本文關鍵詞：基于塊截斷編碼和矢量量化的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)隱藏算法研究

  更多相關文章： 數(shù)據(jù)隱藏 隱匿通信 內容認證 塊截斷編碼 矢量量化

【摘要】：20世紀90年代以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、通信及數(shù)字媒體技術的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)隱藏開始成為信息技術領域,特別是信息隱藏技術領域的研究熱點之一,越來越受到各國政府、企業(yè)和學術界的關注。數(shù)據(jù)隱藏常應用于隱匿通信和數(shù)字水印(特別是數(shù)字媒體的內容認證)。隱匿通信通常被稱為不可追蹤的技術,主要以文本、音視頻、圖像等數(shù)字媒體作為載體,將要傳輸?shù)拿孛苄畔㈦[藏到數(shù)字媒體載體的內部,通過公共通信信道,特別是互聯(lián)網(wǎng)進行傳輸,從而達到隱匿通信的目的。而數(shù)字水印是用來對數(shù)字媒體的內容真實性和完整性進行安全認證的一種技術,數(shù)字水印也可以用于對數(shù)字媒體的所有權歸屬進行認證。雖然大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算等現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展使得數(shù)據(jù)計算、存儲、分析變得越來越容易,但網(wǎng)絡傳輸?shù)膸捜匀皇且粋�瓶頸,所以某些應用領域的數(shù)字圖像、音視頻、文檔等數(shù)字媒體都需要壓縮編碼進行存儲和傳輸,這使得數(shù)據(jù)隱藏技術需要面對壓縮域數(shù)字媒體的挑戰(zhàn)。對于數(shù)字圖像來說,常見的壓縮編碼格式主要有JPEG、塊截斷編碼(BTC)、矢量量化(VQ)、分形編碼等,BTC和VQ都屬于基于塊編碼的有損圖像壓縮技術,其中BTC因運算復雜度低、占用存儲空間少、編解碼速度快等特點,使其在實時圖像傳輸方面有較多應用;而VQ由于其具有壓縮比大、解碼簡單和失真較小等優(yōu)點,常用于遙感圖像、氣象云圖、雷達圖像、軍用地圖等超大圖像文件的存儲和傳輸。所以說,BTC和VQ已成為某些特殊領域常用的壓縮編碼技術�；诖�,本文根據(jù)BTC和VQ兩種有損壓縮編碼技術的特點,針對BTC和VQ壓縮編碼數(shù)字圖像的存儲和傳輸?shù)忍厥鈶妙I域,提出了幾種用于隱匿通信和圖像內容認證的基于塊截斷壓縮編碼和矢量量化壓縮編碼數(shù)據(jù)隱藏算法。首先提出了一種利用BTC量化參數(shù)的數(shù)據(jù)隱藏的算法,可以在每一個圖像塊隱藏2比特秘密信息,隱藏容量是其他對比算法的2倍,同時能夠較好保持圖像的質量,該算法主要用于隱匿通信,又因為該算法具有脆弱性,所以也可用于圖像紋理認證。其次提出了一種基于BTC位平面水平邊緣轉換特性的數(shù)據(jù)隱藏的算法,可在一個圖像塊隱藏1比特秘密信息,隱藏容量也不遜于其他相關數(shù)據(jù)隱藏算法,也可用于隱匿通信,因表現(xiàn)出來的脆弱性,該算法也適用于圖像內容認證。然后提出了一種利用BTC相鄰圖像塊邊界像素灰度值排列擴展逆序數(shù)的奇偶性進行數(shù)據(jù)隱藏的算法,該算法對多種攻擊和圖像操作具有脆弱性,所以可用于圖像的內容認證。最后提出了一種基于兩級VQ數(shù)字圖像的高效無損可逆的數(shù)據(jù)隱藏算法,利用兩級矢量量化輸出的兩級索引表進行數(shù)據(jù)隱藏,可以無損恢復兩級索引表,同時可以提取出所隱藏的秘密信息,可用于隱匿通信和圖像內容認證。本文通過大量實驗對所提出算法的性能進行了測試分析,并與其他算法進行了對比分析。對于基于塊截斷編碼的數(shù)據(jù)隱藏算法,本文主要從表征圖像質量的峰值信噪比PSNR和隱藏容量兩個性能指標進行了攻擊實驗測試,并與幾種基于BTC的數(shù)據(jù)隱藏算法進行了實驗對比分析,實驗結果顯示本文所提出的基于BTC的數(shù)據(jù)隱藏算法對某些攻擊和圖像操作具有脆弱性,可用于圖像內容認證,又由于其隱藏容量較其他算法高,也可應用于隱匿通信。而對于基于矢量量化的數(shù)據(jù)隱藏算法,本文主要從PSNR、隱藏容量、比特率和傳輸效率等方面與其他算法進行了實驗對比分析,實驗結果顯示,本文所提出的基于兩級VQ的數(shù)字圖像隱藏算法可以從輸出的比特流中無損恢復原始索引表和秘密數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)編碼和解碼過程是可逆的,可無損恢復二級矢量量化壓縮的圖像,隱藏容量也高于其他同類算法,同時該算法較其他算法在比特率和傳輸效率等性能上也有非常大的提升。
【關鍵詞】：數(shù)據(jù)隱藏 隱匿通信 內容認證 塊截斷編碼 矢量量化
【學位授予單位】：深圳大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 緒論12-40
• 1.1 課題來源13-14
• 1.2 研究背景和意義14-16
• 1.2.1 研究背景14-15
• 1.2.2 研究意義15-16
• 1.3 塊截斷編碼和矢量量化16-24
• 1.3.1 塊截斷編碼17-21
• 1.3.2 矢量量化21-24
• 1.4 基于BTC和VQ的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)隱藏技術研究現(xiàn)狀24-35
• 1.4.1 基于數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)隱藏技術25-27
• 1.4.2 基于BTC的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)隱藏技術27-31
• 1.4.3 基于VQ的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)隱藏技術31-35
• 1.5 數(shù)據(jù)隱藏算法性能評估指標35-36
• 1.6 論文主要研究內容和創(chuàng)新點36-39
• 1.7 論文結構安排39-40
• 第2章 基于BTC量化參數(shù)的數(shù)據(jù)隱藏算法40-51
• 2.1 預處理過程40-42
• 2.2 秘密信息隱藏算法42-46
• 2.3 秘密信息提取算法46
• 2.4 實驗結果及分析46-50
• 2.4.1 性能測試46-48
• 2.4.2 性能對比48-50
• 2.5 本章小結50-51
• 第3章 基于BTC位平面邊緣轉換特性的數(shù)據(jù)隱藏算法51-61
• 3.1 算法總體方案51
• 3.2 秘密信息隱藏算法51-56
• 3.3 秘密信息提取算法56-57
• 3.4 實驗結果及分析57-60
• 3.4.1 性能測試57-59
• 3.4.2 性能對比59-60
• 3.5 本章小結60-61
• 第4章 基于BTC圖像分塊和擴展逆序數(shù)的數(shù)據(jù)隱藏算法61-75
• 4.1 逆序數(shù)61-62
• 4.2 算法總體方案62-63
• 4.3 秘密信息隱藏算法63-68
• 4.4 秘密信息提取算法68
• 4.5 實驗結果與分析68-73
• 4.5.1 性能測試68-72
• 4.5.2 性能對比72-73
• 4.6 本章小結73
• 4.7 本文所提基于BTC的數(shù)據(jù)隱藏算法小結73-75
• 第5章 基于兩級VQ數(shù)字圖像的可逆數(shù)據(jù)隱藏算法75-93
• 5.1 路徑可選無損數(shù)據(jù)隱藏75-78
• 5.2 基于兩級VQ的可逆數(shù)據(jù)隱藏算法78-84
• 5.2.1 預處理過程79-80
• 5.2.2 秘密數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱藏算法80-83
• 5.2.3 秘密數(shù)據(jù)解碼提取算法83-84
• 5.3 實驗結果及分析84-91
• 5.3.1 性能測試84-90
• 5.3.2 性能對比90-91
• 5.4 本章小結91-93
• 第6章 總結與展望93-96
• 6.1 已完成工作總結93-94
• 6.2 下一步工作展望94-96
• 參考文獻96-108
• 致謝108-109
• 攻讀博士學位期間的研究成果109-110

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本文編號：1045686