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🔥 内容介绍

随着云计算和隐私保护需求的增长，加密图像中的可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding in Encrypted Images, RDHEI）技术成为信息安全领域的研究热点。该技术允许在加密图像中嵌入额外信息，同时确保原始图像无损恢复，适用于医疗影像、军事通信等对数据完整性和安全性要求极高的场景。近年来，基于多MSB（Most Significant Bit）预测和霍夫曼编码的RDHEI方法因其高嵌入容量和低失真特性受到广泛关注。本文系统梳理了该领域的研究进展，重点分析其核心方法、实验验证及未来方向。

研究重点与核心方法

1. 多MSB预测与误差生成

RDHEI的核心在于利用图像像素的高位平面冗余性。传统方法多基于LSB（Least Significant Bit）替换，但嵌入容量有限且易被统计攻击检测。多MSB预测通过分析相邻像素的高位值（如最高2-3位）生成预测误差，误差较小的像素更适合嵌入数据。例如，Yin等（2021）提出基于像素预测的误差直方图平移方法，通过中值边缘检测器（MED）生成预测误差，并利用霍夫曼编码压缩误差序列，腾出空间嵌入秘密信息。钱振兴团队进一步优化预测模型，采用自适应中值预测（AMED）动态调整预测参数，使预测误差分布更集中，从而提升嵌入容量。

2. 霍夫曼编码的冗余压缩

霍夫曼编码通过为高频预测误差分配短码字、低频误差分配长码字，实现误差序列的无损压缩。例如，在512×512的8位灰度图像中，若预测误差的统计分布呈现明显的偏态（如误差0出现概率达30%），霍夫曼编码可将平均码长从8位压缩至3-4位，腾出约50%的空间用于数据嵌入。钱振兴等（2021）的实验表明，结合多MSB预测和霍夫曼编码后，嵌入容量可达2.6320 bpp（比特每像素），较传统LSB方法提升近3倍。

3. 加密与嵌入的分离性设计

为兼顾安全性和可逆性，现有研究多采用“先加密后嵌入”的框架。图像加密阶段使用AES或混沌加密算法打乱像素值，同时保留MSB预测误差的统计特性；数据嵌入阶段通过多MSB替换或差值扩展技术，在加密像素的冗余空间（如压缩后的MSB误差位）嵌入信息。例如，Ni等（2025）提出基于块级加密的分离框架，数据提取可在加密域或解密域独立完成，适用于云计算中多方协作场景。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [origin_bits] = BitStream_DeCompress(compress_bits,L_fix)

% 函数说明：解压缩比特流

% 输入：compress_bits（压缩比特流）,L_fix（定长编码参数）

% 输出：origin_bits（原始比特流）

len_bits = length(compress_bits); %统计压缩比特流的长度

comp_t = 0;%计数，已遍历压缩比特流的长度

origin_bits = zeros(); %用来记录原始比特流

ori_t = 0; %计数，原始比特流的数目

while comp_t<len_bits 

    label = compress_bits(comp_t+1); %压缩段的第一个比特值

    %-------------------表示接下来的一段比特流是压缩比特流-------------------%

    if label==1 

        L_pre = 0;  %前缀标记位

        for i=comp_t+1:len_bits

            if compress_bits(i) == 1

                L_pre = L_pre+1;

            else

                L_pre = L_pre+1; %前缀标记以0结束

                break;

            end

        end

        comp_t = comp_t + L_pre; %用于记录相同比特流压缩后的前缀部分

        l_bits = compress_bits(comp_t+1:comp_t+L_pre);%用于记录相同比特流压缩后的中间部分

        comp_t = comp_t + L_pre; 

        [l] = BinaryConversion_2_10(l_bits); %中间部分的值

        L = 2^L_pre + l; %相同比特流的长度

        bit = compress_bits(comp_t+1);  %用于记录相同比特流的比特值

        comp_t = comp_t + 1;

        for i=1:L %记录原始比特流

            ori_t = ori_t+1;

            origin_bits(ori_t) = bit;

        end

    %----------------表示接下来的一段比特流是直接截取的比特流----------------%

    elseif label==0

        if comp_t+L_fix+1<=len_bits

            comp_t = comp_t + 1; %标记位

            origin_bits(ori_t+1:ori_t+L_fix) = compress_bits(comp_t+1:comp_t+L_fix);

            ori_t = ori_t + L_fix;

            comp_t = comp_t + L_fix;

        else

            comp_t = comp_t + 1; %标记位

            re = len_bits - comp_t;

            origin_bits(ori_t+1:ori_t+re) = compress_bits(comp_t+1:comp_t+re);

            ori_t = ori_t + re;

            comp_t = comp_t + re;

        end

    end

end

🔗 参考文献

​[1]王兴田.基于灰阶图像的数据嵌入方法的研究[D].大连理工大学,2016.

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