图像大容量、低失真可逆信息隐藏技术研究

发布时间：2020-11-18 12:06

　　 信息隐藏技术是信息安全领域的一门新兴的多学科融合技术。信息隐藏技术在不影响原始载体媒介正常使用的前提下,通过一定的方法将隐秘信息隐藏到公开的数字媒体之中。由于这一技术本身所拥有的超越传统密码学的诸多优点,信息隐藏技术已广泛应用于数字媒体版权保护、隐秘通信等领域。作为信息隐藏技术的重要分支,可逆信息隐藏技术可以在正确提取隐秘信息的同时无失真地恢复原始载体,解决了传统信息隐藏技术中由于信息嵌入对载体媒介造成永久性破坏的问题,近年来已成为信息隐藏领域的一个新兴的热门研究方向。对于某些特殊的应用领域,如医学、法律、军事等领域,图像内容细微的失真也有可能给使用者带来严重的误判,可逆信息隐藏技术对载体媒介可无失真恢复的特点便显得尤为重要。图像是人类社会活动中最常用的信息载体之一,以此为背景,本文重点对以数字图像为载体的大容量、低失真可逆信息隐藏算法进行研究。主要贡献包括:1.提出了一种基于直方图扩展的通用可逆信息隐藏框架。在深入探究基于直方图搬移、基于预测误差直方图搬移和基于预测误差扩展的可逆信息隐藏方法演变过程和核心思想的基础上,阐明了基于预测误差扩展的可逆信息隐藏方法同基于直方图搬移的可逆信息隐藏方法的相似关系,总结了基于直方图扩展的可逆信息隐藏方法的基本思想:通过在某一直方图域搬移部分像素腾出空间,用于扩展另外一部分像素以嵌入隐秘信息。该框架包含多个已有方法为特例,具有极大的灵活性和通用性,对基于直方图扩展的可逆信息隐藏算法的设计具有较为重要的指导意义。2.提出了一种基于自回归模型的自适应可逆信息隐藏算法。该算法利用支持区域像素方差表征像素邻域平滑度,并通过最优阈值参数进行像素分类,分别对图像平滑区域和纹理区域使用更为精确合理的自回归模型进行像素值预测。相比于传统的基于因果窗口的图像像素值预测方法,提高了预测的自适应性,取得了更好的预测精度,以此为基础,改进了传统可逆信息隐藏算法的容量-失真性能。3.提出了一种多分辨率可逆信息隐藏框架。该框架通过基于图像金字塔的多分辨率嵌入规则将图像像素值预测问题转化为经典的图像插值问题,使得最新的图像插值(放大)方法能够直接应用到基于预测误差扩展的可逆信息隐藏算法中,用以取代目前广泛使用的小尺度局域像素值预测方法。利用图像插值算法在保持图像结构纹理细节方面的优势,结合像素排序/选择策略,提高了传统可逆信息隐藏算法的容量-失真性能。4.提出了一种基于加权曲面估计的图像插值框架。该框架将低阶多项式加权曲面拟合预测的均方误差转化为判别像素属性的连续分布概率,作为平滑区域和纹理区域的软像素分类准则。同时,通过低阶多项式加权曲面拟合得到基于平滑区域假设的预测,结合已有的面向纹理区域假设的预测方法,得到了相比于多个当前主流方法更优的图像插值结果。该框架可直接应用于上文提出的多分辨率可逆信息隐藏框架中,用以提高图像像素值预测精度,进一步优化可逆信息隐藏算法的最终性能。5.提出了一种基于DCT系数能量分析预测结合优化嵌入策略的低失真可逆信息隐藏算法。该算法利用自然图像子块DCT系数的能量分布特点对像素值进行预测,提高了传统预测方法的图像像素值预测精度。同时,提出了有效载荷-图像退化程度函数,用于在图像分块多轮嵌入的每轮嵌入过程中寻找优化的像素搬移方向、隐秘信息嵌入位置以及像素排序/选择阈值,更好地处理隐秘图像质量和信息隐藏容量之间的矛盾。实验结果表明:对于小嵌入量的应用场合,相比当前主流方法,该算法通常能够在相同隐秘信息嵌入量的情况下获得更低失真的隐秘图像。
【学位单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP309.7
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 信息隐藏技术
        1.2.1 信息隐藏技术的基本概念和分支
        1.2.2 信息隐藏技术的研究现状
    1.3 图像可逆信息隐藏技术
        1.3.1 图像可逆信息隐藏技术的基本概念
        1.3.2 图像可逆信息隐藏技术的可行性分析
        1.3.3 图像可逆信息隐藏技术的性能要求和评价指标
        1.3.4 图像可逆信息隐藏技术的研究现状
    1.4 本文的主要贡献和结构安排
    1.5 本章小结
第二章 基于直方图扩展的通用可逆信息隐藏框架
    2.1 引言
    2.2 基于直方图扩展的可逆信息隐藏方法回顾
        2.2.1 基于直方图搬移的可逆信息隐藏方法
        2.2.2 基于预测误差直方图搬移的可逆信息隐藏方法
        2.2.3 基于预测误差扩展的可逆信息隐藏方法
    2.3 预测误差扩展与直方图搬移的相似关系
    2.4 基于直方图扩展的通用可逆信息隐藏框架
    2.5 本章小结
第三章 基于自回归模型的自适应可逆信息隐藏算法
    3.1 引言
    3.2 基于自回归模型的自适应图像像素值预测方法
    3.3 隐秘信息的嵌入和提取
        3.3.1 隐秘信息嵌入
        3.3.2 隐秘信息提取和载体图像恢复
    3.4 实验结果分析
        3.4.1 主观评价
        3.4.2 客观评价
    3.5 本章小结
第四章 多分辨率可逆信息隐藏框架
    4.1 引言
    4.2 多分辨率可逆信息隐藏框架的基本思想
    4.3 多分辨率可逆信息隐藏框架的具体实现
        4.3.1 图像金字塔的生成
        4.3.2 图像插值预测
        4.3.3 隐秘信息的嵌入和提取
    4.4 实验结果分析
        4.4.1 主观评价
        4.4.2 客观评价
    4.5 本章小结
第五章 基于加权曲面估计的图像插值框架
    5.1 引言
    5.2 图像插值问题回顾
    5.3 基于加权曲面估计的图像插值框架
        5.3.1 加权曲面估计
        5.3.2 加权均方误差表征区域平滑度
        5.3.3 估计值融合
        5.3.4 计算复杂度
    5.4 实验结果分析
        5.4.1 插值结果分析
        5.4.2 结合多分辨率可逆信息隐藏框架的容量 -失真性能分析
    5.5 本章小结
第六章 基于DCT系数能量分析预测结合直方图优化嵌入策略的低失真可逆信息隐藏算法
    6.1 引言
    6.2 基于DCT系数能量分析的图像像素值预测方法
    6.3 直方图优化嵌入策略
        6.3.1 由于像素搬移造成的隐秘图像质量退化
        6.3.2 由于扩展嵌入造成的隐秘图像质量退化
        6.3.3 有效载荷 -图像退化程度函数
    6.4 隐秘信息的嵌入和提取
        6.4.1 隐秘信息嵌入
        6.4.2 隐秘信息提取和载体图像恢复
    6.5 实验结果分析
        6.5.1 图像像素值预测精度对比
        6.5.2 容量 -失真性能对比
    6.6 本章小结
第七章 结论
    7.1 主要结论
    7.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢


本文编号：2888699