基于灰阶图像的数据嵌入方法的研究

发布时间：2017-04-02 04:17

  本文关键词：基于灰阶图像的数据嵌入方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着Internet的快速发展,信息化早已成为社会发展的一种必然趋势。人类已经逐步进入到了一个崭新的信息和多媒体的时代,获得信息的方式也早已不在仅仅局限于传统的纸张、底片、磁带等媒介。由于数字信息具有易存储性和易传输性等特点,因此从多媒体和互联网获取信息就变得越来越普遍和高效。然而,在享受数字科技带来的便捷与商机时,一些潜在的问题不断出现,例如对隐私权、版权的保护不当或者信息传输时安全性的缺失,因此对信息和数据的安全保护就变得越来越重要。为了解决上述问题,一门新的技术即“数据嵌入技术”应运而生,并得到了充分的发展。数据嵌入技术就是将隐秘信息嵌入到如文本,图像、音频或者视频等多媒体媒介中,以此来避免引起因特网上恶意攻击者的注意,增强了数据传输的安全性。根据信息嵌入技术不同的应用场景,本文分别提出了非可逆式和可逆式的数据嵌入方法,以及图像压缩域的信息嵌入方法。(1)本文提出了一种全新的可调整的数据嵌入方法。该方法是在修改方向编码法(EMD)的基础上改进而成,称为“多组式修改方向编码法”。多组法是将多个像素组组合起来,根据构建的置换表嵌入隐秘数据,这样不仅避免了EMD方法和智能分段策略产生的冗余问题,还有效地增加了获得更大嵌入容量的可能性。根据实验结果和数学论证可知,相比EMD方法和智能分段策略,多组法能够使有效嵌入负载更大,图像视觉品质更好。(2)本文根据相邻像素之间的高相关性规则,提出了两个可恢复的数据嵌入方法。一个是基于像素间的高相关性规则将图像分区块,另一个是利用方向顺序模式将像素分类。然后针对不同类型的像素分别利用插值估计和相邻像素间的差值将隐秘信息嵌入到相应的像素中。由于两个方法对分类像素的操作机制不同,而且使用插值估计和像素差值的顺序不同,因此产生的嵌入效果也不同。但是两个方法都能够获得更大的嵌入负载,同时较其他方法拥有更佳的图像品质。(3)本文提出了一个基于VQ的可逆式数据嵌入方法。首先使用VQ编码获得图像的索引表,然后根据每个索引的权重值,对索引表进行霍夫曼编码,最后将隐秘数据嵌入索引表中。此外,基于一个用于传输的数据结构,本文还提出了两种机制来处理额外信息。实验结果表明,在嵌入量和压缩率方面,本文提出的方法优于Yang等学者的方法。而且本方法可以根据实际的应用环境随意调整嵌入量或者压缩率的大小。
【关键词】：数据嵌入 隐写 应用修改方向 直方图修改 向量量化
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 图目录11-12
• 表目录12-13
• 主要符号表13-14
• 1 绪论14-36
• 1.1 研究背景与意义14-16
• 1.2 数据嵌入技术相关工作研究进展16-32
• 1.2.1 基于灰阶图像为载体的数据嵌入技术16-21
• 1.2.2 不可逆式数据嵌入技术21-24
• 1.2.3 可逆式数据嵌入技术24-28
• 1.2.4 基于压缩编码的数据嵌入技术28-32
• 1.3 本文主要研究思路与内容32-36
• 2 基于置换表的多组式修改方向编码法36-56
• 2.1 相关工作36-38
• 2.1.1 EMD方法36-37
• 2.1.2 智能分段策略37-38
• 2.2 基于置换表的多组式数据嵌入法38-47
• 2.2.1 冗余问题分析38-39
• 2.2.2 置换表算法39-42
• 2.2.3 多组法42-47
• 2.3 实验结果47-55
• 2.3.1 模拟隐秘数据嵌入实验49-53
• 2.3.2 真实隐秘数据嵌入实验53-54
• 2.3.3 反检测测试54-55
• 2.4 本章小结55-56
• 3 面向高品质图像的可逆式数据嵌入方法56-91
• 3.1 相关工作56-61
• 3.1.1 插值预测方法56-58
• 3.1.2 中间区块预留方法58-61
• 3.2 基于高相关性规则的可逆式图像嵌入方法61-72
• 3.2.1 差值修改机制61-63
• 3.2.2 预处理过程63
• 3.2.3 高相关性规则63-65
• 3.2.4 数据嵌入过程65-69
• 3.2.5 数据提取和图像恢复过程69-71
• 3.2.6 辅助信息71-72
• 3.3 基于高相关性规则的图像嵌入方法的实验结果72-76
• 3.3.1 单层嵌入实验73-74
• 3.3.2 多层嵌入实验74-76
• 3.4 基于方向顺序模式的可逆式图像嵌入方法76-86
• 3.4.1 数据嵌入过程77-82
• 3.4.2 数据提取和图像恢复过程82-84
• 3.4.3 辅助信息84-86
• 3.5 基于方向顺序模式的图像嵌入方法的实验结果86-89
• 3.6 本章小结89-91
• 4 基于VQ压缩编码的可逆式数据嵌入方法91-107
• 4.1 相关工作91-97
• 4.1.1 向量量化91-93
• 4.1.2 霍夫曼编码93-95
• 4.1.3 基于VQ的数据嵌入方法95-97
• 4.2 基于VQ索引表的数据嵌入方法97-101
• 4.2.1 预处理过程97-98
• 4.2.2 数据嵌入过程98-100
• 4.2.3 数据提取和索引表恢复过程100-101
• 4.3 实验结果101-106
• 4.4 本章小结106-107
• 5 结论和展望107-111
• 5.1 结论107-108
• 5.2 创新点108-110
• 5.3 展望110-111
• 参考文献111-120
• 附录A 缩略语对照表120-122
• 攻读博士学位期间科研项目及科研成果122-123
• 致谢123-125
• 作者简介125

  本文关键词：基于灰阶图像的数据嵌入方法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：281873