信息隐藏方法及隐藏图像恢复研究

Information hiding is a hot topic of information security, and has been widely used in many applications, such as secure communication, privacy protection, and so on. This project will develop new theories and methods of information hiding and embedded image restoration. The main research contents of this project are as follows. We will develop reversible information hiding methods. We will separately divide the cover information and embedded information into several groups, and establish data hiding models between these groups of cover information and embedded information for reversible data hiding, in which the cover data and the embedded data are optimized to improve embedding payload. We will develop data hiding algorithms for multi-backup data. We will build the optimized distribution model of embedded data according to constraint conditions, calculate the template matrix for data hiding, and achieve multi-backup data hiding with high security by the use of the template matrix. We will develop efficient methods for restoring embedded images extracted from stego-images attacked by noise contamination, shear attack, and so on. We will first identify those destroyed pixel bits by detecting stego-images. We will analyze the data of embedded image with consideration of the content feature of embedded image. We will apply some useful techniques (such as cluster analysis, optimization, matching techniques, and miss data imputation with statistical analysis) to restore the destroyed pixel bits, establish bit correction theories and methods, and achieve efficient embedded image restoration based on bit correction. The project results will provide new theories and techniques for many practical applications, such as secure communication and privacy protection, and have important theoretical value and practical significance.

信息隐藏是当前信息安全领域的热点研究问题，在保密通信、隐私保护等方面有着广泛应用。本项目研究信息隐藏及隐藏图像恢复的新理论和新方法。主要内容包括：研究可逆信息隐藏方法，分别对载体和隐藏信息进行分组，建立载体组和隐藏信息组之间的信息隐藏模型，实现可逆信息隐藏，通过对载体和隐藏数据的优化，提高隐藏容量；研究多备份信息隐藏算法，根据约束条件建立隐藏数据分布优化模型，计算信息隐藏的模板矩阵，应用模板矩阵实现多备份信息隐藏，提高隐藏信息的安全性；研究载密图像受到噪声干扰、剪切等攻击时的隐藏图像恢复，通过检测载密图像来确定被破坏的像素位，结合隐藏图像内容特征来分析隐藏图像的数据，应用聚类、最优化、匹配和统计缺失数据恢复等方法来修复被破坏的像素位，建立面向隐藏图像的位修复理论和方法，实现基于位修复的隐藏图像恢复。项目研究结果为保密通信和隐私保护等应用提供理论和技术支援，具有重要的理论意义和应用价值。

信息隐藏是当今研究的热点问题，在信息安全等领域中得到广泛应用。图像是最重要的一类视觉数据，以图像为载体的信息隐藏应用日益增多，可将一幅图像隐藏在另一幅图像之中实现安全保护，用于版权保护，隐蔽通信等。由于数字图像具有易于修改的特点，在存储和传输过程中，隐藏图像很容易遭受恶意篡改或信道噪声干扰，信息隐藏图像恢复成为亟待解决的问题。项目研究信息隐藏及隐藏图像恢复的新理论和新方法。在信息隐藏方面，提出了基于像素值动态预测的可逆信息隐藏方法、基于多预测值分类的可逆信息隐藏算法等多种明文图像可逆信息隐藏算法，应用这些方法进行可逆信息隐藏时载密图像质量好，隐藏容量大。结合图像加密和可逆信息隐藏技术，研究加密图像可逆信息隐藏算法。项目提出了基于分层嵌入、自适应差分恢复、二层像素差值、预测和加性同太、差分编码等多种不同框架密文域可逆信息隐藏算法。这些算法具有容量大、实时性高、安全性好等优点。建立了基于权重的多备份图像信息隐藏模型，实现多备份隐藏算法，该方法具有较好的抗剪切和噪声能力，提高隐藏信息的安全性和鲁棒性。项目研究隐藏图像恢复方法，建立了基于位修复信息隐藏图像恢复模型，提出了基于多方向窗口的隐藏图像恢复算法、基于直方图法的隐藏图像恢复算法、基于凸壳和分组插补的隐藏图像修复算法、基于精英反向学习策略和随机半样本的隐藏图像恢复算法等方法。当隐藏图像被破坏时，应用这些方法可对图像信息进行恢复，提高数据的安全性。研究了图像哈希方法，提出基于双向二维主成分分析、张量分解、局部保持投影等技术的图像哈希系列算法，可用于图像认证和图像检索等。项目研究信息隐藏及隐藏图像恢复方法，可对重要信息的进行保护，这些研究为信息安全提供新的手段，具有重要的科学意义。