1.一种基于共生生物搜索的信息隐藏图像恢复方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)隐藏图像恢复的生态系统初始化：假设不可信像素p有m位被破坏，被破坏的位取值m m为0或者1，则共有2个可能值，令k＝2 ，k为隐藏图像共生生物搜索生态系统种群个数，设由不可信像素p的k个可能值建立的个体生态系统种群为X＝{p1,p2,p3,…,pk}，种群X的最大值为ub＝max{p1,p2,p3,…,pk}、最小值为lb＝min{p1,p2,p3,…,pk}，则生态系统搜索的范围m为：[lb,ub]，搜索的最大迭代次数为2 ，用方差表示适应度，方差越小即适应度越好，方差越大即适应度越差，寻找p邻域中的可信像素，计算种群X中每个个体与邻域可信像素的方差var(pi)，选择适应度最好的个体作为当前最优解Pbest；

2)隐藏图像恢复的互利共生阶段：从隐藏图像像素p的种群X中，随机选择两个可能值pi和pj且i≠j，计算pi和pj间的关系特征向量：MV＝(pi+pj)/2，

隐藏图像像素互利共生关系的可能值：

pinew＝pi+α*(Pbest‑MV*BF1)，

pjnew＝pj+β*(Pbest‑MV*BF2)，

其中，BF1和BF2为获益因子，获益因子值为0或1，α,β是[0,1]区间的随机数，计算pinew、pjnew与邻域可信像素的适应度：若方差var(pinew)<方差var(pi)，则用pinew替换pi、并更新隐藏图像像素点p的种群X，否则，pi保持不变，同理，pjnew一样处理；

3)隐藏图像恢复的偏利共生阶段：从隐藏图像像素点p的种群X中，随机选择另一个像素可能值pj，计算pi从pj的共生关系中的获利情况，而pj保持不变，计算方法如下：pinew＝pi+δ*(Pbest‑pj)，

其中，δ为[‑1,1]之间的随机数，计算pinew与邻域中可信像素的方差，若var(pinew)

4)隐藏图像恢复的寄生阶段：在[lb，ub]区间中随机生成一个像素估计值：pinew＝lb+φ*(ub‑lb)，

其中，φ是[0,1]区间的随机数，计算pinew与邻域中可信点的方差，若var(pinew)