基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏

针对传统的图像预测误差算法预测精度弱、嵌入容量较低以及在密文域应用局限等问题。结合Paillier同态加密算法，提出了一种基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏算法。该方案首先对原始载体图像进行采样，然后引入权重，利用采样像素点对非采样像素点进行预测，而后采样像素点利用序列密码进行加密，非采样像素点利用Paillier同态算法加密，最后在加密后的图像上进行秘密信息的嵌入。实验仿真结果表明，该方案在保证预测精度的前提下，可以达到的最高嵌入容量为1.2 bpp，同时具有一定的安全性保证。 本文探讨的是一种基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏算法，旨在解决传统图像预测误差算法在预测精度、嵌入容量以及密文域应用的局限性问题。该算法结合了Paillier同态加密技术，提高了信息隐藏的安全性和效率。 算法的核心是插值预测误差，通过对原始载体图像进行采样，利用采样像素点（Sample Pixels, SP）预测非采样像素点（Non-Sample Pixels, NSP）的值。这一步骤引入了权重，以提高预测的准确性。接着，采样像素点使用序列密码进行加密，而非采样像素点则利用Paillier同态加密算法进行加密。这种策略允许在加密图像上直接嵌入秘密信息，且在解密后能无失真地恢复原始图像。 Paillier同态加密算法是一种加法同态加密方案，它具有在密文域进行加法运算等同于在明文域进行加法运算的特性。加密过程中，随机选取两个大素数p和q，计算它们的乘积n和最小公倍数λ。公钥由n和g组成，私钥为λ。密文域的乘法对应明文域的加法，而明文域的乘法对应密文域的幂运算，这种性质使得信息隐藏和解密过程能在加密图像上进行。 在预处理阶段，图像被分为三类像素：采样像素、非采样像素和用于嵌入边信息的像素。非采样像素通过插值预测方法进行处理，其中，左侧插值预测误差（LE）和右侧插值预测误差（RE）被用来优化预测过程，以提高嵌入容量。实验证明，这种方法产生的插值误差较小，大部分为0，降低了溢出风险。 实验结果显示，该算法在保持预测精度的同时，最高嵌入容量可达1.2 bpp，提供了一定程度的安全保障。这使得算法在需要高数据认证和无损恢复的领域，如医学影像处理、法律取证和军事图像传输等方面，具有广泛的应用潜力。 基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏是一种创新的信息隐藏技术，它通过结合高级加密算法和优化的预测误差处理，实现了在加密图像上安全、高效的信息隐藏，同时保证了载体图像的无损恢复。此研究为信息安全领域提供了新的解决方案，对于提高数据隐藏的隐蔽性和安全性具有重要意义。