基于完整上下文预测的可逆数据隐藏

提出一种非线性、自适应、基于完整上下文的梯度调整预测算子FCGAP。FCGAP适用于图像可逆数据隐藏算法。在FCGAP中,目标像素的预测值等于4邻域像素值的加权平均,加权系数由与目标像素最近距离的12近邻确定。采用FCGAP,提出一种高容量低失真的可逆数据隐藏算法。实验结果表明,FCGAP能充分利用上下文信息,提高像素预测精度,基于FCGAP提出的可逆数据隐藏算法相比已有可逆数据隐藏算法具有更好的容量-失真性能。     

基于像素预测和块标记的图像密文可逆信息隐藏

图像密文可逆信息隐藏是一种在加密图像上嵌入附加的信息,并能无损地提取信息和恢复原始图像的技术.由于该技术不仅能有效地实现信息传递,还能保障传输载体的安全性,所以随着云计算的发展和对隐私保护的需求的日益增长,近年来图像密文可逆信息隐藏逐渐得到广泛的关注.基于像素预测和分块标记的图像密文可逆信息隐藏算法,重点研究如何在保障安全性的同时,实现高嵌入容量和完全可逆性.在预处理阶段,采用中值预测的方法计算得到图像的预测误差.不同于之前的算法,该算法使用最高有效位表示预测误差的符号位,其余位平面表示数值位后得到预测误差位平面,并将预测误差位平面分块后自适应地标记.所得到的标记序列具有稀疏特征,可以使用算术编码有效压缩.在加密阶段,使用密钥生成伪随机矩阵,对原始图像的像素执行异或操作.在信息隐藏阶段,对于每种分块使用不同方法嵌入附加信息.最后根据相应密钥即可无损地提取信息并恢复原始图像.实验结果表明,提出算法的最终结果相较于此前的同类算法而言,在保证安全性和可逆性的同时,嵌入容量得到明显提升.     

基于块调制-置乱的图像加密算法安全性分析

块调制-置乱图像加密是加密域可逆信息隐藏常用的加密方法之一,能有效提高算法的隐藏容量和抵抗现有唯密文、已知明文等攻击的能力.针对块调制-置乱图像加密,提出一种已知明文攻击条件下的密钥流估计方法.首先,定义图像差值块,分析指出块调制生成密文块以较高的概率保持差值块不变的特性.然后,提出一种伪差值图像构建、差值块立方均值索...     

基于预测误差修改的医学图像数据隐藏方法

针对医学图像可逆数据隐藏高保真、高容量、高频繁地插入和可逆性等特点,提出了一种基于预测误差修改的可逆数据隐藏算法,不需要对图像进行分块处理,利用加权线性预测得到预测图像,在预测误差直方图中采用4峰值点进行隐秘数据嵌入,较好地解决了医学图像中出现得较多的溢出问题,并在保证图像质量的同时增加了嵌入容量。理论分析和实验结果证明了算法的优越性。     

一种基于七巧板游戏的数字图像信息伪装方法

提出一种基于七巧板游戏的数字图像信息伪装方法,将机密数字图像和载体图像都分成适当的小块,按一定的条件寻找最佳匹配关系,然后将描述匹配关系的参数经编码后隐藏在载体图像中,到接收方提取参数,利用匹配关系恢复出机密图像。     

异或-置乱框架下邻域预测加密域可逆信息隐藏

为提高加密图像的安全性和解密图像质量,提出一种异或-置乱框架下邻域预测加密域可逆信息隐藏算法.异或-置乱加密能同时保护原始像素的统计信息和位置信息,减小图像内容泄露的风险.基于密钥伪随机选择加密像素并替换选择像素的最高有效位实现秘密信息的隐藏.图像解密阶段,采用邻域预测推断可能的携密像素并对其像素值进行修正以提高解密图像的质量.图像恢复阶段,利用5个邻域模板计算携密像素的波动性以推断携密像素的最高有效位是否被改变.分析讨论了阈值选取和预测的准确性,对比分析了异或-置乱加密与异或加密生成的加密图像的内容安全性.实验结果表明：所提的邻域预测方法能正确预测出96%以上的携密像素.与现有同类算法相比,所提算法不仅提高了加密图像内容的安全性,而且相同嵌入容量下解密图像的质量高出同类算法5~23dB.     

基于块参照像素的无损信息隐藏算法

提出一种具有高嵌入容量的图像无损信息隐藏算法。首先将载体图像分成互不重叠的子块,然后在每块中选定一个参照像素,并计算参照像素与块内其它像素的差。在像素差直方图移位产生冗余空间之后,机密信息就可以无损地嵌入到这些冗余空间中。该方法在机密信息提取后可完全恢复载体图像,而且提取机密信息和恢复载体图像不需要除机密信息长度之外的任何信息。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于同态加密的密文域可逆信息隐藏技术研究

为了提高嵌入容量和实现解密与提取信息的可分离性,文章将希尔伯特曲线和同态加密的特性运用到密文域可逆信息隐藏中。首先,图像拥有者对原始图像进行预处理,并在加密后构造密文镜像点。然后,信息隐藏者通过同态加法对目标像素点进行秘密信息嵌入。最后,接收方不仅可以提取秘密信息,还可以无损地恢复原始图像。实验证明,文章方案不但能够实现解密与提取信息的可分离性,而且在保证图像质量的前提下,最大嵌入容量可达到69120bits.     

基于改进差分进化算法的多阈值图像分割

阈值法是一种简单有效的图像分割技术.但是阈值法也有着明显的缺点,即阈值求解的计算量随阈值的增加而指数级增长.为克服多阈值图像分割计算量大、运算时间长的缺点,引入改进的差分进化算法,提出新的变异策略,采用自适应的缩放因子和交叉系数,并新增扰动策略.改进的算法将多阈值分割模型视为优化问题,将最大类间方差法作为目标函数,实现多阈值分割.实验结果表明,和其它算法相比,该算法不仅可以取得正确的分割结果,而且分割速度更快.     

基于BMP图像的分散隐写技术研究

在分析BMP图像文件格式的基础上,设计了基于BMP图像的多文件分散式信息隐写方案。方案采用最不重要的比特位的方法对信息进行搭载,信息文件在搭载前采用AES算法进行加密处理,然后分割成多个信息文件块,分别搭载到多个BMP图像文件,方案通过验证信息文件的Hash摘要值来保证还原出的文件的完整性。经过测试与分析表明所提方案是可行的。     

A new fast reversible method for image safe transfer

In this paper a novel reversible method for fast and safe image transfer is proposed. The method combines compression, data hiding and partial encryption of images in a single processing step. The proposed approach can embed data into the image according to the message size and partially encrypt the image and the message without changing the original image content. Moreover, during the same process the image is lossless compressed. Nevertheless, the compression rate depends on the upper bound of message size to embed in the image. The main idea is to decompose the original image into two sub-images and to apply various processes to each sub-image in order to gain space and increase the amount of embedded data. The two sub-images are then scrambled and partially encrypted. The most significant characteristic of the proposed method is the utilization of a single procedure to simultaneously perform the compression, the reversible data hiding and the partial encryption rather than using three separate procedures. Our approach reduces then the computational effort and the required computation time. This method is specially suited for medical images where one can associate the patient diagnostic to the concerned medical image for safe transfer purpose.     

基于混沌映射的图像块加密算法

针对图像置乱和扩散加密算法中的漏洞,提出一个明文信息可以参与的加密算法.通过耦合混沌序列来提取部分明文信息,采用提取的明文信息控制密钥的产生进而对明文加密.在加密的过程中,利用计算机二进制的特点进行分块加密,并对图像进行扩散处理.理论分析和仿真实验结果表明,该算法具有足够大的密钥空间,密文对密钥很敏感,能够抵抗明文攻击和统计攻击,比仅对图像置乱和扩散加密更安全,并且加密效果较理想,可广泛应用于信息安全领域.     

基于自适应块参照值的密文域可逆信息隐藏

针对当前密文域图像可逆信息隐藏容量不足,可逆性不强且实现复杂、效率低下的问题,提出一种基于自适应的块参照值的密文域可逆信息隐藏技术。该技术对图像按照四叉树分割的方式进行自适应分块,对部分图像块求取均值并保留,利用伪随机序列加密图像,并通过加法运算嵌入秘密信息。利用保留的均值可独立进行秘密信息的提取和图像解密,载体图像可完全恢复。实验表明,该方法简单、高效且计算简便,具有较好的隐藏容量、可逆性和可分离性。     

基于与中间块比较的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于与中间块比较的快速分形编码算法。该算法是对基于形态特征的快速分形图像编码算法的改进,将形态特征意义下的最近邻匹配改进为与中间块的误差意义下的最近邻匹配,并且在最近邻的邻域内进一步搜索最优匹配父块时,对各父块进行8种等距变换,而不是在找到最优匹配父块后进行,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围。实验结果表明,该算法编码速度大大提高,并且在相近编码时间的前提下该算法的解码图像质量比基于形态特征的算法好。     

IFS分形图像快速压缩编码

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图像编码的概念,特别是Ｊａｃｑｕｉｎ给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以来,分形图像编码得到了越来越多的关注,但分形图像压缩往往需要较长时间,这就给具体实用带来了巨大困难。本文首先给出分形图像压缩理论,然后在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法,包括建立小方块被匹配概率活动表,按相似度找到匹配块,隔点计算法等。针对上述改进算法,作了具体实验。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

基于遗传算法的灰度-梯度熵多阈值图像分割

一些基于熵的阈值图像分割技术考虑了空间信息,从而能够提高阈值分割的性能,但是仍然不能较好地区分边缘和噪声。尽管灰度-梯度（gray-level & gradient-magnitude,GLGM）熵算法能有效地解决以上问题,但是针对多目标和复杂图像却不能有效地分割。为此,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm,GA）的GLGM熵多阈值快速分割方法。该方法应用积分图思想将GLGM熵算法阈值搜索空间从O(9′ L)降到O(L),并将GLGM熵算法从单阈值拓展到多阈值。最后应用基于实数编码的遗传算法搜索GLGM熵多阈值的最佳阈值。仿真结果表明,该方法能够实现图像的快速多阈值分割,适合复杂图像分割。     

自适应的密文彩色图像可逆数据隐藏算法

为了提高直方图平移算法嵌入率和图像感知质量,提出一种自适应的密文彩色图像可逆数据隐藏算法。利用Logistics混沌置乱加密算法对彩色图像进行加密;对加密后的图像块根据设定的波动阈值自适应地分成平滑块和陡峭块;对平滑块进行高平面位比特替换,对陡峭块进行直方图平移和多比特位嵌入来提升嵌入率和图像质量。实验结果表明,该算法具有较高嵌入容量且感知质量较好,当嵌入率为1.142bpp时,峰值信噪比可达35dB以上,并且抵抗噪声、剪切攻击时鲁棒性较好。     

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。     

一种基于GAN和纠错编码技术的无嵌入隐写方法

为解决传统的信息隐藏技术中隐写容量小和隐写安全性低的不足,提出了利用生成式对抗网络(GAN)的无载体信息隐藏方法.首先利用噪声驱动生成器直接生成含密图像,然后训练秘密信息提取器以恢复隐藏的秘密消息.同时,进一步优化了提取器的训练任务,并引入冗余纠错编码技术.实验结果表明,相比同类方法,在大隐写容量的情况下,具有更高的信息提取准确率,同时加快了提取器的训练收敛速度.