基于块截断编码和矢量量化的数字图像数据隐藏算法研究

发布时间：2017-10-17 00:12

  本文关键词：基于块截断编码和矢量量化的数字图像数据隐藏算法研究

  更多相关文章： 数据隐藏 隐匿通信 内容认证 块截断编码 矢量量化

【摘要】：20世纪90年代以来,随着互联网、大数据、云计算、通信及数字媒体技术的飞速发展,数据隐藏开始成为信息技术领域,特别是信息隐藏技术领域的研究热点之一,越来越受到各国政府、企业和学术界的关注。数据隐藏常应用于隐匿通信和数字水印(特别是数字媒体的内容认证)。隐匿通信通常被称为不可追踪的技术,主要以文本、音视频、图像等数字媒体作为载体,将要传输的秘密信息隐藏到数字媒体载体的内部,通过公共通信信道,特别是互联网进行传输,从而达到隐匿通信的目的。而数字水印是用来对数字媒体的内容真实性和完整性进行安全认证的一种技术,数字水印也可以用于对数字媒体的所有权归属进行认证。虽然大数据、互联网、云计算等现代信息技术的快速发展使得数据计算、存储、分析变得越来越容易,但网络传输的带宽仍然是一个瓶颈,所以某些应用领域的数字图像、音视频、文档等数字媒体都需要压缩编码进行存储和传输,这使得数据隐藏技术需要面对压缩域数字媒体的挑战。对于数字图像来说,常见的压缩编码格式主要有JPEG、块截断编码(BTC)、矢量量化(VQ)、分形编码等,BTC和VQ都属于基于块编码的有损图像压缩技术,其中BTC因运算复杂度低、占用存储空间少、编解码速度快等特点,使其在实时图像传输方面有较多应用;而VQ由于其具有压缩比大、解码简单和失真较小等优点,常用于遥感图像、气象云图、雷达图像、军用地图等超大图像文件的存储和传输。所以说,BTC和VQ已成为某些特殊领域常用的压缩编码技术。基于此,本文根据BTC和VQ两种有损压缩编码技术的特点,针对BTC和VQ压缩编码数字图像的存储和传输等特殊应用领域,提出了几种用于隐匿通信和图像内容认证的基于块截断压缩编码和矢量量化压缩编码数据隐藏算法。首先提出了一种利用BTC量化参数的数据隐藏的算法,可以在每一个图像块隐藏2比特秘密信息,隐藏容量是其他对比算法的2倍,同时能够较好保持图像的质量,该算法主要用于隐匿通信,又因为该算法具有脆弱性,所以也可用于图像纹理认证。其次提出了一种基于BTC位平面水平边缘转换特性的数据隐藏的算法,可在一个图像块隐藏1比特秘密信息,隐藏容量也不逊于其他相关数据隐藏算法,也可用于隐匿通信,因表现出来的脆弱性,该算法也适用于图像内容认证。然后提出了一种利用BTC相邻图像块边界像素灰度值排列扩展逆序数的奇偶性进行数据隐藏的算法,该算法对多种攻击和图像操作具有脆弱性,所以可用于图像的内容认证。最后提出了一种基于两级VQ数字图像的高效无损可逆的数据隐藏算法,利用两级矢量量化输出的两级索引表进行数据隐藏,可以无损恢复两级索引表,同时可以提取出所隐藏的秘密信息,可用于隐匿通信和图像内容认证。本文通过大量实验对所提出算法的性能进行了测试分析,并与其他算法进行了对比分析。对于基于块截断编码的数据隐藏算法,本文主要从表征图像质量的峰值信噪比PSNR和隐藏容量两个性能指标进行了攻击实验测试,并与几种基于BTC的数据隐藏算法进行了实验对比分析,实验结果显示本文所提出的基于BTC的数据隐藏算法对某些攻击和图像操作具有脆弱性,可用于图像内容认证,又由于其隐藏容量较其他算法高,也可应用于隐匿通信。而对于基于矢量量化的数据隐藏算法,本文主要从PSNR、隐藏容量、比特率和传输效率等方面与其他算法进行了实验对比分析,实验结果显示,本文所提出的基于两级VQ的数字图像隐藏算法可以从输出的比特流中无损恢复原始索引表和秘密数据,其数据编码和解码过程是可逆的,可无损恢复二级矢量量化压缩的图像,隐藏容量也高于其他同类算法,同时该算法较其他算法在比特率和传输效率等性能上也有非常大的提升。
【关键词】：数据隐藏 隐匿通信 内容认证 块截断编码 矢量量化
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP309
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 绪论12-40
• 1.1 课题来源13-14
• 1.2 研究背景和意义14-16
• 1.2.1 研究背景14-15
• 1.2.2 研究意义15-16
• 1.3 块截断编码和矢量量化16-24
• 1.3.1 块截断编码17-21
• 1.3.2 矢量量化21-24
• 1.4 基于BTC和VQ的数字图像数据隐藏技术研究现状24-35
• 1.4.1 基于数字图像的数据隐藏技术25-27
• 1.4.2 基于BTC的数字图像数据隐藏技术27-31
• 1.4.3 基于VQ的数字图像数据隐藏技术31-35
• 1.5 数据隐藏算法性能评估指标35-36
• 1.6 论文主要研究内容和创新点36-39
• 1.7 论文结构安排39-40
• 第2章 基于BTC量化参数的数据隐藏算法40-51
• 2.1 预处理过程40-42
• 2.2 秘密信息隐藏算法42-46
• 2.3 秘密信息提取算法46
• 2.4 实验结果及分析46-50
• 2.4.1 性能测试46-48
• 2.4.2 性能对比48-50
• 2.5 本章小结50-51
• 第3章 基于BTC位平面边缘转换特性的数据隐藏算法51-61
• 3.1 算法总体方案51
• 3.2 秘密信息隐藏算法51-56
• 3.3 秘密信息提取算法56-57
• 3.4 实验结果及分析57-60
• 3.4.1 性能测试57-59
• 3.4.2 性能对比59-60
• 3.5 本章小结60-61
• 第4章 基于BTC图像分块和扩展逆序数的数据隐藏算法61-75
• 4.1 逆序数61-62
• 4.2 算法总体方案62-63
• 4.3 秘密信息隐藏算法63-68
• 4.4 秘密信息提取算法68
• 4.5 实验结果与分析68-73
• 4.5.1 性能测试68-72
• 4.5.2 性能对比72-73
• 4.6 本章小结73
• 4.7 本文所提基于BTC的数据隐藏算法小结73-75
• 第5章 基于两级VQ数字图像的可逆数据隐藏算法75-93
• 5.1 路径可选无损数据隐藏75-78
• 5.2 基于两级VQ的可逆数据隐藏算法78-84
• 5.2.1 预处理过程79-80
• 5.2.2 秘密数据数据隐藏算法80-83
• 5.2.3 秘密数据解码提取算法83-84
• 5.3 实验结果及分析84-91
• 5.3.1 性能测试84-90
• 5.3.2 性能对比90-91
• 5.4 本章小结91-93
• 第6章 总结与展望93-96
• 6.1 已完成工作总结93-94
• 6.2 下一步工作展望94-96
• 参考文献96-108
• 致谢108-109
• 攻读博士学位期间的研究成果109-110

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本文编号：1045686