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可视秘密分享无损恢复技术研究

发布时间:2024-04-08 05:31
  随着智能手机及其他各种带有摄像功能设备的普及,数字图像的获取、存储和展现呈现一种“爆炸”状态,但图像泄露等安全事件也屡见不鲜,使得人们对图像数据安全性的重视程度越来越高。可视秘密分享(Visual Secret Sharing,VSS)技术,作为一种简单、有效的保护图像的方式得到了广泛研究。然而大多传统可视秘密分享技术通过叠加的方式解密,解密过程虽然简单,但解密图像只可得到原始秘密图像的部分信息,显然不适用于个人隐私图像、军事图像等需要保护细节的秘密图像,对可视秘密分享无损恢复技术的研究显得越发迫切。本文重点研究可视秘密分享无损恢复技术。针对可视秘密分享无损恢复过程中存在的计算复杂度高且不满足一般门限的问题,提出了基于异或和映射的无损恢复算法,并且在此基础之上实现了具有像素扩张可视秘密分享的无损恢复方法,同时对无损恢复可视秘密分享的同态性质进行了研究。本文主要完成的研究内容和创新点概括如下:第一,提出了一种基于随机网格的具有无损恢复能力的(k,n)门限可视秘密分享方案。利用增大恢复秘密图像有效比特概率的方式提升了恢复图像的视觉质量,通过对部分非生成比特置零的方式在一定程度上解决了恢复图...

【文章页数】:120 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题来源及研究的目的和意义
    1.2 可视秘密分享国内外研究现状
        1.2.1 秘密分享概述
        1.2.2 基矩阵可视秘密分享
        1.2.3 无基矩阵的可视秘密分享
        1.2.4 可视秘密分享的扩展研究
        1.2.5 无损恢复的可视秘密分享
    1.3 目前研究存在的问题与分析
    1.4 本文的主要研究内容和结构
第2章 具有无损恢复能力的可视秘密分享
    2.1 引言
    2.2 具有无损恢复能力的可视秘密分享分析
    2.3 具有无损恢复能力的随机网格可视秘密分享算法
        2.3.1 影子图像的生成和恢复阶段
        2.3.2 应用到灰度图像和彩色图像
    2.4 理论分析与证明
        2.4.1 无损恢复能力分析
        2.4.2 无像素扩张可视秘密分享的异或无损恢复思想
        2.4.3 安全性与性能分析
        2.4.4 渐进性能评价指标
    2.5 实验结果与分析
        2.5.1 仿真实验结果
        2.5.2 恢复图像的对比度
        2.5.3 与相关算法的比较
        2.5.4 渐进性指标的应用与分析
    2.6 本章小结
第3章 可视秘密分享的映射无损恢复方法
    3.1 引言
    3.2 设计原则和理论基础
    3.3 基于映射的可视秘密分享无损恢复算法
        3.3.1 映射无损恢复方法的生成与恢复阶段
        3.3.2 应用到灰度和彩色秘密图像
    3.4 理论分析与证明
        3.4.1 关于集合 ξ0n,ξ1n和tr分析与证明
        3.4.2 扩展分析
        3.4.3 (k, tr, n)门限可视秘密分享分析
    3.5 实验结果与分析
        3.5.1 仿真实验结果
        3.5.2 与相关算法的比较
    3.6 本章小结
第4章 可视秘密分享的像素归并无损恢复方法
    4.1 引言
    4.2 设计原则和理论基础
    4.3 基于像素归并的可视秘密分享无损恢复算法
    4.4 理论分析与证明
        4.4.1 可行性分析与证明
        4.4.2 异或像素归并方法
        4.4.3 收敛性分析
        4.4.4 像素归并思想的扩展应用
    4.5 实验结果与分析
        4.5.1 仿真实验结果
        4.5.2 异或像素归并的实验结果
        4.5.3 与相关算法的比较
    4.6 本章小结
第5章 无损恢复可视秘密分享的同态性研究
    5.1 引言
    5.2 可视秘密分享同态性的应用背景
    5.3 可视秘密分享同态性
        5.3.1 可视秘密分享同态性定义
        5.3.2 单一秘密图像的HVC操作
        5.3.3 多个秘密图像的HVC操作
    5.4 实验结果与分析
        5.4.1 单幅秘密图像的HVC操作实验
        5.4.2 两幅秘密图像的HVC操作实验
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历



本文编号:3948556

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