基于多直方图载体的可逆信息隐藏技术研究及其在H.264格式视频上的应用

As an information security technique that can perfectly recover the carrier, reversible data hiding (RDH) has irreplaceable advantages in some areas like content authentication. Most conventional RDH schemes, however, do not sufficiently exploit the carrier itself and its intrinsic characteristics, and thus their performances in terms of embedding capacity and stego-carrier's quality degrade remarkably. To achieve a higher efficiency in carrier exploitation, this proposal attempts to develop a general framework for the multi-histogram based RDH. Specifically, this proposal focuses on the following aspects: (1) Construction of multiple histograms. Multiple local features are first utilized to quantitatively represent texture characteristics of each block in the carrier, and an effective classification approach based on the proposed metric is then designed to divide the carrier into multiple histograms. (2) Optimization of capacity allocation. To optimally assign capacities to the built multiple histograms, this proposal develops an optimization model for capacity allocation and designs fast evaluation approaches and searching algorithms for solving the designed optimization model, in which both curve fitting and optimal power allocation algorithms are taken into account. Furthermore, the proposal applies the constructed general framework on H.264 format videoes to devise a multi-position based joint embedding approach, attempting to improve their embedding capacity. Via this proposal, a more general platform would be developed for the RDH research and a novel way could be provided for highly-accurate content authentication under the big-data environment.

作为一种可无失真恢复载体的信息安全技术，可逆信息隐藏在数据内容认证方面具有不可替代的优势。然而，现有的可逆信息隐藏算法在载体的利用率及其内部特征的使用方面均不充分，影响了嵌入容量和含密载体质量的提升。基于此，本项目拟研究搭建一个对载体利用率更高的通用框架——“基于多直方图载体的可逆信息隐藏框架”，并重点研究该框架下特有的若干问题：（1）多直方图载体的构造。拟借助多局部特征设计一种面向区域的评价参数计算方法，并通过区域分类算法来实现多载体构造；（2）总容量的优化分配。拟构建一个容量分配优化模型，并设计多套以曲线拟合和功率优化分配算法为主体思想的目标函数快速计算方法和模型快速寻优策略。最后，拟将该框架应用至H.264格式视频之上，提出一种基于多位置联合嵌入的高容量可逆信息隐藏方法。本项目的研究将为后续可逆信息隐藏的发展提供一个更通用的平台，为大数据环境下的载体高精度认证提供新的思路。

作为一种可无失真恢复载体的信息安全技术，可逆信息隐藏在数据内容认证方面具有不可替代的优势。然而，现有的可逆信息隐藏算法在载体的利用率及其内部特征的使用方面均不充分，影响了嵌入容量和含密载体质量的提升。基于此，本项目研究搭建了一个对载体利用率更高的通用框架——“基于多直方图载体的可逆信息隐藏框架”，并重点研究该框架下特有的若干问题：（1）多直方图载体的构造。借助多局部特征设计一种面向区域的评价参数计算方法，并通过区域分类算法来实现多载体构造；（2）总容量的优化分配。构建一个容量分配优化模型，并设计多套以功率优化分配算法为主体思想的目标函数快速计算方法和模型快速寻优策略。最后，研究H.264格式视频，并尝试给出一种基于多位置联合嵌入的高容量可逆信息隐藏方法。本项目的研究将为后续可逆信息隐藏的发展提供一个更通用的平台，为大数据环境下的载体高精度认证提供新的思路。此外，本项目还研究了基于彩色图像的可逆算法。同时，针对当前算法主要关心算法性能（嵌入容量和嵌入失真等）而忽略抗检测安全性的现状，给出了关于可逆信息隐藏算法安全提升方面的研究等。