基于参数二叉树标记的密文域可逆信息隐藏
随着云存储场景中用户对隐私保护的需求日益增加，密文域可逆信息隐藏的研究受到广泛关注。本研究提出了一种改进的基于参数二叉树标记的密文域可逆信息隐藏方法，获得了更高的图像嵌入率。
本研究利用了原始图像中的整体空间相关性，而不是图像分块之间的空间相关性，为后续附加信息的嵌入预留了大量的空间，提高了有效载荷。首先利用中值边缘检测(median edge detector, MED)算法和窗口滑动的方式来计算像素的预测误差。然后用图像加密密钥对原始图像进行加密，并用参数二叉树标记算法将加密后的像素进行分类和编码标记，分为可嵌入像素和不可嵌入像素两类。接着，数据嵌入者就可以根据像素的标记在加密图像的可嵌入像素中嵌入附加信息。最后，接收者既可以根据密钥从载密图像中提取附加信息，也可以无错地恢复原始图像。
在本研究所提方法中，数据提取和图像恢复的过程是独立的、可分离的。此外，该方法也具有良好的安全性能，可以用于保护载体图像的原始内容，同时提供了图像真实性和完整性的检测。
相关论文【1】已被期刊IEEE Transactions on Multimedia接收，作者为安徽大学计算机科学与技术学院的吴友情，项有智，汤进，殷赵霞，以及合肥师范计算机学院的郭玉堂。该工作是在 Yi等人【2】工作的基础上作出的改进。
【1】Y. Wu, Y. Xiang, Y. Guo, J. Tang and Z. Yin, "An Improved Reversible Data Hiding in Encrypted Images Using Parametric Binary Tree Labeling," in IEEE Transactions on Multimedia, vol. 22, no. 8, pp. 1929-1938, Aug. 2020, doi: 10.1109/TMM.2019.2952979.
【2】S. Yi and Y. Zhou, "Separable and Reversible Data Hiding in Encrypted Images Using Parametric Binary Tree Labeling," in IEEE Transactions on Multimedia, vol. 21, no. 1, pp. 51-64, Jan. 2019, doi: 10.1109/TMM.2018.2844679.
撰稿人：安徽大学 殷赵霞
编辑：上海理工大学 秦川