基于邻域预测的异或-置乱加密图像可逆信息隐藏算法研究

摘要

随着网络和云计算的发展，数字图像数据以密文形式存储在云端成为了用户隐私保护的有效手段，云存储服务提供者需在密文图像中嵌入相关信息以实现密文图像管理。加密图像可逆信息隐藏技术是加密技术与可逆信息隐藏技术的结合与发展，能兼顾用户隐私保护和云服务提供者密文图像管理的需求，已成为研究热点。基于对称加密系统的加密图像可逆信息隐藏算法计算复杂度低，不存在数据扩展，便于用户使用，引起了研究者的广泛关注。为提高加密图像的安全性，本文采用异或-置乱加密方案生成加密图像。在此基础上，围绕图像解密恢复质量与信息嵌入率，提出两种安全的加密图像可分离可逆信息隐藏算法，本文主要研究内容如下： 1) 对比分析异或-置乱加密、按位异或加密、块异或-块置乱加密的加密图像安全性和人时间复杂度。首先分析了三种加密方案生成的加密图像的统计特性，包括直方图、差值直方图、像素间冗余度。然后对比了三种加密方案在已知明文攻击下的表现。最后对比分析了三种加密方案的时间复杂度。实验结果表明，块异或-块置乱加密生成的加密图像还保留原始图像的部分统计特性，按位异或加密生成的加密图像不能抵抗已知明文攻击。本文采用的异或-置乱加密方案克服了上述问题，生成的加密图像安全性高，时间复杂度较低。 2) 提出了一种安全的邻域预测加密图像可逆信息隐藏算法。为提高加密图像的安全性，采用异或-置乱加密原始图像。隐藏者基于密钥伪随机选择加密像素，通过替换选中像素的最高有效位(Most significant bit，MSB)实现信息嵌入。图像解密阶段，利用邻域预测推断可能的携密像素，并用八邻域中值修正其像素值以提高解密图像的质量。图像恢复阶段，利用五个邻域模板计算携密像素的波动性从而恢复其MSB。分析讨论了阈值选取和预测的准确性。实验结果表明，本文设计的邻域预测方法能正确预测出96%以上的携密像素，解密图像和恢复图像质量好，信息嵌入率较高。 3) 为实现无损解密，提高信息嵌入率，提出了一种基于高位翻转预测的加密图像可逆信息隐藏算法。该算法沿用了“异或-置乱”的加密方案。首先，基于高位翻转预测的方法将原始图像分为四类，预留出最高有效位平面用于信息隐藏，总信息嵌入率达1 bpp (bit per pixel)。为给图像的无损解密提供依据，四种像素类型用与原始图像相同大小的像素分类矩阵记录，由于四种像素可只用1 bit区分，故像素分类矩阵为二值矩阵。像素分类矩阵经压缩加密后嵌入异或-置乱加密图像中，生成最终的加密图像。隐藏者在加密像素的MSB嵌入秘密信息，生成加密-携密图像。接收端收到加密-携密图像后，有加密密钥可得到与原始图像一致的解密图像，还能得到高质量的含秘密信息的明文图像；有隐藏密钥，能分别从加密-携密图像与含秘密信息的明文图像中提取信息。实验仿真结果证明，本文设计的高位翻转预测方法充分利用了相邻像素间的相关性，生成的像素分类矩阵稀疏，压缩率高，为信息隐藏预留了较大的空间。本文算法完全可逆、信息嵌入率高，算法安全灵活。

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