提高嵌入容量的自纠错联合加密图像可逆数据隐藏算法

本文主要探讨的是可自纠错的联合式加密图像可逆数据隐藏算法。在现代图像处理和云计算环境中，数据隐私和安全性日益重要，尤其是对于那些对图像内容敏感的应用领域，如军事、医学和法律论证。传统的图像可逆数据隐藏技术，如差值扩展和直方图修改，虽然能在数据提取后恢复无损图像，但在云环境下，如何兼顾数据安全与信号处理成为挑战。 加密图像可逆数据隐藏技术是一种结合了加密技术和可逆数据隐藏的技术，它旨在提供在云计算环境下更安全的数据存储和传输方式。根据数据嵌入和图像恢复操作是否能分离，这类技术可以分为分离式和联合式两种方法。分离式方法允许独立进行数据提取和图像恢复，但加密前生成数据嵌入空间的方法通常能提供更高的嵌入容量，比如利用自适应整数变换、最高有效位预测等技术。 然而，早期的联合式方法，如ZHANG提出的通过翻转图像块像素最低三位有效位嵌入1比特数据的方法，虽然具有操作联合进行的优点，但数据嵌入容量较低且易导致提取数据误码和图像失真。为了克服这些问题，学者们不断研发新的联合式算法，例如利用相邻图像块的相关性、多像素评估复杂度以及加密图像下采样后的循环移位/数据交换等策略，以减少误码并提高嵌入容量。 本文提出的新算法突破了原有联合式方法的局限，通过在图像加密前预处理阶段将纠错数据嵌入，使得数据嵌入仅需简单的像素位翻转操作。这样做的好处在于能够有效避免数据提取误码，同时保持较高的数据嵌入容量，从而更好地满足云计算环境下大容量数据安全存储和传输的实际需求。此算法的引入将进一步推动加密图像可逆数据隐藏技术的发展，提高数据处理的效率和安全性。