基于图像灰度熵分解的密文图像高载荷可逆信息隐藏

Reversible data hiding in encrypted images is an emerging technology aimed at embedding additional information into cipher-data without revealing the plaintext content and recovering the original plaintext content error-free. However, the small payload keeps it away from real applications because the information entropy of encrypted images often tend to the maximum and leave only a few redundant space for data embedding. To solve this problem, this project adopts new idea of “creating residual entropy space” instead of the traditional concept:“ using the limited residual entropy space”, and focus on the research of reversible data hiding in encrypted images with high payload based on image granulation and energy concentration by using the theory of information entropy and granular computing. The main contents are as following: 1) Side information minimization in reversible data hiding; 2) Image granulation, reversible decomposition coding, reconstruction research and statistical analysis; 3) Reversible data hiding in encrypted images based on image decomposition; 4) Reversible data hiding in encrypted compression images. The achievements of this project will be significantly meaningful for research and application of reversible data hiding in encrypted domain. Furthermore, this project will provide new ideas, methods and new technologies to solve the problems in the former social development such as the privacy and security management of massive image data. The achievements of this project are of great significance to national security and privacy protection.

密文图像可逆信息隐藏在图像加密后嵌入附加信息，同时又可无损恢复图像明文，是图像信息隐藏领域新兴研究热点。当前制约该技术发展的瓶颈之一是有效载荷低。针对该问题，本项目以信息论为指导，突破传统的“利用有限剩余熵空间”的概念，提出“创造剩余熵空间”的思路，借鉴粒化计算方法论从熵的角度对图像进行粒化分解和能量集中加密，从最小化辅助信息量和降低载体数据信息熵两方面着手，研究具有高载荷的密文图像可逆信息隐藏方案，包括可逆信息隐藏中的辅助信息最小化研究；基于灰度熵的图像粒化、无损分解编码、重构机制及统计分析研究；基于图像灰度熵分解的密文域可逆信息隐藏研究；压缩图像中的密文域可逆信息隐藏研究。将为密文域可逆信息隐藏的发展提供新的研究思路，并拓展其应用领域，其成果既能为解决当前社会发展中对海量图像数据进行隐私保护和安全管理的问题提供新思路、新方法、新技术，又对国家安全和隐私保护具有重要意义。

密文图像可逆信息隐藏在图像加密后嵌入附加信息，同时又可无损恢复图像明文，是图像信息隐藏领域新兴研究热点。为了进一步提升嵌入载荷，首先研究了辅助信息最小化方法，发展了 Location map 优化编码，设计了峰值/零值点自传递特性的可逆信息隐藏机制并进行相关的参数优化；基于灰度熵的图像粒化、无损分解编码、重构机制及统计分析研究方面，在信息论的指导下，从灰度熵的角度对图像进行粒化分解，包括基于下采样的图像分解编码与重构，不同参数下分解后的信息熵分布统计分析等；基于以上研究进一步设计密文域可逆信息隐藏方法，将图像能量集中部分采用密码学领域高安全性加密算法进行加密，从而保证图像内容安全，利用载体信号熵低空间进行数据嵌入，低熵性具备较大的信息熵增益空间，从而提升信息隐藏容量；压缩图像中的密文域信息隐藏研究方面，由于压缩编码本身即是一种图像分解与能量集中方式，我们将AMBTC、JPEG等图像压缩与加密结合研究压缩图像中的密文域可逆信息隐藏，发展了一系列方法，包括AMBTC压缩图像的密文可逆信息隐藏、JPEG图像同步嵌入与加扰方案、JPEG可逆信息隐藏和内容加密同步联合编码等。本项目执行过程中还对空域图像中的可逆信息隐藏及其在图像取证等方面的应用、保持图像压缩格式的可逆信息隐藏以及隐写失真函数设计与优化等相关领域进行了研究，并取得了较显著的成果。设计了多种面向空域与JPEG图像隐写的失真函 数与优化方案，结合对称与非对称嵌入方式提高可逆信息隐藏技术的率失真性能，推动了信息隐藏领域的发展。