基于改进PVO自适应嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法

针对加密图像像素间相关性小,嵌入数据困难等问题,提出了一种基于改进PVO自适应嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法.首先将加密图像进行分块处理,所有图像块依据块复杂度自适应地分为多个等级,图像块所在等级越高,所能嵌入数据的容量越大;并对块内像素根据灰度值大小进行升序排列,然后根据排序结果和图像块所在等级确定中间若干位置像素值作为目标像素,目标像素预测分块内其他像素;最后,预测结果根据相关性强度自适应地嵌入秘密信息.实验结果证明此方法具有较好的嵌入质量和嵌入容量.     

利用可变预测的密文域可逆信息隐藏

目的 随着云计算和云存储场景中用户隐私保护的需求日益增加,密文域图像可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrytpted images,RDHEI）受到了广泛关注。然而大多数RDHEI算法以提升嵌入率和保障图像加密安全性为目的,复杂化图像的预处理操作。为此,提出一种基于可变预测和多MSB(most significant bit)替换的密文域图像可逆信息隐藏算法。方法 提出可变预测位平面翻转策略,用相邻像素值迭代预测当前像素值的多位最高有效位。若预测值比翻转值更接近目标像素值,则当前预测位平面可以用于信息隐藏,将其比特值修改为0。同时,用位置图自适应地标记可嵌入像素点。所生成的位置图具有稀疏特征,可以使用算术编码无损压缩。最后,对预留空间后的图像进行加密,通过多MSB替换的策略嵌入隐秘信息和压缩位置图。结果 经实验测试,本文算法在BOWS-2(break our watermarking system 2nd)数据集上平均嵌入率为2.953 bit/像素,并记录了1 000幅图像在预处理前后的每个位平面信息熵,其中最高位平面的信息熵比原始MSB下降了0...     

基于加法同态加密与多高位嵌入的加密域图像可逆信息隐藏

密文域图像可逆信息隐藏将图像加密和可逆信息隐藏相结合,可提升图像网络传输的安全性和信息传输效率。然而,对于密文图像可逆信息隐藏,常规的逐位流加密会破坏图像的空间相关性,影响预留嵌入空间。提出基于加法同态加密与多高位嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法,通过加密预留空间。将原始图像划分为无重叠的块,同一个块采用相同的密钥进行加法同态加密,尽可能地将原始图像子块内像素相关性转移到加密后图像对应的子块中。为了提升安全性,加密后的图像再逐块进行Arnold置乱。依据块内像素与预测值之间的差值,确定该块是否嵌入信息及嵌入容量。对于可嵌入的块,利用少量的像素低位保存预测差值以保证图像可逆,冗余的多高位则以位替换的方式嵌入秘密信息。针对多高位预测可能错误的问题,设计一个依据预测差值大小腾出高位的嵌入位置选择策略,使得越接近的像素值能预留越多的高位空间。在解密阶段,秘密信息能够无误地从子块内像素的多高位提取,图像内容也能根据嵌入的多高位的数量、预测值以及预测差值实现无损恢复。实验结果表明,所提方法对广泛使用的BOWS-2数据集的图像平均嵌入容量可达2.58 bit/pixel,优于其他的同类方法。     

基于码分多址复用的双重加密可逆信息隐藏

针对多数密文域可逆信息隐藏算法嵌入容量小、加密算法单一的问题,提出一种双重加密的方法,并利用码分多址复用（CDMA）的思想嵌入秘密信息。加密时将图像分块,先对像素块进行多粒度置乱加密,再对块中每个像素的中间2位用流密码加密。信息嵌入采用码分多址的思想,选取k个长为4的相互正交的矩阵嵌入k层秘密信息,利用矩阵的正交性实现秘密信息多层嵌入,在提高嵌入容量的同时保证了对像素点的较小改变。对不满足嵌入条件的像素块嵌入伪比特,可避免使用位置图。拥有信息提取密钥的合法接收者可以提取秘密信息;拥有图像解密密钥可以近似恢复原始图像;拥有两种密钥既可提取秘密信息又可无损恢复原始图像。实验结果表明,512×512灰度图像Lena在峰值信噪比（PSNR）大于36 dB时最大嵌入容量133 313 bit。所提算法增强了加密图像安全性,在保证可逆性的同时大大提高密文域可逆信息隐藏嵌入容量。     

基于预测误差编码的加密域可逆数据隐藏算法

为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性,提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法。以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性,利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测,同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中,通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间,使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的情况下可无失真地恢复原始图像和提取秘密信息。实验结果表明,该算法在BOWS-2和UCID数据集上的平均嵌入率分别达到1.717和1.310 bit/pixel,在提高嵌入容量和安全性的同时实现了信息提取操作和图像恢复操作的完全分离。     

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。     

基于预测误差自适应编码的图像加密可逆数据隐藏

针对现有算法中加密图像存在安全隐患,及选用编码不佳导致图像压缩率较低的问题,提出了一种基于预测误差自适应编码的图像加密可逆数据隐藏算法.图像加密阶段,设计了一种基于误差维持的图像加密算法,首先对3×3的图像块做块间置乱和像素调制加密,然后根据图像块中心像素值将非中心像素分组置乱.数据嵌入阶段,根据图像自身预测误差分布自...     

结合层次结构和直方图平移的无损数据隐藏

针对现有基于差值直方图方法利用原始图像结构关系上的不足,提出了一种基于层次结构和差值直方图平移的无损数据隐藏方法RDH-HSDHS。RDH-HSDHS利用原始图像数据块中像素的差值形成直方图,充分利用图像中相邻像素间的相关性嵌入数据,为了进一步利用数据块中的参考像素进行数据嵌入,将参考像素组成新的图像进行下一层水印嵌入,直到当前层的嵌入容量小于解码所需的附加信息的长度或隐秘图像质量小于给定阈值。实验仿真结果表明,RDH-HSDHS能较好利用原始图像的全局和局部特性,在嵌入容量和隐秘图像质量之间达到较好的折中,在隐秘图像质量超过30 dB的同时,嵌入容量大于0.75 bit/pixel。另外,与相似方法的性能比较证明了提出方法的优势。该方法能有效应用于高质量需求的图像载体中进行信息隐藏。     

基于LASSO的可逆图像水印算法

对于采用差值扩展-直方图平移的可逆水印算法,提高预测的准确度有利于减小预测误差,从而在同等嵌入失真时获得更大的嵌入容量。为了进一步提高图像像素预测的准确度,构造了一种基于LASSO （Least Absolute Shrinkage And Selection Operator）的局部预测算法。具体而言,根据图像存在边缘、纹理方向的特点,将图像像素预测问题表征为基于LASSO的优化问题;然后通过优化求解得到预测系数,进而得到预测误差;随后利用预测误差,结合差值扩展-直方图平移嵌入技术设计可逆图像水印算法。实验仿真结果表明,与当前预测性能较好的、基于最小二乘局部预测的可逆图像水印算法相比,所提算法在嵌入相同的数据时拥有更高的峰值信噪比（PSNR）。     

基于预测误差差值扩展和最低有效位替换的可逆数据隐藏

将差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展和最低有效位（LSB）替换的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、定位图偏大等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,改变差值扩展公式以减少不可扩展差值的数量,提高定位图的压缩率,从而增加嵌入容量;最后,运用LSB替换法嵌入数据,将差值扩展与数据嵌入过程分离,嵌入端和提取端均只需进行一次差值扩展,嵌入和提取效率得以提高。提取端在提取信息时可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,该算法在提高嵌入容量和图像质量的同时降低了算法复杂度。     

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.     

自适应编码的高容量密文可逆信息隐藏算法

随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images, RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的广泛关注.为了能在加密图像中嵌入充足的额外信息,提出了一种自适应编码的高容量RDHEI算法.首先,计算原始图像不同预测误差的出现概率并自适应的生成哈夫曼编码;然后,利用流密码加密原始图像,根据像素预测误差对应的哈夫曼码字对加密后像素进行标记;最后,以位替换方式将信息嵌入到已标记像素的预留空间中.经实验验证:该算法在正确提取嵌入信息的同时,无损地恢复了原始图像.与同类算法相比,该算法充分利用了图像本身的纹理特性,有效地提高了图像嵌入率.在UCID,BOSSBase和BOWS-2这3个图像集上,该算法的平均嵌入率达到3.162bpp,3.917bpp以及3.775bpp,与当前性能最佳算法相比,提升了0.263 bpp, 0.292 bpp以及0.280 bpp.     

基于高阶位平面冗余的可逆信息隐藏方法

针对现有加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)方法存在的隐藏容量低、解密标记图像质量差的问题,提出了一种新的基于高阶位平面冗余的RDHEI方法.首先,通过Logistic映射对原始图像进行分块加密,并保留块内像素高阶位平面的冗余;其次,依据块内高阶位和低阶位个数是否相同的规则将加密后的图像块分为可嵌入块和不可嵌入块,并在可...     

图像分区选择的像素值排序可逆数据隐藏

目的 基于像素值排序（PVO）的数据隐藏算法因其高保真的优越性受到广泛重视,并不断得到改进。本文提出一种图像分区选择思想,以进一步充分利用图像的嵌入空间,改善PVO算法的嵌入性能,提高载秘图像的信噪比。方法 原始PVO算法通常采用预测差值“1”进行数据隐藏,对平滑像素组有较好的利用率和隐蔽性,而对毛躁像素组隐秘性能明显下降,算法性能与图像像素分布情况密切相关。本文在PVO算法基础上提出图像分区选择的思想,首先,将原始图像分为若干区域,然后按移位率从小到大的顺序依次选择图像区域;其次,在每个区域中选择合适的嵌入预测误差;最后,按顺序在被选区域利用该区域的最优嵌入差值完成信息嵌入。结果 假设将图像划分为8×8个区域,对本文算法与原始PVO算法进行比较,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Elaine图像的移位率由81.59%降为74.40%,载秘图像的峰值信噪比（PSNR）值由55.388 2提高为56.996 9,提高了1.608 7,采用其他图像并就不同嵌入量进行实验,各图像PSNR值均表现出不同程度的提高。其次,将图像分别划分为2×2、4×4、8×8、16×16个分区,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Lena图像PSNR由原始PVO的59.204 6逐渐增加至60.846 9,其他图像在不同嵌入量时PSNR均随着分区数的增加而有不同程度的提高。结论 本文提出的基于图像分区选择的改进PVO算法,可根据像素分布情况增加对嵌入空间的利用,在相同嵌入量情况下,改进后的算法能够获得更高的PSNR值;在一定分区数量条件范围内,分区数量与图像PSNR值表现出正相关性,随着分区数量的增加,图像PSNR值随之增加;本文方法在一定程度上改善了嵌入容量,弥补了因分区数量增加带来的辅助信息增加的问题。     

基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.     

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。     

利用像素置换的自适应可逆信息隐藏

目的 像素置换作为一种可逆信息隐藏方式具有良好的抗灰度直方图隐写分析能力,但嵌入容量偏小一直是其缺陷。针对这一问题,提出了一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏算法。方法 首先,与传统2×2像素块结构相比构造了尺寸更小的像素对结构,使得载体图像可以被更稠密地分割,为嵌入容量的提升提供了基数条件。其次,提出适用于该新像素结构的可嵌像素对（EPP）筛选条件,避免嵌入过程引起图像质量大幅下降。之后,根据EPP的灰度趋势差异对其进行自适应预编码,提高Huffman编码压缩比,进一步提升算法嵌入容量。最终,通过像素置换嵌入信息。结果 与2×2像素块结构的非自适应图像隐写算法相比,在同样保证灰度直方图稳定性的情况下该算法的PSNR提高了32%左右,嵌入容量提高了95%以上。其中自适应性对嵌入容量提升的贡献极大。结论 本文算法同时具有抗灰度直方图隐写分析能力与高嵌入容量性的可逆信息隐藏。算法构造了更高效的可嵌单位,并且针对不同载体图像的特点对其可嵌区域进行差异化编码。实验结果表明,本文算法在具有更好的不可见性的同时,嵌入容量得到大幅提升。