优化的可视秘密分存方案及其应用研究

像素膨胀和对照度是度量可视分存(VSS)方案的两个重要因素。多秘密VSS方案和单秘密VSS方案之间是否存在相互转换的度量关系，是该领域中尚未证明的问题。如何减少混合彩色VSS方案中的像素膨胀是一个公开问题。在分存图对不准的情况下，具有部分容错能力的VSS方案可解决重构秘密信息的问题，但重构的密图存在与原密图相反的信息。本课题拟证明多秘密VSS方案和单秘密VSS方案之间存在着相互转化关系，并给出多秘密VSS方案中像素膨胀和对照度的精确估计值。拟刻画混合彩色VSS方案中的像素膨胀、对照度和识别区域之间的定量关系。在分存图不完全对准的情况下，构造出容错能力强的VSS方案,使得重构的密图是正信息。在此基础上，结合视频编码、图像处理等技术，设计出高效的能抵抗重编码和几何攻击的视频水印算法，并拟对提出的算法在视频保护领域中的应用相关问题展开研究，从而为基于VSS的视频保护提供理论依据和技术支持。

我们最主要贡献体现在：.设计了基于优化的反色技术的优化灰度可视分存方案（VSS or VCS）(IEEE T-IFS full papger 长文24页：正文14，附件10页[1]）: 给出了四种优化的优化的反色VCS; RVCS最小像素膨胀的灰度nRVCS、最优对比度的灰度RVCS（GRVCS）、基本矩阵并非全黑的最优GRVCS和每个参与者持有最少数目分存的最优对比度GRVCS。我们提出的四个方案能满足不同用户的需求，现有的二值图像的RVCS可被视作这些方案的特例[1] 。.基于XOR运算的可视分存性质分析(IEEE T-CSVT:正文9,[2]):证明了基础矩阵的（k，n)-基本矩阵可以在（k，n）- XVCS 中使用。同时证明了XVCS方案的对比度增强了2(k-1) 倍（[2]）。.讨论了基于概率的秘密共享方案和基于随机格的秘密共享方案之间的关系（Information Sciences长文33页:正文31，附件2页[3]）:使用概率的VCS来研究RG-VCS的构造和性质，显示了两个重要的结果,从结果得到RG和PVCS是没有区别的，只是在表述上不同。此外，RG是PVCS的一个子集。.基于像素组跟踪模型对多个最低有效位(MLSB)的量化分析（IEEE T-IFS长文23页）：通过异或操作模拟MLSB的嵌入，针对两个典型MLSB隐写范例提出了两个定量分析隐写的方法。.从2003年，自然科学基金持续资助课题组开展可视分存(也称视觉密码学) ，经过10多年基础研究和实际应用，2015年分别获得教育部(专项)和电子学会技术发明一等奖。.已发表论文36篇（包括录用），其中SCI收录期刊13篇，EI收录期刊19篇。国际期刊如：IEEE T-IFS, T-CSVT, Information Sciences(INS)等13篇。发表长文13篇，其中重要国际期刊长文(3):T-IFS 2篇, INS 1 篇。