CN109547797B - 一种可分离的加密域信息隐藏方法 - Google Patents

Abstract

一种可分离的加密域信息隐藏方法，属于信息隐藏技术领域。特征是：首先，读入需要保护的图像并对其进行分块，根据存储空间及用户需求，选择合适的观测率对其进行观测，并将得到的观测值量化编码，同时在编码过程中将秘密信息(如版权、身份认证等)嵌入每个观测值的低4位比特中，从而产生含秘密信息的密文图像。在本发明方法中，秘密信息的提取和受保护图像的重构是可分离的。如果用户有提取密钥，就可以直接从含密的密文图像中无损的提取秘密信息；如果用户被授权重构图像，可以高质量地重构受保护的图像；如果二者皆有，则可以同时获得秘密信息和重构图像。

Description

一种可分离的加密域信息隐藏方法

技术领域

本发明属于信息隐藏技术领域，特别是涉及一种可分离的加密域信息隐藏方法。

背景技术

随着云计算的普及，越来越多涉及个人隐私的图像数据在开放的云平台进行存储和处理，如信用记录、医疗病历、法庭记录、私人财产记录、军事领域、商业信息等。如何保护这些隐私数据的安全性成为了目前极为重要而紧迫的研究课题之一。传统的加密算法可以将用户数据转换为密文的形式在网络中传输和存储，从而很好的隐藏了用户数据的内容；信息隐藏技术可以将某一秘密信息(如版权、身份认证等)隐藏于密文中，从而实现密文数据的检索、归类或认证等管理。因此，加密算法和信息隐藏技术的结合，能够为用户个人数据在云环境的处理过程中提供双重的安全保障。然而加密的过程隐藏了原始数据的内容，使得信号呈现高程度不均匀和不确定性，信息熵在可视信息理论的角度达到最大值，这无疑增加了信息嵌入的难度。

2011年，上海大学张新鹏教授首次提出了加密域信息隐藏的概念，将载体图像用流密码加密后再进行分块，巧妙地利用图像块的空间域结构特征进行加密域隐藏，但严格无损前提下的有效嵌入容量有限，且当嵌入容量升高时会出现数据提取及图像恢复误差。之后，Hong通过改进失真函数提升了这一算法的可逆性能。在此基础上，Wu等人也进一步提高了加密域信息隐藏算法的嵌入容量，但是嵌入量提高后的载体图像解密失真会有所增加。同样地，Liao等人提出基于邻域像素平均差值的加密域可逆信息隐藏算法，也存在提高嵌入容量后，载体图像的恢复效果下降的问题。为了进一步保证载体恢复的可逆性，有效提高嵌入容量，Zhang等人利用低密度奇偶校验码压缩加密图像的较低有效位，创建冗余空间进行数据隐藏，实现了数据提取和图像解密可分离的加密域信息隐藏方法，将嵌入容量提升了0.1bpp。这种可分离的加密域信息隐藏方案，能够将解密过程和秘密信息提取过程分离开来，以满足更多用户的不同需求。然而，嵌入容量的提升依然无法满足现有用户的需求。随着数据安全性需求的日益增加，加密域信息隐藏在可逆性、嵌入容量、算法执行效率等方面存在的诸多问题仍有待进一步研究。因此，研究如何将密码技术和信息隐藏技术有效地相结合，更大程度上保护云环境下用户隐私数据的安全，不仅有着十分重要的理论意义，更有着重要的应用价值和迫切的现实需求。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，旨在提供一种可分离的加密域信息隐藏方法。本发明的方法充分利用块压缩感知编码的优点，将密码技术和信息隐藏技术有效结合，更大程度上保护云环境下用户隐私数据的安全。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种可分离的加密域信息隐藏方法，包括发送端的图像加密和秘密信息嵌入部分以及接收端的秘密信息提取和图像解密部分：

发送端的图像加密和秘密信息嵌入部分，包括以下步骤：首先读入需要保护的图像并对其进行分块，然后根据存储空间及用户需求，选择观测率对其进行观测，并将得到的观测值进行非均匀量化编码，同时在编码过程中将秘密信息嵌入每个观测值的低4位比特中，从而产生含秘密信息的密文图像，记为ST，表示嵌入秘密信息后的加密图像，并将其保存到开放的云平台中；

接收端的秘密信息提取和图像解密部分，这两个部分是可以分离的过程，如果用户有提取密钥，就可以直接从含密的密文图像中无损的提取秘密信息；如果用户被授权重构图像，可以高质量地重构受保护的图像；如果二者皆有，则可以同时获得秘密信息和重构图像。

进一步地，发送端图像基于块压缩感知加密的具体步骤为：

(1).读入一幅尺寸为M×N的需要受保护的图像I，并将该图像分为多个互不重叠的、B×B大小的图像块；

(2).将每一个图像块排列为B²×1的列向量x_i，i表示第i个图像块；

(3).生成一个m×B²大小的正交独立同分布高斯随机矩阵作为块观测阵Φ_B，其中

(向下取整)，MR为设定的观测率；

(4).对每一个图像块利用公式(1)进行BCS观测：

y_i＝Φ_Bx_i (1)

其中，y_i是x_i的观测值向量，大小为m×1；Φ_B是第i个图像块的观测矩阵，每一个图像块均使用相同的Φ_B；

(5).所有y_i组成大小为m×k的观测值矩阵Y＝[y₁,y₂,...,y_k]，其中k＝(M×N)/B²是所有图像块的个数，保存观测值矩阵Y，同时记录观测率MR；

(6)将Y按照矩阵逐行扫描方式展开成行向量y′。

进一步地，发送端秘密信息嵌入及非均匀编码的具体步骤为：

第一步，生成待隐藏的二进制秘密比特序列S＝{s₁,s₂,...,s_j,...,s_r}，其中，r＝m×k；

第二步，非均匀量化编码：

(1).寻找y′中所有元素绝对值的最大值max(|y′_j|)(j＝1,2,...,m×k)，利用公式(2)将y′中各元素值y′_j限定在-2048～2048之间，并将此动态范围划分为4096个量化单位，即量化步长Δ＝1；

(2).利用非均匀量化编码方法对各个元素y″_j进行8比特量化编码，并完成秘密信息的嵌入，记为c_j1c_j2c_j3c_j4c_j5c_j6c_j7c_j8：

a)确定极性码：如果y″_j＞0，则编码输出c_j1＝1，否则，c_j1＝0；

b)确定段落码：

段落序号1：若0≤|y″_j|＜16Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝000，量化间隔记为α＝Δ；

段落序号2：若16Δ≤|y″_j|＜32Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝001，量化间隔记为α＝Δ；

段落序号3：若32Δ≤|y″_j|＜64Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝010，量化间隔记为α＝2Δ；

段落序号4：若64Δ≤|y″_j|＜128Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝011，量化间隔记为α＝4Δ；

段落序号5：若128Δ≤|y″_j|＜256Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝100，量化间隔记为α＝8Δ；

段落序号6：若256Δ≤|y″_j|＜512Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝101，量化间隔记为α＝16Δ；

段落序号7：若512Δ≤|y″_j|＜1024Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝110，量化间隔记为α＝32Δ；

段落序号8：若1024Δ≤|y″_j|＜2048Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝111，量化间隔记为α＝64Δ；

c)确定段内位置码：通过步骤(b)得到y″_j所在段落的起始值及相应的量化间隔α，利用公式(3)得到段内位置码p_j；

d)根据以下规则嵌入秘密信息，并确定段内码：

规则1：如果p_j＝0，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod2，则p_j的值改为1，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

规则2：如果p_j＝1，2,...,14，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod2，则利用公式(4)改变p_j的值，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

规则3：如果p_j＝15，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod2，则p_j的值改为14，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

第三步，将藏入秘密比特后的8比特量化编码c_j1c_j2c_j3c_j4c_j5c_j6c_j7c_j8转换成十进制数d_j(j＝1,2,...,m×k)，且d_j∈[0,255]，所有d_j构成行向量d＝(d₁,d₂,...d_m×k)；

第四步，将行向量d转换为任意尺寸的矩阵，记为ST，表示嵌入秘密信息后的加密图像，并将其保存到开放的云平台中。

进一步地，秘密信息的提取过程，包括以下步骤：

第一步，读入含有秘密信息的加密图像ST，记录ST的尺寸为M′×N′；

第二步，按逐行扫描的方式依次读入ST的每一个像素值，记为w_t(t＝1,2,...,M′×N′)；

第三步，计算s′_t＝w_tmod2，并将得到的s′_t依次存入秘密信息序列S′＝{s′₁,...,s′_t,...s′_M′×N′}，S′即为提取的秘密信息。

进一步地，图像解密的过程，包括以下步骤：

第一步，读入含有秘密信息的加密图像ST，并将其按照矩阵逐行扫描方式展开成行向量d′；

第二步，反量化过程：

(1).将d′中各元素d′_j转换成8位二进制比特序列，记为c′_j1c′_j2c′_j3c′_j4c′_j5c′_j6c′_j7c′_j8；

(2).恢复极性：若c′_j1＝1，则极性e₀＝+1，否则，e₀＝-1；

(3).恢复d′_j所在段落起始值和量化间隔：将c′_j2c′_j3c′_j4转换为十进制数e₁，则d′_j所在段落序号为e₁+1，记录该段落起始值与量化间隔；

(4).将c′_j5c′_j6c′_j7c′_j8转换成十进制数e₂，并利用公式(5)恢复数据元素

(5).重复(1)-(4)，直至处理完d′中所有元素，将恢复数据

(j＝1,2,...,m×k)依次排列构成行向量；

第三步，将y^h以行扫描的方式转换成m×k的矩阵Y^h；

第四步，块压缩感知解码：

(1).解码时，利用已存储的与编码端相同的观测矩阵Φ_B构造块对角矩阵Φ₀；

(2).通过公式(7)得到图像的初始解：

(3).对X^(j)进行维纳滤波，消除图像的块效应，其中j代表迭代次数，第一次迭代时为X⁽⁰⁾；

(4).对滤波后的X^(j)中的每一个块

通过公式(8)对其进行更新；

(5).用每一个块更新后的

构成

并通过公式(9)对其进行Contourlet小波变换，得到

的稀疏表示θ^(j)；

其中，θ^(j)为

在Contourlet小波基下的系数，Ψ为Contourlet小波变换基；

(6).按照公式(10)对θ^(j)进行双变量收缩阈值处理，得到更加稀疏的系数

其中，若p≤0，则(p)₊＝0，若p＞0，则(p)₊＝p；λ是一个收敛控制常数；

是θ^(j)的中位数估计值；

是θ^(j)的边缘方差；

(7).通过公式(11)对

进行反变换(ICT)，得到本次迭代的近似解：

(8).对于

中的每一个块

通过公式(12)进行更新：

(9).重复进行以上(3)-(8)进行迭代，直至得到的结果满足精度要求，即得到重构的受保护图像。

本发明的优点及其积极效果是：

1、充分利用块压缩感知编码中加密的安全性、压缩的灵活性及重构图像质量好等优点，通过调整观测率的值，实现图像在不同应用环境下的冗余压缩和加密，同时根据存储空间以及用户对重构图像的需求灵活地调整加密图像的尺寸。

2、根据用户对图像保护的不同要求，将用户版权、身份认证或内容检索等信息隐藏到加密图像中，实现对加密图像的版权保护、安全认证、检索、归类等管理。

3、本发明中的隐藏方法可以在加密图像中实现1bpp的嵌入容量。

4、本发明实现了可分离的加密域信息隐藏方法。如果授权用户仅需要提取秘密信息，可通过本发明的提取算法直接提取；如果授权用户仅需要重构原始图像，则可通过重构算法直接获得重构的原始图像；如果授权用户同时需要秘密信息并重构图像，则可通过两种算法先提取秘密信息再重构原始图像。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的说明。

我们选择Matlab作为软件平台，编程实现本发明方案的设计。实施过程选取512×512的标准测试图像“Lena”作为需要受保护的图像，假设选取的观测率MR＝0.25，块尺寸B＝8。

具体操作步骤是：

Ⅰ.发送端的图像加密和秘密信息嵌入部分，包括下列步骤：

第一步，基于块压缩感知(Block Compressive Sensing,BCS)的加密过程：

(1).读入一幅尺寸为512×512的需要受保护的图像I，并将该图像分为多个互不重叠的、8×8大小的图像块；

(2).将每一个图像块排列为64×1的列向量x_i，i表示第i个图像块；

(3).生成一个16×64大小的正交独立同分布高斯随机矩阵作为块观测阵Φ_B；

(4).对每一个图像块利用公式(1)进行BCS观测：

y_i＝Φ_Bx_i (1)

其中，y_i是x_i的观测值向量，大小为16×1；Φ_B是第i个图像块的观测矩阵，每一个图像块均使用相同的Φ_B；

(5).所有y_i组成大小为16×4096的观测值矩阵Y＝[y₁,y₂,...,y₄₀₉₆]，保存观测值矩阵Y，同时记录观测率MR；

第二步，将Y按照矩阵逐行扫描方式展开成行向量y′；

第三步，生成待隐藏的二进制秘密比特序列S＝{s₁,s₂,...,s₆₅₅₃₆}；

第四步，非均匀量化编码：

⑴.寻找y′中所有元素绝对值的最大值524.96，利用公式(2)将y′中各元素值y′_j限定在-2048～2048之间，并将此动态范围划分为4096个量化单位，即量化步长Δ＝1；

(2).利用非均匀量化编码方法对各个元素y″_j进行8比特量化编码,并完成秘密信息的嵌入，记为c_j1c_j2c_j3c_j4c_j5c_j6c_j7c_j8：

a)确定极性码：如果y″_j＞0，则编码输出c_j1＝1，否则，c_j1＝0；

b)确定段落码：

段落序号1：若0≤|y″_j|＜16Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝000，量化间隔记为α＝Δ；

段落序号2：若16Δ≤|y″_j|＜32Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝001，量化间隔记为α＝Δ；

段落序号3：若32Δ≤|y″_j|＜64Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝010，量化间隔记为α＝2Δ；

段落序号4：若64Δ≤|y″_j|＜128Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝011，量化间隔记为α＝4Δ；

段落序号5：若128Δ≤|y″_j|＜256Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝100，量化间隔记为α＝8Δ；

段落序号6：若256Δ≤|y″_j|＜512Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝101，量化间隔记为α＝16Δ；

段落序号7：若512Δ≤|y″_j|＜1024Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝110，量化间隔记为α＝32Δ；

段落序号8：若1024Δ≤|y″_j|＜2048Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝111，量化间隔记为α＝64Δ；

c)确定段内位置码：通过步骤(b)得到y″_j所在段落的起始值及相应的量化间隔α，利用公式(3)得到段内位置码p_j；

d)根据以下规则嵌入秘密信息，并确定段内码：

规则1：如果p_j＝0，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod2，则p_j的值改为1，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

规则2：如果p_j＝1，2,...,14，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod2，则利用公式(4)改变p_j的值，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

规则3：如果p_j＝15，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod2，则p_j的值改为14，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

第五步，将藏入秘密比特后的8比特量化编码c_j1c_j2c_j3c_j4c_j5c_j6c_j7c_j8转换成十进制数d_j(j＝1,2,...,65536)，且d_j∈[0,255]，所有d_j构成行向量d＝(d₁,d₂,...d₆₅₅₃₆)；

第六步，将行向量d转换为256×256的矩阵，记为ST，表示嵌入秘密信息后的加密图像，并将其保存到开放的云平台中；

Ⅱ.接收端的秘密信息提取和图像解密部分，这两个部分是可以分离的过程；

1.秘密信息的提取过程，包括以下步骤：

第一步，读入含有秘密信息的加密图像ST，记录ST的尺寸为256×256；

第二步，按逐行扫描的方式依次读入ST的每一个像素值，记为w_t(t＝1,2,...,65536)；

第三步，计算s′_t＝w_tmod2，并将得到的s′_t依次存入秘密信息序列S′＝{s′₁,...,s′_t,...s′₆₅₅₃₆}，S′即为提取的秘密信息；

2.图像解密的过程，包括以下步骤：

第一步，读入含有秘密信息的加密图像ST，并将其按照矩阵逐行扫描方式展开成行向量d′；

第二步，反量化过程：

⑴.将d′中各元素d′_j转换成8位二进制比特序列，记为c′_j1c′_j2c′_j3c′_j4c′_j5c′_j6c′_j7c′_j8；

⑵.恢复极性：若c′_j1＝1，则极性e₀＝+1，否则，e₀＝-1；

⑶.恢复d′_j所在段落起始值和量化间隔：将c′_j2c′_j3c′_j4转换为十进制数e₁，则d′_j所在段落序号为e₁+1，记录该段起始值与量化间隔；

⑷.将c′_j5c′_j6c′_j7c′_j8转换成十进制数e₂，并利用公式(5)恢复数据元素

⑸.重复(1)-(4)，直至处理完d′中所有元素，将恢复数据

(j＝1,2,...,16×4096)依次排列构成行向量；

第三步，将y^h以行扫描的方式转换成m×k的矩阵Y^h；

第四步，块压缩感知解码：

⑴.解码时，利用已存储的与编码端相同的观测矩阵Φ_B构造块对角矩阵Φ₀；

⑵.通过公式(7)得到图像的初始解：

⑶.对X^(j)进行维纳滤波，消除图像的块效应，其中j代表迭代次数，第一次迭代时为X⁽⁰⁾；

⑷.对滤波后的X^(j)中的每一个块

通过公式(8)对其进行更新；

⑸.用每一个块更新后的

构成

并通过公式(9)对其进行Contourlet小波变换，得到

的稀疏表示θ^(j)；

其中，θ^(j)为

在Contourlet小波基下的系数,Ψ为Contourlet小波变换基；

⑹.按照公式(10)对θ^(j)进行双变量收缩阈值处理，得到更加稀疏的系数

其中，若p≤0，则(p)₊＝0，若p＞0，则(p)₊＝p；λ是一个收敛控制常数；

是θ^(j)的中位数估计值；

是θ^(j)的边缘方差；

⑺.通过公式(11)对

进行反变换(ICT)，得到本次迭代的近似解：

⑻.对于

中的每一个块

通过公式(12)进行更新：

⑼.重复进行以上步骤(3)-(8)进行迭代,直至得到的结果满足精度要求，即得到重构的受保护图像，重构后图像的PSNR＝31.28dB。

为了进一步说明本发明的可行性，我们选用八幅512×512大小的标准测试图像(Lena，Goldhill，Airplane，Boat，Peppers，Tiffany，Man and Sailboat)作为受保护的图像，对本发明提出的方案进行了实验。

表1给出了观测率为0.25时的加密图像尺寸、重构图像的质量以及嵌入容量的。可以看出，当观测率为0.25时，产生的包含秘密信息的加密图像大小仅为原始图像的25％，重构图像的PSNR为30dB左右，嵌入容量达到了65536bits。表2给出了不同观测率下的加密图像尺寸、重构图像的质量以及嵌入容量的。显然地，观测量越大，加密图像的尺寸就越大，嵌入容量也越大，同时重构图像的质量也有明显地提高。表3给出了观测率为0.8时，我们的方案与现有在某些性能方面的比较。相比较Xiao的方案，我们的方案在嵌入容量、重构质量以及提取算法的复杂度方面有着明显的优势。Liao的方案虽然在重构质量上略胜于我们的方案，但是本发明方法的嵌入容量及算法复杂度都优于Liao的方案。

表1

图像	加密图像的尺寸	PSNR(dB)	嵌入容量(bit)
				Lena	256×256	31.28	65536
Goldhill	256×256	29.28	65536
				Airplane	256×256	29.44	65536
Boat	256×256	29.00	65536
				Peppers	256×256	31.44	65536
Tiffany	256×256	28.73	65536
				Man	256×256	28.78	65536
Sailboat	256×256	27.51	65536

表2

观测率	加密图像尺寸	PSNR(dB)	嵌入容量
				0.90	512×464	36.56	237568
0.80	512×408	35.94	208896
				0.60	512×304	34.74	155648
0.50	521×256	33.79	131072
				0.25	256×256	31.25	65536

表3

上面对本发明的实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (3)

1.一种可分离的加密域信息隐藏方法，其特征在于，包括发送端的图像加密和秘密信息嵌入部分以及接收端的秘密信息提取和图像解密部分：

发送端的图像加密和秘密信息嵌入部分，包括以下步骤：首先读入需要保护的图像并对其进行分块，然后根据存储空间及用户需求，选择观测率对其进行观测，并将得到的观测值进行非均匀量化编码，同时在编码过程中将秘密信息嵌入每个观测值的低4位比特中，从而产生含秘密信息的密文图像，记为ST，表示嵌入秘密信息后的加密图像，并将其保存到开放的云平台中；

接收端的秘密信息提取和图像解密部分，这两个部分是可以分离的过程，如果用户有提取密钥，就可以直接从含密的密文图像中无损的提取秘密信息；如果用户被授权重构图像，可以高质量地重构受保护的图像；如果二者皆有，则可以同时获得秘密信息和重构图像；

发送端图像基于块压缩感知加密的具体步骤为：

(1).读入一幅尺寸为M×N的需要受保护的图像I，并将该图像分为多个互不重叠的、B×B大小的图像块；

(2).将每一个图像块排列为B²×1的列向量x_i，i表示第i个图像块；

(3).生成一个m×B²大小的正交独立同分布高斯随机矩阵作为块观测阵Φ_B，其中

表示向下取整，MR为设定的观测率；

(4).对每一个图像块利用公式(1)进行BCS观测：

y_i＝Φ_Bx_i (1)

其中，y_i是x_i的观测值向量，大小为m×1；Φ_B是第i个图像块的观测矩阵，每一个图像块均使用相同的Φ_B；

(5).所有y_i组成大小为m×k的观测值矩阵Y＝[y₁,y₂,...,y_k]，其中k＝(M×N)/B²是所有图像块的个数，保存观测值矩阵Y，同时记录观测率MR；

(6)将Y按照矩阵逐行扫描方式展开成行向量y′；

发送端秘密信息嵌入及非均匀编码的具体步骤为：

第一步，生成待隐藏的二进制秘密比特序列S＝{s₁,s₂,...,s_j,...,s_r}，其中，r＝m×k；

第二步，非均匀量化编码：

(1).寻找y′中所有元素绝对值的最大值max(|y′_j|)(j＝1,2,...,m×k)，利用公式(2)将y′中各元素值y′_j限定在-2048～2048之间，并将此动态范围划分为4096个量化单位，即量化步长Δ＝1；

(2).利用非均匀量化编码方法对各个元素y″_j进行8比特量化编码，并完成秘密信息的嵌入，记为c_j1c_j2c_j3c_j4c_j5c_j6c_j7c_j8：

a)确定极性码：如果y″_j＞0，则编码输出c_j1＝1，否则，c_j1＝0；

b)确定段落码：

段落序号1：若0≤|y″_j|＜16Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝000，量化间隔记为α＝Δ；

段落序号2：若16Δ≤|y″_j|＜32Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝001，量化间隔记为α＝Δ；

段落序号3：若32Δ≤|y″_j|＜64Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝010，量化间隔记为α＝2Δ；

段落序号4：若64Δ≤|y″_j|＜128Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝011，量化间隔记为α＝4Δ；

段落序号5：若128Δ≤|y″_j|＜256Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝100，量化间隔记为α＝8Δ；

段落序号6：若256Δ≤|y″_j|＜512Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝101，量化间隔记为α＝16Δ；

段落序号7：若512Δ≤|y″_j|＜1024Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝110，量化间隔记为α＝32Δ；

段落序号8：若1024Δ≤|y″_j|＜2048Δ，段落码输出c_j2c_j3c_j4＝111，量化间隔记为α＝64Δ；

c)确定段内位置码：通过步骤(b)得到y″_j所在段落的起始值及相应的量化间隔α，利用公式(3)得到段内位置码p_j；

d)根据以下规则嵌入秘密信息，并确定段内码：

规则1：如果p_j＝0，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod 2，则p_j的值改为1，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

规则2：如果p_j＝1，2,...,14，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod 2，则利用公式(4)改变p_j的值，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

规则3：如果p_j＝15，且待隐藏的秘密比特s_j≠p_j mod 2，则p_j的值改为14，否则p_j的值不变；将p_j转化为4比特二进制码，并记入c_j5c_j6c_j7c_j8；

第三步，将藏入秘密比特后的8比特量化编码c_j1c_j2c_j3c_j4c_j5c_j6c_j7c_j8转换成十进制数d_j(j＝1,2,...,m×k)，且d_j∈[0,255]，所有d_j构成行向量d＝(d₁,d₂,...d_m×k)；

第四步，将行向量d转换为任意尺寸的矩阵，记为ST，表示嵌入秘密信息后的加密图像，并将其保存到开放的云平台中。

2.根据权利要求1所述的一种可分离的加密域信息隐藏方法，其特征在于：秘密信息的提取过程，包括以下步骤：

第一步，读入含有秘密信息的加密图像ST，记录ST的尺寸为M′×N′；

第二步，按逐行扫描的方式依次读入ST的每一个像素值，记为w_t，t＝1,2,...,M′×N′；

第三步，计算s′_t＝w_tmod 2，并将得到的s′_t依次存入秘密信息序列S′＝{s′₁,...,s′_t,...s′_M′×N′}，S′即为提取的秘密信息。

3.根据权利要求1所述的一种可分离的加密域信息隐藏方法，其特征在于：图像解密的过程，包括以下步骤：

第一步，读入含有秘密信息的加密图像ST，并将其按照矩阵逐行扫描方式展开成行向量d′；

第二步，反量化过程：

(1).将d′中各元素d′_j转换成8位二进制比特序列，记为c′_j1c′_j2c′_j3c′_j4c′_j5c′_j6c′_j7c′_j8；

(2).恢复极性：若c′_j1＝1，则极性e₀＝+1，否则，e₀＝-1；

(3).恢复d′_j所在段落起始值和量化间隔：将c′_j2c′_j3c′_j4转换为十进制数e₁，则d′_j所在段落序号为e₁+1，记录该段落起始值与量化间隔；

(4).将c′_j5c′_j6c′_j7c′_j8转换成十进制数e₂，并利用公式(5)恢复数据元素

(5).重复(1)-(4)，直至处理完d′中所有元素，将恢复数据

依次排列构成行向量；

第三步，将y^h以行扫描的方式转换成m×k的矩阵Y^h；

第四步，块压缩感知解码：

(1).解码时，利用已存储的与编码端相同的观测矩阵Φ_B构造块对角矩阵Φ₀；

(2).通过公式(7)得到图像的初始解：

(3).对X^(j)进行维纳滤波，消除图像的块效应，其中j代表迭代次数，第一次迭代时为X⁽⁰⁾；

(4).对滤波后的X^(j)中的每一个块

通过公式(8)对其进行更新；

(5).用每一个块更新后的

构成

并通过公式(9)对其进行Contourlet小波变换，得到

的稀疏表示θ^(j)；

其中，θ^(j)为

在Contourlet小波基下的系数，Ψ为Contourlet小波变换基；

(6).按照公式(10)对θ^(j)进行双变量收缩阈值处理，得到更加稀疏的系数

其中，若p≤0，则(p)₊＝0，若p＞0，则(p)₊＝p；λ是一个收敛控制常数；

是θ^(j)的中位数估计值；

是θ^(j)的边缘方差；

(7).通过公式(11)对

进行反变换(ICT)，得到本次迭代的近似解：

(8).对于

中的每一个块

通过公式(12)进行更新：

(9).重复进行以上(3)-(8)进行迭代，直至得到的结果满足精度要求，即得到重构的受保护图像。