软件学报

作者：马文静，吴友情，殷赵霞

单位：马文静，多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学), 安徽 合肥 23060111,吴友情，合肥师范学院 计算机学院, 安徽 合肥 23060102,殷赵霞，多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学), 安徽 合肥 23060103

关键词：隐私保护;可逆信息隐藏;加密图像;自适应编码;预测误差

基金：国家自然科学基金（61872003，61502009）；计算机体系结构国家重点实验室开放课题（CARCHB202018）

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3.162 bpp，3.917 bpp以及3.775 bpp，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.

来源：2022年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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