基于PNG图像和预测误差的加密域可逆信息隐藏算法

发布时间：2019-04-12 15:00

【摘要】：随着网络和多媒体技术的飞速发展,互联网上产生了大量的图像资源。由于云存储的便捷性,人们越来越喜欢将图像上传到云端保存。如果上传的图像没有经过技术保护,很容易泄露隐私信息,因此迫切需要研究和开发图像信息安全技术。为了保证上传图像的内容安全,人们开始使用图像加密技术来保证内容安全,从而使云端出现大量的加密图像。因此,研究加密图像上的可逆信息隐藏技术已成为信息安全领域的一项重要课题,可应用在云存储、医疗和军事等领域,具有重要的理论价值和实际意义。本文研究加密图像上的信息隐藏算法,对现有几种典型算法进行深入研究后,设计了两种新的加密域可逆信息隐藏算法。论文具体工作如下:(1)提出基于PNG图像的加密域可逆信息隐藏算法该算法根据PNG图像的特点,将秘密信息分别嵌入到原始图像和alpha通道,提高了嵌入容量和含密图像的视觉质量。具体而言,内容拥有者先根据加密密钥对原始图像进行加密操作,生成加密图像。信息隐藏者生成一幅与加密图像大小相等的alpha通道,将加密图像像素的最低有效位嵌入到对应alpha通道的透明值的最低有效位。然后将秘密信息分段,每段含有8比特的信息,将每段秘密信息分为两部分,前7个比特直接替换alpha通道的透明值的高7位,第8位嵌入到加密图像像素的最低有效位。最后将含密的加密图像和alpha通道合成一幅PNG图像。接收者通过掌握的秘钥数量,分别对图像进行信息提取和图像恢复。理论分析和实验结果表明,该算法具有较高的嵌入容量和较好的视觉质量。(2)提出基于预测误差的加密域可逆信息隐藏算法该算法将稀疏编码与预测误差相结合,在提.高含密图像质量的同时,确保数据提取的准确性。该算法先将原始图像构造成平滑图像,即,将原始图像非重叠分块,对图像块的像素进行排序以生成平滑块。对于每个平滑块,,进一步对其重叠分块,计算每个小块的波动值,选取所有小块中的最大波动值作为该平滑块的波动值。当平滑块的波动值小于设定阈值时,表示该平滑块将被用于嵌入信息,否则该平滑块不嵌入信息。对于嵌入信息的平滑块,保存其像素的排序索引;对于不嵌入信息的平滑块,将其恢复到排序前的状态,并生成一个全0的索引作为标记保存。构造平滑图像后,内容拥有者对构造的平滑图像进行加密操作,信息嵌入者先将秘密信息进行稀疏编码,然后根据生成的索引值对秘密信息进行嵌入。当图像块的索引值全为0时,该块不嵌入信息,否则嵌入信息。对于嵌入信息的图像块,对其进行重叠分块,每个小块只嵌入1比特信息,即,如果嵌入比特'0',不修改该小块的像素,如果嵌入比特'1',则修改该小块的中心像素的第n个比特位。在接收端,先对图像进行解密并且非重叠分块,再根据索引图像判断图像块是否有嵌入信息,对于含有嵌入信息的图像块,将其重叠分块,根据每个小块的中心像素与其四邻域的预测误差进行信息提取,将提取信息进行稀疏解码即可得到原始秘密信息。最后根据标志图像的索引值对嵌入信息的块进行逆排序,无损恢复原始图像。实验结果表明.该算法生成的含密图像具有较好质量,同时可无错误地提取嵌入信息。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP309

【相似文献】