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题名结合Kd-树和熵编码的密文图像可逆数据隐藏
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作者
金丹
徐达文
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机构
长安大学信息工程学院
宁波工程学院网络空间安全学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期395-407,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(62071267)
浙江省自然科学基金项目(LR20F020001)
宁波市自然科学基金项目(2023J022)。
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文摘
目的 密文图像可逆数据隐藏技术既可以保证载体内容不被泄露,又可以传递秘密信息,在军事、医疗等方面发挥着重要的作用。然而,以往的大多数方法存在图像冗余未被充分利用、数据嵌入容量不足等问题。为解决这些问题,提出了一种结合Kd-树和熵编码的高容量密文图像可逆数据隐藏算法。方法 该方法在图像加密之前需要对图像应用中值边缘检测(median-edge detector,MED)算法计算预测误差,并把得到的预测误差绝对值图像划分为两个区域:S0区域和S1区域。根据Kd-树标签算法和熵编码生成辅助信息,在对图像使用加密密钥Ke加密之后嵌入辅助信息,生成加密图像;在秘密数据嵌入阶段,根据附加信息和数据隐藏密钥嵌入秘密数据,生成载密图像;在解密阶段可以根据附加信息、图像加密密钥和数据隐藏密钥提取秘密数据并无损恢复图像。结果 实验测试了BOWS-2(break our watermarking system 2nd)数据集,平均嵌入容量为3.910 bit/像素。与现有的几种方法进行比较,该算法可以获得更高的秘密数据嵌入容量。结论 该方法在图像加密前腾出空间,与相关算法相比,实现了更高的嵌入容量,并且可以实现原始图像的无损恢复。
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关键词
图像加密
Kd-树标签
med预测器
可逆数据隐藏(RDH)
预测误差
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Keywords
image encryption
Kd-tree label
med predictor
reversible data hiding(RDH)
prediction error
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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