三维网络模型可逆信息隐藏理论与方法研究
本文选题:三维网格模型 切入点:可逆信息隐藏 出处:《中国科学技术大学》2017年博士论文
【摘要】:数字多媒体已成为人们分享和传递信息的重要载体。但近些年频繁出现的隐私泄露事件,引起了人们对数字多媒体安全问题的高度关注。信息隐藏作为传统加密技术的补充,提供了一种有效地解决数字多媒体安全问题的技术手段。相比于传统的加密方法,信息隐藏技术既能对传递信息的内容进行保护,还能对传递信息的行为进行保护,无声无息之间实现了重要信息的安全传递。可逆信息隐藏是信息隐藏技术的一个重要分支,它既要求嵌入的信息在接收端可以被精确地提取,又要求信息提取后的多媒体载体可以被无损地恢复。正是这样的可逆性特点,使得可逆信息隐藏技术可以适用于一些非常敏感的场景,比如医疗诊治、军事应用和法庭审判。在这些场景下,原始多媒体信息的细小误差都可能造成结果的巨大改变。近些年,研究者提出了大量的图像可逆信息隐藏方法,在不同场景下对图像的真实性和完整性进行保护。然而,对于其他数字多媒体类型,相关的研究才处于起步阶段。随着3D相关技术的普及与应用,3D模型被广泛应用于各个不同的领域。在医疗行业中使用它们制作人体器官模型;在军事领域中使用它们构建三维地质模型;在科学领域中使用它们介绍化合物的结构组成;在电影游戏中使用它们设计逼真的人物;在制造工业中使用它们打印真实的零部件;甚至在电子商务领域也开始通过它们更加真实地呈现线上销售的商品。可以说,3D模型作为继图像、音频、视频之后的第四代数字多媒体类型,出现在人类生活的各个方面。在这些复杂性高、敏感性强的应用场景中,3D模型的微小改变都会导致其不满足使用的需要。因此,面向3D模型设计可逆信息隐藏方法,对3D模型的真实性和完整性进行有效的保护,是具有理论价值和实用意义的。论文选择3D模型中最常见的网格模型作为载体,探索不同场景下的可逆信息隐藏方法,主要的研究工作及创新成果可以归纳如下:1.提出了一种基于客观质量评价的3D可逆信息隐藏算法论文根据三维网格模型的数据结构与空间分布特点,提出了一种全新的预测方法,构造了符合拉普拉斯分布的预测误差直方图。结合三维空间中顶点的属性特征和预测误差之间的相关性,通过定义适用于三维模型的失真矩阵,引入映射函数,将递归编码构造理论应用到三维场景中,实现了三维预测误差直方图的最优变换,完成了秘密信息的可逆嵌入与提取。实验结果表明,与已有的算法相比,论文中提出的算法在同等嵌入容量下平均有10dB的视觉质量提升。同时,该算法在失真可接受的前提下,可以进行多轮预测与嵌入的操作,以进一步提高信息的嵌入容量,具有高灵活性的使用特点。2.提出了一种基于人眼视觉感知的3D可逆信息隐藏算法目前已有的3D可逆信息隐藏方法都是基于客观质量评价的,在实际使用中有一定的局限性,因为客观指标(如信噪比)的大小无法与人眼看到的视觉效果完全一致。论文提出了人眼视觉感知下的3D可逆信息隐藏算法,该算法分析了三维模型的失真特点,通过离散高斯曲率的拉普拉斯算子定义了每个顶点的局部复杂度,并结合排序算法优先选取隐蔽效果好的顶点进行信息的嵌入,保证了人眼的视觉效果。同时,该算法中沿用了双层交叉预测的方法,既提高了嵌入性能,又保证了算法的可逆性。实验结果表明,论文提出的基于内容自适应的3D可逆信息隐藏算法在同等嵌入容量下可以有效地减小人眼的视觉失真。3.提出了一种密文域下的3D可逆信息隐藏算法论文将3D可逆信息隐藏从明文域扩展到了密文域,既可以对三维网格模型的数据内容进行保护,又可以对加密后的三维网格模型进行管理,实现加密模型真实性和完整性认证的功能。在嵌入端,首先是模型拥有者将三维模型的各顶点坐标映射到整数,并使用流密码进行加密。然后由信息嵌入者在加密的模型上计算出嵌入点集合,并对它们小数坐标的后几位最低有效位进行异或操作以嵌入水印,实现加密模型管理与认证的功能。在提取端,有权限的合法使用者先对加密模型进行解密,再利用三维网格模型本身具有的相关性进行消息的提取,最终恢复出原始的三维网格模型。论文选用了两个公开的3D模型库进行实验,实验结果表明,提取消息的平均错误率仅为4.22%,如果引入纠错编码,错误率可以降为0。同时,该方法具有高嵌入容量和低运算复杂度的特点,且直接解密的模型也具备很好的视觉质量。
[Abstract]:Digital multimedia has become an important carrier for people to share and impart information . But in recent years , the information hiding technology has been widely used in various fields . This paper proposes a 3D reversible information hiding algorithm based on human eye vision perception .
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP309
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,本文编号:1680134
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