度。

二值图像信息隐藏算法

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二值图像方法一

图像分块嵌入法

图像分块法是最常用最典型的一种隐写方法，该隐藏算法的根本原理是：首先，将二值图像分成大小为m×n的子图像块，然后根据特定的计算策略，再对分开的子图像块根据该计算策略进行相应的操作，确定信息嵌入方法，再根据嵌入方法从中找到可以被替换的像素点，根据秘密信息对该位置进行相应的替换。由于图像分块方法相对简单，且隐藏容量较大，比其他嵌入策略更加实用。因为该方法适合于所有的二值图像，所以是针对二值图像信息隐藏的主要算法。[2]

当我们在利用空间域替换像素值的隐藏方法进行隐写秘密信息时，有两个方面需要思考：(1)用什么方法确定需要被替换的像素点位置才能保证修改后的图像不容易被人眼察觉；(2)用什么方法确定被替换像素和秘密信息之间的关系，从而使得这种方法更适合于盲检测，使隐藏系统的安全性和健壮性更强。

基于图像分块的信息隐藏方法也很多，其中吴星提出的一种比较典型。她的策略是将一个点的周围八个像素从四个方面的平滑度和连通性来确定像素是否可以被替换。分别计算如果改变中间像素能否引起四个方向平滑度和邻域内黑白连通值的变化，然后根据这个方法算出特定的数值，该值被称作“修改度”，“修改度”的值映射的是如果修改了这个像素，能使人类视觉造察觉出来多少，将一幅图像的所有像素点的修改度以矩阵的形式组合在一起。然后把置乱方法分别应用于载体图像和可修改度组成的矩阵中，并将生成的图像进行分块处理，在图像块内根据相应的像素位中可修改度比较大的位置嵌入秘密信息，使得嵌入秘密信息后的图像块中像素和与秘密信息比特位具有相同的奇偶性。即当和是奇数时表示嵌入的数字是，当和是偶数时表示嵌入的数字是对秘密信息的恢复过程也很方便，只要把载密图像经过相同次数的置乱后并按照嵌入时的方法分块，算出每个图像块中的像素和，并观察其奇偶性，便可以成功获得秘密信息。这种嵌入策略具有很好的不可察觉性，并且隐藏容量大，在二值图像当中具有很大的应用潜力。同时，因为隐藏前将图像进行了适当的置乱处理，使秘密信息更加安全，是一种值得推广的二值图像隐写方法。

利用图像分块的方法，通过测定图像块的特性来确定隐藏秘密信息位置的算法具有很多优点，如隐藏容量大、失真小、易于提取等。因此在实际应用中比较广泛。但该方法也有一定的缺点，即难以抵抗复印、扫描等操作加入的噪声，并且，若图像块太小的话，图像块之间的差距会引起图像失真严重，故而分块隐藏方法在某些方面也被限制。

二值图像方法二

游程修改嵌入法

另外一种信息隐藏算法来自Matsui等人提出的基于修改像素游程的方法。本算法一般应用于传真文档中。通常情况下，传真文档应用的是无损压缩技术对数字信息进行编码处理，普通的传真图像将游程编码和哈弗曼编码结合起来混合编码，游程编码是对颜色出现变化的位置和连续同一颜色的像素的个数进行统计。隐藏策略是通过替换游程边缘的像素值，也就是改变游程长度，使游程长度增加或减少1个像素，并通过游程的奇偶性来判断载体内嵌入的秘密信息。本隐藏方法具有方便嵌入、信息不容易被检测等优点，且适合二值图像使用。但因其存在容易引起图像失真的问题，故而容易被人眼发现，隐蔽效果不够好。

二值图像方法三

基于图像特征嵌入法

基于图像的特征进行修改嵌入是指，经过更改图像中的笔画的粗细、线条的模糊与否、图像之间的距离等特征信息来嵌入秘密信息。首先研究图像中每个字中笔画的连接情况，依照研究出的结论对笔画分成大的图像块，再将分出的大图像块分为4个小图像块，根据游程编码的方式分别计算出每个笔画的均宽值。最好将四个小图像块分为A，B两组，然后约定A组变粗B组变细来表示隐藏信息为1，否则表示隐藏信息为0，从而实现了信息隐藏的整个过程。提取过程也很简单，首先根据笔画法对图像进行分块，然后再判断4个小图像块中粗细是否一样来判断隐秘信息。实验证明该方法具有很好的不被察觉效果，而且可以抵抗量化攻击，但其不是所有二值图像都能使用的。

二值图像处理方法

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利用MATLAB处理

二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，而打开表征该像素处于前景。以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。二值图像操作只返回与二值图像的形式或结构有关的信息，如果希望对其他类型的图像进行同样的操作，则首先要将其转换为二进制的图像格式，可以通过调用MATLAB提供的im2bw来实现。二值图像经常出数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果中出现。一些输入输出设备，如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。

二值图像经常使用位图格式存储。

二值图像可以解释为二维整数格，图像变形处理领域很大程度上就是受到这个观点启发。[3]

二值图像与灰度图区别

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灰度图：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值)，灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。

二值图：图像的二值图[4]

，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

二值图像应用领域

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一般二值化图像的应用领域在车牌识别，图像的字符提取。[4]

词条图册

更多图册

参考资料

1.

图像分析的原理及分析方法

．中国知网[引用日期2015-01-23]

2.

二值图像的信息影藏与分析技术研究

．中国知网[引用日期2018-09-12]

3.

python对二值图像的连通域进行标记的方法

．快资讯[引用日期2019-05-07]

4.

二值化算法在车牌识别中的应用

．中国知网[引用日期2019-06-15]