图像加密域可分离可逆信息隐藏算法的系统设计与实现

改进了一种图像加密域可分离可逆信息隐藏的算法,设计并实现了一个图像加密域的可分离可逆信息隐藏软件系统。在此系统中,内容拥有者对未压缩的原始图像使用加密密钥进行加密。然后,信息隐藏者使用信息隐藏密钥把加密图像的最低位平面进行压缩,在压缩所得的空余空间里嵌入额外数据。最后得到包含嵌入信息的加密图像：拥有信息隐藏密钥的接收方,尽管不知道原始图片内容也可以提取出隐藏信息;拥有加密密钥的接收方可以获得原始图像的近似图,但是不能提取隐藏信息;如果同时拥有加密密钥和信息隐藏密钥,那么既可以提取出隐藏信息,也可以利用自然图像的空间相关性恢复出图像的相似图像。实例测试的结果表明,算法具有嵌入容量大、操作更灵活的优点。     

基于位平面循环异或的加密图像可逆信息隐藏

针对密文图像可逆信息隐藏中存在信息嵌入率不高的问题,提出一种基于图像位平面循环异或的可逆信息隐藏算法.将图像高位平面和其相邻的位平面依次循环异或构造新的图像,利用块重排列对新图像的位平面进行无损压缩以便腾出空间,对压缩后的图像进行加密之后在腾出的空间位置嵌入额外的秘密信息.接收方接收含有秘密信息的加密图像后,根据需求可以对图像进行可分离式的提取信息和无损恢复原始图像.实验结果表明,通过循环异或操作后的图像位平面更适合无损压缩,算法的嵌入容量得到显著提升.     

减少相邻位平面间冗余度的加密图像可逆信息隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法在对位平面压缩时未能充分利用位平面间的相关性的问题,为了降低位平面的压缩率从而提高嵌入容量,提出一种减少相邻位平面间冗余度的加密域可逆信息隐藏算法。方法 算法将图像进行分块并将块的位置进行置乱,置乱并未改变位平面的块内像素的相关性,使得位平面的块同样利于压缩。将块置乱后的图像的高位平面与次高位进行异或操作后得到新的次高位平面,再用新的次高位异或比它低一位的位平面。依次对其余的低位平面进行同样的操作后得到新的低7个位平面,将它们与原始最高位相结合得到新的图像的8个位平面。使用BBE（binary-block embeding）算法对新的图像的位平面进行压缩为嵌入信息腾出空间。为了保证加密图像的安全性,对腾出空间后的图像进行异或加密。结果 对相邻位平面进行异或后使除了最高位平面外的低位平面更平滑,减少了不能使用BBE算法压缩的块及压缩的不好的块的个数,更有利于用BBE算法对图像进行压缩。提出的算法与现有的基于位平面压缩的算法相比得到了较高的嵌入率,对不同纹理的图像而言,嵌入的容量平均提高了0.4 bit/像素。结论 实验结果表明,提出的算法在保证安全性的同时可以腾出更多的空间来嵌入额外的信息,在实际生活中能根据需求灵活地嵌入信息。嵌入的信息能无损地提取,且图像能完全恢复。总的来说,提出的算法具有良好的性能。     

基于Peano曲线扫描的大容量密文域可逆信息隐藏方案

针对现有密文域可逆信息隐藏算法中存在嵌入率低、安全性不足等问题进行了研究,提出了一种利用图像像素间相关性的大容量密文域可逆信息隐藏方案.首先利用图像位平面间相关性减小冗余,再使用Peano曲线对位平面进行扫描,利用游程霍夫曼编码对每个位平面进行压缩,而后利用图像高位信息对低位空间进行填充,最后用填充消息作为隐藏密钥对秘密信息异或加密实现嵌入.实验结果表明,该方法可完全可逆地恢复原始图像,平均最大嵌入容量达2.53 bpp.     

基于预测误差双重编码的大容量密文域可逆信息隐藏算法

针对目前密文域可逆信息隐藏算法嵌入容量较小的问题,提出了基于预测误差双重编码的大容量密文域可逆可分离信息隐藏算法。首先为了预留秘密信息的嵌入空间,图像拥有者利用基于预测误差的哈夫曼编码及扩展游程编码对图像进行预处理,然后加密图像;数据嵌入者在加密后的图像中嵌入秘密信息;接收者根据信息隐藏密钥可以准确无误地提取秘密信息,根据解密密钥可以无损恢复图像,两者无顺序要求。实验结果表明,预测误差双重编码的应用有效地提高了嵌入容量。     

基于密文医学图像的可逆信息隐藏算法

针对现有算法嵌入容量低以及应用于医学图像时效果不稳定的问题,提出一种基于斜线分组和梯度算子的密文医学图像的可逆信息隐藏算法。算法利用按位异或操作对医学图像加密,接着对密文图像分块,每块再斜线分为4组,根据待嵌入2比特信息翻转对应像素组的最低3位有效位（3LSBs）。接收端先解密图像,然后根据信息隐藏密钥和梯度算子恢复原始图像并提取信息。实验结果显示,算法能无损地恢复原始医学图像,准确地提取嵌入信息,在分块大小相同的情况下,有更好的嵌入容量,更高的PSNR值和更低的信息提取错误率。     

基于Paillier的可分离密文域可逆信息隐藏

为了提高信息嵌入率和实现直接解密后无损恢复原始图像,提出了基于Paillier的可分离密文域可逆信息隐藏算法.首先图像拥有者利用Paillier算法对图像进行加密后上传云服务器;而后信息隐藏者在云服务器中生成三个零矩阵,通过构造尺寸大小为2×2的填充分块进行信息嵌入;接收方根据不同的密钥,实现信息提取与图像解密的可分离.实验结果表明,相比于传统的可逆嵌入算法,该算法直接解密后不会存在失真的现象,并且最大嵌入率可达到2 bpp.     

基于位平面无损压缩的密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高,可逆性不强,鲁棒性差的问题,提出一种密文图像位平面无损压缩的可逆信息隐藏算法。首先介绍二进制数据位压缩编码方式,使用该方式将低位平面信息存储于压缩后的高位平面中。而后加密图像,采用比特替换的方式在低位平面嵌入秘密信息,最后按位重组图像。接收方提取秘密信息和恢复图像的操作相互独立。实验证明,该算法具有较高的嵌入率,可逆恢复的载体图像质量较好,能够有效抵抗一定程度的噪声及数据丢失攻击。     

基于位平面分割的密文域可逆信息隐藏算法

针对传统密文域可逆信息隐藏算法嵌入率低的问题,为提高嵌入容量,提出一种基于位平面分割的可逆信息隐藏算法。首先对高位平面进行定长游程编码压缩,压缩结果进行流加密并作为其头部信息,利用压缩冗余嵌入数据;然后对中位平面进行Logistic混沌加密;最后将低位平面进行位翻转,利用AGM（Adaptive Group Modification）方法嵌入数据。实验表明,该方法实现简单,嵌入率不超过0.5bpp时,解密后携秘图像的PSNR≈47.8dB,实现了解密与提取的可分离,提取后再解密图像可100%恢复。     

结合Kd-树和熵编码的密文图像可逆数据隐藏

目的 密文图像可逆数据隐藏技术既可以保证载体内容不被泄露,又可以传递秘密信息,在军事、医疗等方面发挥着重要的作用。然而,以往的大多数方法存在图像冗余未被充分利用、数据嵌入容量不足等问题。为解决这些问题,提出了一种结合Kd-树和熵编码的高容量密文图像可逆数据隐藏算法。方法 该方法在图像加密之前需要对图像应用中值边缘检测(median-edge detector,MED)算法计算预测误差,并把得到的预测误差绝对值图像划分为两个区域:S0区域和S1区域。根据Kd-树标签算法和熵编码生成辅助信息,在对图像使用加密密钥K_e加密之后嵌入辅助信息,生成加密图像;在秘密数据嵌入阶段,根据附加信息和数据隐藏密钥嵌入秘密数据,生成载密图像;在解密阶段可以根据附加信息、图像加密密钥和数据隐藏密钥提取秘密数据并无损恢复图像。结果 实验测试了BOWS-2(break our watermarking system 2nd)数据集,平均嵌入容量为3.910 bit/像素。与现有的几种方法进行比较,该算法可以获得更高的秘密数据嵌入容量。结论 该方法在图像加密前腾出空间,与相关算法相比,实现了更高的嵌入容量,并且可以实现原始图像的无损恢复。     

密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法未能充分利用图像的全部位平面的问题,提出了一种密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏。方法 对载体图像进行加密,然后将隐蔽信息嵌入到加密图像中,进行隐蔽传输,发送给接收者。本文将灰度图像的8个位平面都用来进行数据嵌入,并把每个位平面划分成不重叠的块,分为非连续块（块内像素值0,1都存在）和连续块（块内为全0或全1像素值）,按块进行重排列且将排列前的块标签嵌入到重排列图像中,使用流密码对图像进行加密。在数据嵌入阶段,提出了带修正信息的像素预测方法用于非连续块的嵌入。连续块中,保持块内右下角像素值不变,用于连续块的恢复,其他位置嵌入数据;非连续块中,对预测正确的像素嵌入数据,预测错误的像素保持不变。结果 实验过程实现了多种密文域可逆数据隐藏算法,本文进行大量对比实验,并在BOSSbase和BOWS-2数据集上进行验证,与其他方法比较,本文方法在BOSSbase和BOWS-2数据集上的嵌入率分别提升了42.1%和43.3%。结论 提出的加密图像可逆数据隐藏方案,通过对不同性质的块采用不同方法进行数据嵌入,利用图像全位面信息,使得方案能够获得更高的嵌入率,表明了本文方法的有效性。     

Lossless data hiding algorithm for encrypted images with high capacity

In this paper, a novel reversible data hiding algorithm for encrypted images is proposed. In encryption phase, chaotic sequence is applied to encrypt the original image. Then the least significant bits (LSBs) of pixels in encrypted image are losslessly compressed to leave place for secret data. With auxiliary bit stream, the lossless compression is realized by the Hamming distance calculation between the LSB stream and auxiliary stream. At receiving terminal, the operation is flexible, that is, it meets the requirement of separation. With the decryption key, a receiver can get access to the marked decrypted image which is similar to the original one. With data-hiding key, the receiver can successfully extract secret data from the marked encrypted image. With both keys, the receiver can get secret data and the exactly original image. Compared with existing methods, experiments show the feasibility and efficiency of the proposed method, especially in aspect of embedding capacity, embedding quality and error-free recovery with increasing payload.     

A Steganography Based on Optimal Multi-Threshold Block Labeling

Hiding secret data in digital images is one of the major research fields in information security. Recently, reversible data hiding in encrypted images has attracted extensive attention due to the emergence of cloud services. This paper proposes a novel reversible data hiding method in encrypted images based on an optimal multi-threshold block labeling technique (OMTBL-RDHEI). In our scheme, the content owner encrypts the cover image with block permutation, pixel permutation, and stream cipher, which preserve the in-block correlation of pixel values. After uploading to the cloud service, the data hider applies the prediction error rearrangement (PER), the optimal threshold selection (OTS), and the multi-threshold labeling (MTL) methods to obtain a compressed version of the encrypted image and embed secret data into the vacated room. The receiver can extract the secret, restore the cover image, or do both according to his/her granted authority. The proposed MTL labels blocks of the encrypted image with a list of threshold values which is optimized with OTS based on the features of the current image. Experimental results show that labeling image blocks with the optimized threshold list can efficiently enlarge the amount of vacated room and thus improve the embedding capacity of an encrypted cover image. Security level of the proposed scheme is analyzed and the embedding capacity is compared with state-of-the-art schemes. Both are concluded with satisfactory performance.     

Reversible data hiding method using meaningful encrypted images

Encrypted image-based reversible data hiding methods have recently been introduced to conduct research on data encryption. In these methods, an image provider generates encrypted images that are supplied to a data sender. The data sender embeds secret data into the images in order to securely communicate with a data receiver. The data receiver can extract secret data and recover the cover image from the encrypted images. Past research has shown that attackers can easily become suspicious in such cases since all images are scrambled during communication. In this paper, we propose a reversible data hiding method that uses meaningful encrypted images. The proposed method is independent from image provider, data sender, and data receiver respectively by separating the images used and the secret data hidden from each other. In addition, the proposed method reduces distortion during image encryption, and features a data embedding scheme to conceal the existence of secret data from attackers. Experimental results show that the proposed method has high embedding capacity and yields satisfactory image quality with a meaningful image.     

基于图像秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法

针对当前密文域可逆信息隐藏算法嵌入秘密信息后的携密密文图像的容错性与抗灾性不强,一旦遭受攻击或损坏就无法重构原始图像与提取秘密信息的问题,提出了一种基于图像秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法,并分析了该算法在云环境下的应用场景。首先,将加密图像分割成大小相同的n份不同携密密文图像。然后,在分割的过程中将拉格朗日插值多项式中的随机量作为冗余信息,并建立秘密信息与多项式各项系数间的映射关系。最后,通过修改加密过程的内置参数,实现秘密信息的可逆嵌入。当收集k份携密密文图像时,可无损地恢复原始图像与提取秘密信息。实验结果表明,所提算法具有计算复杂度低、嵌入容量大和完全可逆等特点。在（3,4）门限方案中,所提算法的最大嵌入率可达4 bpp;在（4,4）门限方案中,其最大嵌入率可达6 bpp。所提算法充分发挥了秘密共享方案的容灾特性,在不降低秘密共享安全性的基础上,增强了携密密文图像的容错性与抗灾性,提高了算法的嵌入容量与云环境应用场景下的容灾能力,保证了载体图像与秘密信息的安全。     

彩色图像信息密写新方法

为实现彩色图像中的安全隐写,首先通过混沌映射算法将图像去相关处理,再经过离散正弦变换, 提出以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量。所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性。实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 b时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性。同时,解决了含密图像进行压缩或作任何有损的格式变换、数据嵌入、信息提取、抵御隐写分析算法难题。     

A novel high payload steganography scheme based on absolute moment block truncation coding

In this paper, we propose an efficient steganography method in the compressed codes of absolute moment block truncation coding (AMBTC). Many recent related schemes focus on implementing reversible data hiding in compressed AMBTC bit stream. However, the reconstructed image of AMBTC is already lossy and the strict reversibility severely limits embedding capacity. Due to the simplicity and regularity of AMBTC codes, implementing irreversible hiding scheme causes very slight loss visual distortion of reconstructed image in exchange of significant improve in embedding capacity. In proposed scheme, smoothness of AMBTC compressed trio is firstly detected, which is then indicated by substituting the LSB of high quantity level with flag bit. For smooth trios, the differences between both quantity levels are firstly encoded by Huffman coding and then concatenated with secret data to generate modified low quantity levels. Meanwhile, all bits in bit planes of smooth trios are substituted with secret data as well. For complex trio, secret bits are only embedded into quantity levels, which is similar to smooth trio except for the differences are encoded by Lloyd-Max quantization. Experimental results indicate that proposed scheme outperforms prior methods both in imperceptivity and embedding capacity, which confirms the effectiveness and superiority of our work.