高位冗余压缩的加密图像可逆信息隐藏算法研究

发布时间：2021-10-16 18:23

　　随着计算机技术的发展,越来越多的人们将自己的数据存储在云端。然而,存储在云端的数据若未经加密极有可能泄露自己的隐私。图像作为生活中最常用的数字媒体需要被保护。加密图像中的可逆数据隐藏技术可被广泛应用于实现云存储图像的隐私保护和方便管理,成为了研究的热点。现有的加密前腾出空间的加密域可逆信息隐藏未能充分的利用自然图像的相关性。因此,本文围绕着根据自然图像的位平面的相关性来减小图像的位平面冗余度,提出了两种基于加密前腾出空间的加密域可逆信息隐藏算法。本文的主要工作有以下的几个方面:1)介绍了3种利用自然图像的相关性腾出空间的RDH-EI算法,并且通过数学统计的方法分析了自然图像的特性,总结了它们在腾出空间上的优劣。基于预测误差直方图平移的方法操作简单快速,但是该方法嵌入的信息相比于其他两种方法发而言最少;基于高位翻转预测的方法使最高位平面预测后的冗余度及信息熵接近最佳值,更有利于压缩腾出空间,其最大嵌入率可达到约1 bpp;基于图像的位平面压缩的算法对多个位平面进行了压缩,相比于其他两种方法具有最高的嵌入率。基于上述的分析,从中得到了启发,从而提出了两个基于VRBE的RDH-EI算法。2)... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

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像素预测过程

2.2.4 腾出空间大小对比分析在本章的 2.1 节中介绍了 RDH-EI 算法的 3 种不同的腾出空间的方法，包括了基于预测误差直方图平移的方法，基于图像高位平面翻转预测在高位平面腾出空间的方法，基于图像的位平面压缩的方法。这 3 种不同的方法均利用了自然图像的相关性，基于预测的方法利用了图像的相邻像素之间的相关性，基于图像的高位翻转预测的方法和位平面压缩的方法利用了图像的高位平面的冗余度。不管是哪一种腾出空间的方法最终的目的都是为了腾出更多的空间。接下来，我们将通过比较这 3 种不同方法的嵌入率来分析其优缺点。我们选择了如图 2-11 所示的 6 幅不同纹理复杂度大小为 512×512×8 比特的灰度图像用于测试不同腾出空间算法的嵌入率，测试的结果如图 2-12 所示。其中，用于对比的文献选择了 5 篇，其中文献[45]是基于预测误差直方图的 RDH-EI 算法，文献[51]及[52]（采用的第一种不完全恢复的方法）是基于高位翻转预测的 RDH-EI 算法，文献[33]及[48]是基于图像的位平面压缩的 RDH-EI 算法。

西南交通大学硕士研究生学位论文 第 26 页图3-2 加密框架图1)块置乱。为了保证块内像素及相邻位平面的相关性，采用块置乱的方法对图像进行加密。设原始图像 I 的大小为m n像素，首先，将 I 分成 m ' n'个为大小为s s的不重叠的块。 m '和 n '为' , 'm nm ns s (3-1)由加密密钥Key生成的不重复的 大小的随机矩阵ED1，矩阵中值的其范围为1 ~ m ' n'的整数。假设块在原始图像中所对应的下标为 ( x , y )，置乱后的块所对应的新下标( x ', y ')为1( , )' ,'1( , ) mod ''' 1( 1, 1) mod ' 0ED x yxmED x y myn ED x y m 其他(3-2)式中，mod 为取余操作。由此，得到了块置乱后的图像 ID。2）相邻位平面编码。由于块置乱后，相邻位平面的比特之间的对应关系并没有改变


本文编号：3440285