基于图像秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法

针对当前密文域可逆信息隐藏算法嵌入秘密信息后的携密密文图像的容错性与抗灾性不强,一旦遭受攻击或损坏就无法重构原始图像与提取秘密信息的问题,提出了一种基于图像秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法,并分析了该算法在云环境下的应用场景。首先,将加密图像分割成大小相同的n份不同携密密文图像。然后,在分割的过程中将拉格朗日插值多项式中的随机量作为冗余信息,并建立秘密信息与多项式各项系数间的映射关系。最后,通过修改加密过程的内置参数,实现秘密信息的可逆嵌入。当收集k份携密密文图像时,可无损地恢复原始图像与提取秘密信息。实验结果表明,所提算法具有计算复杂度低、嵌入容量大和完全可逆等特点。在（3,4）门限方案中,所提算法的最大嵌入率可达4 bpp;在（4,4）门限方案中,其最大嵌入率可达6 bpp。所提算法充分发挥了秘密共享方案的容灾特性,在不降低秘密共享安全性的基础上,增强了携密密文图像的容错性与抗灾性,提高了算法的嵌入容量与云环境应用场景下的容灾能力,保证了载体图像与秘密信息的安全。     

基于码分多址复用的双重加密可逆信息隐藏

针对多数密文域可逆信息隐藏算法嵌入容量小、加密算法单一的问题,提出一种双重加密的方法,并利用码分多址复用（CDMA）的思想嵌入秘密信息。加密时将图像分块,先对像素块进行多粒度置乱加密,再对块中每个像素的中间2位用流密码加密。信息嵌入采用码分多址的思想,选取k个长为4的相互正交的矩阵嵌入k层秘密信息,利用矩阵的正交性实现秘密信息多层嵌入,在提高嵌入容量的同时保证了对像素点的较小改变。对不满足嵌入条件的像素块嵌入伪比特,可避免使用位置图。拥有信息提取密钥的合法接收者可以提取秘密信息;拥有图像解密密钥可以近似恢复原始图像;拥有两种密钥既可提取秘密信息又可无损恢复原始图像。实验结果表明,512×512灰度图像Lena在峰值信噪比（PSNR）大于36 dB时最大嵌入容量133 313 bit。所提算法增强了加密图像安全性,在保证可逆性的同时大大提高密文域可逆信息隐藏嵌入容量。     

一种大容量的自适应信息隐藏方法

提出了一种基于空间域的自适应多平面位的信息隐藏算法,该算法计算复杂度低,信息隐藏量大。实验表明在不影响图像视觉效果的前提下,其信息隐藏量比LSB算法大一倍以上,比各种变换域算法的信息隐藏量更是大很多,而计算复杂度比变换域算法低很多。该算法嵌入的隐藏信息不是嵌入在载体图像的固定位平面,可防止位平面过滤所导致的失密。     

遥感图像分割中的信息割算法

提出了一种改进的信息割（MIC）算法。首先证明了信息割（IC）模型与Cauchy-Schwarz cut（CScut）等价,并通过图谱方法给出IC目标函数优化问题的最优解;其次利用 图像中像素点间的灰度和空间关联性,在IC算法的基础上提出一种MIC算法,该算法首次使用联合灰度信息和空间位置信息的Parzen窗函数来估计概率密度函数,降低了图像中灰度 变化对图像分割的影响。加噪合成图像及遥感图像分割实验结果表明MIC算法较IC算法具有更好的抗噪性能,且与图谱方法相比计算复杂度显著降低。     

基于LBP人脸纹理特征的差分直方图移位无损信息隐藏算法

针对信息隐藏算法中提高嵌入量与增强鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种多载体信息隐藏算法。使用多幅人脸表情图像作为载体,采用局部二值模式（LBP）纹理特征识别人脸表情区域来嵌入加密信息;计算出载体区域的相邻像素差值矩阵,通过对差值矩阵的对应元素的直方图进行移位构造出嵌入空间来实现加密信息的可逆隐藏与载体图像的无损恢复。算法分析证明了比现有算法具有更大的嵌入容量并保持较高的鲁棒性的优势,在最大嵌入容量达到0.561时具有38.421 dB的信噪比（PSNR）,且在识别的嵌入区域PSNR值达到46.286。鲁棒性实验表明,该算法对于滤波攻击可以与原始信息图像的相似度大于99%;面对剪切、平移攻击时,秘密图像归一化系数◢NC◣最小为0.743和0.728,远大于其他算法。从与其他算法的对比实验结果看,该算法是有效的。     

图像加密域可分离可逆信息隐藏算法的系统设计与实现

改进了一种图像加密域可分离可逆信息隐藏的算法,设计并实现了一个图像加密域的可分离可逆信息隐藏软件系统。在此系统中,内容拥有者对未压缩的原始图像使用加密密钥进行加密。然后,信息隐藏者使用信息隐藏密钥把加密图像的最低位平面进行压缩,在压缩所得的空余空间里嵌入额外数据。最后得到包含嵌入信息的加密图像：拥有信息隐藏密钥的接收方,尽管不知道原始图片内容也可以提取出隐藏信息;拥有加密密钥的接收方可以获得原始图像的近似图,但是不能提取隐藏信息;如果同时拥有加密密钥和信息隐藏密钥,那么既可以提取出隐藏信息,也可以利用自然图像的空间相关性恢复出图像的相似图像。实例测试的结果表明,算法具有嵌入容量大、操作更灵活的优点。     

基于像素值排序的可逆信息隐藏算法

针对嵌入秘密后灰度图失真明显的问题,提出一种基于像素值排序（PVO）的可逆信息隐藏算法。首先,将像素分成灰、白两层,选择灰层的像素作为目标像素,对目标像素十字交叉位置上的4个白色像素进行排序;然后根据排序结果计算两端两个像素的均值和中间两个像素的均值,利用可逆约束实现像素的动态预测;最后,根据预测结果构造预测误差直方图（PEH）,使用环形复杂度实现秘密数据的自适应嵌入,并用同样的方法处理白色层像素。利用USC-SIPI标准图像库中6幅图像进行仿真实验,当嵌入容量（EC）为10000 b,平均峰值信噪比（PSNR）为61.89 dB时,该算法能有效减小携密图像的失真。     

基于同态加密系统的图像鲁棒可逆水印算法

同态加密技术可用于保护数据隐私并允许对密文数据进行算术操作,在云计算安全上有着很好的应用前景.针对云计算中的隐私保护和数据安全等问题,本文提出了一种基于同态加密系统的图像鲁棒可逆水印算法,主要思想为：1）对原始图像进行分块和利用Paillier加密系统进行加密得到密文图像;2）在加密域中,通过模乘法逆元MMI （Modular Multiple Inverse）方法和查询相应的密文映射表得到每个密文分块的统计量,然后利用同态特性对统计量进行直方图平移来嵌入水印信息;3）在接收方,可从含水印的密文图像的统计量直方图中完整提取水印,并可通过对统计量进行与嵌入过程相反的直方图平移操作来恢复原始密文图像;4）含水印的密文图像在直接解密后可从其统计量直方图中完整提取水印信息和恢复原始图像;5）解密后的含水印图像在受到一定程度的攻击后（如JPEG/JPEG2000压缩和叠加高斯噪声等）,水印仍能正确提取.该算法实现了在不对原始图像进行预处理的情况下可直接在加密后的密文图像中嵌入水印,并可分别在加密域或明文域提取水印和恢复原始密文图像或原始明文图像,而且嵌入的水印对常见的图像处理操作具有一定的鲁棒性.实验仿真结果验证了本文算法的有效性.     

自适应编码的高容量密文可逆信息隐藏算法

随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images, RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的广泛关注.为了能在加密图像中嵌入充足的额外信息,提出了一种自适应编码的高容量RDHEI算法.首先,计算原始图像不同预测误差的出现概率并自适应的生成哈夫曼编码;然后,利用流密码加密原始图像,根据像素预测误差对应的哈夫曼码字对加密后像素进行标记;最后,以位替换方式将信息嵌入到已标记像素的预留空间中.经实验验证:该算法在正确提取嵌入信息的同时,无损地恢复了原始图像.与同类算法相比,该算法充分利用了图像本身的纹理特性,有效地提高了图像嵌入率.在UCID,BOSSBase和BOWS-2这3个图像集上,该算法的平均嵌入率达到3.162bpp,3.917bpp以及3.775bpp,与当前性能最佳算法相比,提升了0.263 bpp, 0.292 bpp以及0.280 bpp.     

基于预测误差编码的加密域可逆数据隐藏算法

为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性,提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法。以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性,利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测,同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中,通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间,使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的情况下可无失真地恢复原始图像和提取秘密信息。实验结果表明,该算法在BOWS-2和UCID数据集上的平均嵌入率分别达到1.717和1.310 bit/pixel,在提高嵌入容量和安全性的同时实现了信息提取操作和图像恢复操作的完全分离。     

基于K-均值改进蚁群优化的彩色图像边缘检测算法

为提高图像边缘检测的精度,提出一种基于K-均值改进蚁群优化（ACO）的彩色图像边缘检测算法。将聚类嵌入到边缘检测中,使这2类图像分割方法有效结合,增强了2类方法的优势。实验结果表明,该算法有效解决了传统蚁群算法（ACO）收敛较慢的问题,较好地保留了图像边缘细节,降低了计算复杂度,与典型分割方法相比具有更好的性能。     

应用通道间相关性及增强信息蒸馏的彩色图像去马赛克网络

在商用数码相机中,由于CMOS传感器的限制,在采样得到的图像中的每个像素位置仅有一个色彩通道的信息,因此,需要采用彩色图像去马赛克(CDM)算法来恢复全彩图像.然而,现有的基于卷积神经网络(CNN)的CDM算法不能以较低的计算复杂度和网络参数量取得令人满意的性能.针对这个问题,提出一种应用通道间相关性和增强信息蒸馏(I...     

基于改进栈式稀疏去噪自编码器的图像去噪

为了提高栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）的图像去噪性能,解决计算复杂度高,参数不易调节,训练收敛速度慢等问题,提出了一种栈式边缘化稀疏去噪自编码器（SMSDA）的图像去噪方法。首先,由于边缘化去噪自编码器（MDA）具有收敛速度快这一特性,对SDA网络损失函数作边缘化处理,形成边缘化稀疏去噪自编码器（MSDA）,使其同时满足边缘性和稀疏性。其次,将多个MSDA堆叠构成深度神经网SMSDA,为避免模型参数局部最优,采用非监督逐层训练法分别训练每一层网络,再用BP算法对整个网络微调,从而获得最优权重。最后,用SMSDA对给定图像去噪。仿真结果表明,较SSDA而言,所提算法在降低计算复杂度、提高收敛速度的同时,拥有较高峰值信噪比（PSNR）,且保留了更多原始图像的细节信息,具有更好的降噪性能。     

基于双注意力机制信息蒸馏网络的图像超分辨率复原算法

针对超分辨率复原技术中网络层数不断加深导致的网络训练困难、特征信息利用率低等问题,设计并实现了一种基于双注意力的信息蒸馏网络(IDN)的图像超分辨率复原算法.首先,利用IDN较低的计算复杂度及信息蒸馏模块提取更多特征的优势,通过引入残差注意力模块(RAM)并考虑图像通道之间的相互依赖性来自适应地重新调整特征权重,从而进...     

密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法未能充分利用图像的全部位平面的问题,提出了一种密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏。方法 对载体图像进行加密,然后将隐蔽信息嵌入到加密图像中,进行隐蔽传输,发送给接收者。本文将灰度图像的8个位平面都用来进行数据嵌入,并把每个位平面划分成不重叠的块,分为非连续块（块内像素值0,1都存在）和连续块（块内为全0或全1像素值）,按块进行重排列且将排列前的块标签嵌入到重排列图像中,使用流密码对图像进行加密。在数据嵌入阶段,提出了带修正信息的像素预测方法用于非连续块的嵌入。连续块中,保持块内右下角像素值不变,用于连续块的恢复,其他位置嵌入数据;非连续块中,对预测正确的像素嵌入数据,预测错误的像素保持不变。结果 实验过程实现了多种密文域可逆数据隐藏算法,本文进行大量对比实验,并在BOSSbase和BOWS-2数据集上进行验证,与其他方法比较,本文方法在BOSSbase和BOWS-2数据集上的嵌入率分别提升了42.1%和43.3%。结论 提出的加密图像可逆数据隐藏方案,通过对不同性质的块采用不同方法进行数据嵌入,利用图像全位面信息,使得方案能够获得更高的嵌入率,表明了本文方法的有效性。     

基于邻域熵的高光谱波段选择算法

为了减少高光谱图像数据中的冗余信息,优化计算效率,并提升图像数据后续应用的有效性,提出一种基于邻域熵(NE)的高光谱波段选择算法.首先,为了高效计算样本的邻域子集,采用了局部敏感哈希(LSH)作为近似最近邻的搜索策略;然后,引入了NE理论来度量波段和类之间的互信息(MI),并把最小化特征集合与类变量之间的条件熵作为选取...     

基于ARMv8处理器的高性能图像处理算法实现与优化研究

色彩空间转换、图像缩放、图像滤波都是图像处理领域常见的算法,广泛应用于数字媒体、数据通信、生物医学和航空航天等领域。目前上述算法在ARM处理器上虽有开源的OpenCV库,但缺少与Intel IPP库精度相当的高性能图像处理库。为此,根据算法的计算访存特征,将上述算法分为数据无关算法、数据共享算法及非规则访存算法3类,提出了不同类别算法在ARMv8计算平台上的优化方法体系,最终构建了一个基于ARMv8计算平台的高性能图像处理算法库,精度上对标Intel IPP库,并通过算法优化、访存优化、SIMD优化及汇编指令优化等一系列优化方法的应用,大幅提升了图像处理算法的性能。实验结果表明,在华为鲲鹏920计算平台上,重点优化的CvtColor、Filter和Resize模块性能较OpenCV算法库都有显著提升。     

一种改进的SFIM高光谱图像融合算法

基于平滑滤波的亮度调节(SFIM)图像融合技术具有算法简单、计算快捷、光谱保真度高的优点,但同样存在边缘模糊、空间纹理信息提高不足的问题。针对上述问题,本文从瞬时视场角的角度出发提出一种改进SFIM算法,采用隔行隔列采样技术代替原SFIM算法中的逐行逐列卷积方法,从原高分辨率图像中计算模拟低分辨率图像。试验结果表明改进算法在边缘清晰度和空间纹理信息等方面均有明显的提高,且保持了原SFIM算法计算快捷的优点。     

动态权重的蝙蝠算法在图像分割中的应用研究

传统的最小交叉熵阈值分割法（MCET）采用穷举的搜索形式，存在计算复杂度大、分割效率低的缺点，在很大程度上限制了该方法的应用。针对最小交叉熵分割法存在的不足，提出采用改进蝙蝠算法（BA）来搜索阈值的最优解。对BA算法中的权重参数做自适应调整，将随着迭代次数变化而变化的时变惯性权重策略应用于BA算法更新公式，给出三种不同的改进策略解决原始BA算法在靠近最优解时收敛速度下降的问题。将改进后的最优BA算法（IBA）应用于最小交叉熵多阈值图像分割中，与基本BA算法、改进的粒子群优化算法（IPSO）、模糊聚类方法（FC）三种方法进行对比性实验。实验结果表明，提出的IBA算法运算速度和分割精度效果明显提升。