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适应编码,使用编码表对像素进行标记分类后,将编码表与附加数据共同隐藏在加密图像中生成携密加密图像.实验结果表明：加密阶段分组置乱操作,使原始图像与加密图像中特征值差异块数增多,难以确定加密前后图像中各图像块间的对应关系,提高了加密图像的安全性,且图像整体的预测误差分布保持不变;相较于现有算法,平均嵌入率提高0.49bpp以上,且能无损提取附加数据、恢复原始图像.     

JPEG比特流加密域大容量可逆数据隐藏

兼顾加密JPEG图像的隐藏容量和安全性,提出一种JPEG比特流加密域可逆数据隐藏新方法。该算法设计了一种块间置乱与块内加密相结合的JPEG比特流加密方法,不仅实现对图像块的伪随机置乱,还实现了熵编码块的霍夫曼编码和扩展位的全加密,降低信息泄露可能性的同时,提高了算法抵抗唯密文攻击的能力。同时,该算法生成的加密JPEG比特流与JPEG解码标准兼容,解码得到的加密图像类似随机噪声且与原始图像大小相同,所有图像块熵编码都可以用来隐藏附加信息,有效解决了隐藏容量与安全性之间的矛盾。对比分析了算法的安全性、文件大小和隐藏容量等性能。实验仿真结果表明本文算法能有效抵抗唯密文攻击,隐藏容量是现有最新同类算法的4倍以上。     

可分离的加密域十六进制可逆信息隐藏

针对当前可逆信息隐藏技术可分离性差、载体恢复失真较大的问题,提出了一种可分离的加密域可逆信息隐藏方案。在R-LWE公钥密码算法加密过程中,通过对加密域冗余区间的重量化与对密文数据的再编码,可在密文冗余中嵌入十六进制数构成的秘密信息。嵌入信息后,使用隐写密钥可以完整提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据,提取过程与解密过程可分离。理论推导出了影响信息提取与直接解密正确性的相关参数,通过仿真实验得出了参数的可取值区间,实验结果表明本方案在实现加密域的可分离可逆信息隐藏的基础上充分保证了嵌入后的明文解密的可逆性,而且1比特明文在密文域最大可负载4比特秘密信息。     

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。     

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。     

抵抗唯密文攻击的可分离加密域可逆信息隐藏

为提高密文图像安全性和算法的可逆性,提出一种抵抗唯密文攻击的可分离加密域可逆信息隐藏算法.图像拥有者将图像不重叠地分块后,采用不同密钥分别异或加密块内像素的高3位和低5位,再进行块置乱得到密文图像.信息隐藏者利用像素波动性和无损压缩技术获得较大的嵌入容量,以位翻转方式隐藏附加信息,并通过记录像素波动性实现算法的完全可逆.图像接收者既可无差错提取信息,又可无损恢复原始图像.选取Uncompressedcolor image database图像集中的图像进行实验,结果表明,在数量为20, 50, 70, 100的密文图像集上实施唯密文攻击所得流密码正确率均为50%左右,有效地提高了算法抵抗唯密文攻击的能力;与3种同类算法相比,该算法的隐藏容量分别提升了145.69%, 148.21%, 240.85%,且得到的解密图像质量均提高约5 dB.     

基于自适应MSB与差值预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法

为提高密文域可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI）的嵌入容量,提出了一种基于自适应MSB（most significant bit）与差值预测的RDH-EI方案。首先将图像进行分块,然后进行块级加密和置乱以抵抗对于加密图像的分析。在嵌入数据阶段,对于自适应MSB预测的方法进行改进,将没有嵌入数据的块,利用部分块内像素之间差值很小的特点采用自适应差值预测的方法嵌入数据,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其他像素从而腾出更多的嵌入空间。实验结果表明,所提方法具有可逆性和可分离性,并且在自适应MSB预测方法的基础上进一步提高了嵌入容量,对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高了大约7 445 bit。     

定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏

目的密文域可逆信息隐藏是一种可以在加密图像中嵌入秘密信息、保证秘密信息可以无错提取以及明文图像可以无损恢复的技术,越来越受到研究者们的关注,并广泛应用于云服务器端的用户隐私保护。针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高的问题,提出一种联合定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法。方法使用定长编码与哈夫曼编码相结合的分组编码方式对原始明文图像高位平面进行压缩,通过重排列将空出空间排放在低位平面中,并使用流密码加密重排后的图像。然后将秘密信息嵌入密文图像低位平面的空出空间中。合法接收方可分离地实现秘密信息的无错提取以及原始明文图像的无损恢复。结果实验结果表明,所提算法的嵌入率在UCID(an uncompressed color image database)、BOSSBase(Break Our Steganographic System)和BOWS-2(Break Our Watermarking System 2nd)这3个数据集上达到2.123 4 bit/像素、2.410 7 bit/像素和2.380 3 bit/像素,分别比同类算法高出0.246 6 bit/像素、0.088...     

基于差值直方图平移的密文域可逆信息隐藏算法

目前的差值直方图平移算法多数存在嵌入容量偏低的缺点,因此,在信息隐藏算法的基础上,提出一种大容量的密文域可逆信息隐藏算法。利用单同态加密在加密域内直接对图像进行操作,将图像分成大小相同的块,每块图像的像素根据位置关系进行分组,通过对互不重叠的4个相邻像素作差建立分块差值直方图,再选取两侧边缘值作为嵌入位置以提高嵌入容量。实验结果表明,该算法在提高信息嵌入率的同时可保证直接解密后的图像具有较高的PSNR值,并且能够完全恢复载体图像。     

基于R-LWE的密文域多比特可逆信息隐藏算法

密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基于R-LWE(ring-learning with errors)的密文域多比特可逆信息隐藏方案.首先使用R-LWE算法对载体明文进行快速高强度加密,然后通过对单位比特明文在密文空间映射区域的重量化以及对应密文的再编码,实现了在密文中嵌入多比特隐藏信息;嵌入信息时,根据加密过程中的数据分布特征来进行嵌入编码,保证了加解密与信息提取的鲁棒性;解密与提取信息时,先计算量化系数,而后采用不同的量化标准分别进行解密或信息提取,实现了解密与提取过程的可分离.分析方案的正确性时,首先推导方案出错的概率,说明了算法中引入的噪声的标准差对方案正确性的影响,然后结合理论分析与实验得出了保证方案正确性的噪声标准差的取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化,论证了密文中嵌入隐藏信息的不可感知性.实验结果表明：该文方案不仅能够实现嵌入后密文的无差错解密与秘密信息的可靠提取,并且单位比特明文在密文域能够负载多比特隐藏信息,密文嵌入率最高可达到0.2353bpb.     

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...     

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。     

基于纹理度划分的医学图像可逆信息隐藏方法

针对目前具有对比度增强效果的可逆信息隐藏（RDH）算法大多受到嵌入率的影响,未能实现较好的对比度增强效果的问题,提出一种基于纹理度划分的医学图像可逆信息隐藏方法。首先,通过对比度拉伸的方法实现医学图像对比度增强;然后,再利用医学图像纹理度的自身特点,将医学图像划分为高、低两类纹理度等级,其中高纹理度等级构成医学图像的关键部分;最后,为了进一步增强高纹理度等级的对比度并保证信息嵌入率,对不同的纹理度等级像素采用不同的嵌入方法。为了与其他具有对比度增强效果的医学图像可逆信息隐藏算法比较载密图像的对比度增强效果,采用了针对对比度失真的无参考图像质量评价标准（NR-CDIQA）作为实验客观依据。实验结果表明,在不同嵌入率下,使用所提方法的载密图像的NR-CDIQA值更高,对比度增强效果更好。     

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.