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公开(公告)号：CN111915474B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202010653102.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于整数变换的可逆加密域信息隐藏方法。首先，图像拥有者，首先将原始图像分割成大小一致的不重叠的图像块，对每个图像块进行整数变换预留代数性质的嵌入空间。其次，对预处理后的图像采用标准流密码算法进行加密得到加密图像，然后将加密图像发送给信息嵌入者。信息嵌入者在有效图像块上，通过改变图像块中的像素值的奇偶性实现信息的嵌入。接收者在收到标记后的加密图像后，先进行图像解密，然后判定图像块中奇偶性的变换从而提取秘密信息。最后根据参考像素恢复每个图像块的像素值，最终实现原始图像的恢复。本发明能够根据不同图像的平滑度预先调整分割图像的大小，在相对平滑图像上具有较高的信息嵌入量，且处理代价低。
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公开(公告)号：CN116188324A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310249168.5
申请日：2023-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络的棋盘格状图像恢复方法。首先，对数据集中的原始图像进行棋盘格状像素划分预处理，形成训练样本。之后，将其在所提出的一种深层神经网络中进行训练，来补齐棋盘格状图像生成恢复图像。训练结束后，只需将棋盘格状图像输入预训练好的模型，即可自动恢复高清图像。本发明剔除的深层神经网络主要采取卷积块串联策略，并结合了残差连接和密集连接两种方式获取高维图像特征，用来丰富补齐图像所需要的纹理信息。采用本发明，不仅可以实现棋盘格状图像的预测恢复，也可将其运用在可逆信息隐藏技术领域以提高嵌入效率。
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公开(公告)号：CN111723346B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010517743.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于“竹节虫”参考矩阵可认证的视觉机密共享方法。首先，先产生“竹节虫”参考矩阵，参考矩阵可以由机密信息的嵌入容量来做调整；其次，将原始图像根据生成的参考矩阵和要藏入的机密信息分成两张独立且有意义的伪装图发给两位参与者保管；最后，要提取机密信息时，可对两张伪装图片做一个图片认证，只有认证通过才能提取机密信息。本发明将视觉密码和信息隐藏相结合，实现了加密域的高容量信息隐藏。相比于其他现有方法，本发明不仅继承了视觉密码计算复杂度低，安全性高的优点，而且在实现可逆恢复原始图像的基础上，机密信息的嵌入容量方面优于其他现有方法，并且生成的两张伪装图有更好的品质。
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公开(公告)号：CN114998084A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210605832.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提出了一种基于全排列变换技术的加密图像数据隐藏方法，可以将重要信息藏匿于加密图像中。本发明在每个大小为p×q的加密图像块中，将加密图像块划分为n个子块进行全排列生成该加密图像块的全排列列表，并通过替换图像块的排列来嵌入多位秘密数据。在接收方恢复加密块时，可以使用经过训练的矢量量化(VQ)码本从加密块的全排列列表中预测原始排列，从而恢复图像并提取信息。对于每个像素块，本发明所提出的方案把全排列技术和VQ码本相结合，可以显着提高秘密信息嵌入能力并有效减轻了接收方的硬件负担。
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公开(公告)号：CN111726629B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010518402.6
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴图信科技有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于多元线性回归的SMVQ压缩数据隐藏方法。本发明使用边匹配向量量化(SMVQ)算法得到各像素块的边缘像素,然后利用像素之间的相关性用多元线性回归预测出像素块中的其他像素,然后使用像素块中的所有像素匹配M‑1个码字构建状态码本SCB。在不出轨的情况下，如果线性回归预测出的像素比较接近真实像素,那么该像素块就可以不使用索引值来表示；否则就和SMVQ算法的规则一致。如果像素块出轨，则匹配与像素块最相近的VQ码本的码字，用VQ索引来替代该像素块。对于每个像素块，本发明所提出的方案把多元线性回归算法和SMVQ算法相结合，可以提高图像的压缩性能和秘密信息嵌入能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915474A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010653102.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于整数变换的可逆加密域信息隐藏方法。首先，图像拥有者，首先将原始图像分割成大小一致的不重叠的图像块，对每个图像块进行整数变换预留代数性质的嵌入空间。其次，对预处理后的图像采用标准流密码算法进行加密得到加密图像，然后将加密图像发送给信息嵌入者。信息嵌入者在有效图像块上，通过改变图像块中的像素值的奇偶性实现信息的嵌入。接收者在收到标记后的加密图像后，先进行图像解密，然后判定图像块中奇偶性的变换从而提取秘密信息。最后根据参考像素恢复每个图像块的像素值，最终实现原始图像的恢复。本发明能够根据不同图像的平滑度预先调整分割图像的大小，在相对平滑图像上具有较高的信息嵌入量，且处理代价低。
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公开(公告)号：CN111756950A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010554929.4
申请日：2020-06-17
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N1/44 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/625 , H04N19/91
Abstract: 本发明提出一种基于跳跃序列的面向JPEG图像的可逆信息隐藏方法，在保证图像品质和图像文件大小的同时，尽可能提高藏量，此外，实现图像的完全恢复。首先，使用熵解码器对原始JPEG图像进行解码，得到DCT系数块；其次，将每个DCT系数块的正/负跳跃序列向右/左移动，以腾出空间；然后，在每个DCT系数块中，选用值为0和-1的系数进行多层的信息藏入；最后，使用熵编码器将隐秘DCT块编码成隐秘JPEG图像。本发明一是充分利用跳跃序列的特点，减少不必要的系数扩张，改进了图像品质；二是采用多层藏入的方式，提升了藏量。
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公开(公告)号：CN111737713A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010555881.9
申请日：2020-06-17
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于可视密码的二维码秘密共享方法。首先，通过分析共享份子集的秘密不可恢复条件，设计0-1规划策略，进而构造秘密共享矩阵；然后，基于秘密共享矩阵，利用异或可视密码技术对载体二维码的内容码字进行调整；最后，根据调整之后的载体二维码内容码字，生成秘密共享份二维码，从而实现秘密二维码图像的分享。本发明不仅继承了可视密码技术编码易于实现和解码计算复杂度低的优点，且在鲁棒性方面优于其他现有方法，并且秘密图像具有更好的安全性。
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公开(公告)号：CN111726629A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010518402.6
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴图信科技有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于多元线性回归的SMVQ压缩数据隐藏方法。本发明使用边匹配向量量化(SMVQ)算法得到各像素块的边缘像素,然后利用像素之间的相关性用多元线性回归预测出像素块中的其他像素,然后使用像素块中的所有像素匹配M-1个码字构建状态码本SCB。在不出轨的情况下，如果线性回归预测出的像素比较接近真实像素,那么该像素块就可以不使用索引值来表示；否则就和SMVQ算法的规则一致。如果像素块出轨，则匹配与像素块最相近的VQ码本的码字，用VQ索引来替代该像素块。对于每个像素块，本发明所提出的方案把多元线性回归算法和SMVQ算法相结合，可以提高图像的压缩性能和秘密信息嵌入能力。
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公开(公告)号：CN114998083B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210605830.1
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种使用AI生成图像的无载体机密分享方法。首先，机密拥有者先使用两个训练好的AI模型，分别用于生成两张伪装图像以及两张在伪装图像中嵌入认证码的机密份额图像。之后机密拥有者将含有认证码的机密份额图像分别发给两位参与者保管；最后，要提取机密信息时，参与者将各自的机密份额图像发给第三方，第三方利用认证模型对两张机密份额图像做一个图像认证，如果认证通过，两个参与者才能一起利用提取器模型提取各自份额中的嵌入序列并恢复机密信息。相比于其他现有的方法，本发明不仅继承了视觉密码计算复杂度低，安全性高的优点，而且在深度学习的帮助下，生成的机密份额图像和自然图像并没有区别，并且可以抵抗多种隐写分析。
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