【摘 要】
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随着现代数字通信和电子数据交换的快速增长，已经进入“互联网+”与大数据结合的信息化时代。数字图像以其生动、直观的特点，已经在医学、商业、军事等不同领域中得到了广泛的应用。当数字图像在不安全的传输信道中传输时，会有隐私侵犯、恶意篡改、非法拷贝等安全问题。因此，需要为图像提供适当的保护以避免未授权用户的非法访问。压缩感知是一种新型的信号采样理论，打破了奈奎斯特采样定理的束缚，通过少部分线性、非自适应的
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随着现代数字通信和电子数据交换的快速增长，已经进入“互联网+”与大数据结合的信息化时代。数字图像以其生动、直观的特点，已经在医学、商业、军事等不同领域中得到了广泛的应用。当数字图像在不安全的传输信道中传输时，会有隐私侵犯、恶意篡改、非法拷贝等安全问题。因此，需要为图像提供适当的保护以避免未授权用户的非法访问。压缩感知是一种新型的信号采样理论，打破了奈奎斯特采样定理的束缚，通过少部分线性、非自适应的测量值可以高概率地重构信号。压缩感知框架还可以看作为一种对称加密系统，用来对图像内容进行保护。而信息隐藏技术利用图像的自身冗余，将秘密信息隐藏在图像中，很好地解决图像的版权保护和完整性认证等问题。因此，将压缩感知和信息隐藏技术相结合，深入开展图像密文域的信息隐藏研究具有重要的意义。
本文完成的工作主要包括：
①提出了一个基于压缩感知的密文域双水印算法，在载体图像的压缩感知测量值中即密文中直接嵌入了两个水印:一个是用于验证数据来源的认证水印；另一个是用于记录医学图像使用过程中各种信息的诠释水印。接收端可以根据不同的权限对原始图像进行解密，提取不同的水印信息。该方案不仅保护了载体数据和水印数据的安全性，而且保证了不同权限的用户获取不同的水印信息。实验结果验证了该方案的有效性。
②基于张量的相关知识，提出了一种基于Tucker分解和压缩感知的彩色图像密文域信息隐藏算法，通过充分利用Tucker分解产生的特征图像进行图像加密和信息嵌入，同时，为彩色图像的信息隐藏提供了新的思路。该方案实现了信息提取和图像恢复的可分离，具有较高的嵌入能力，能够抵抗一定程度的攻击。
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