网络与信息安全学报 ›› 2020, Vol. 6 ›› Issue (4): 140-147.doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2020049

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灰度可视秘密共享方案分析与设计

刘健1,2(),张益1,2,刘玉岭3,胡浩4   

  1. 1 信息产业信息安全测评中心,北京 100083
    2 中国电子科技集团公司第十五研究所,北京 100083
    3 中国科学院信息工程研究所,北京 100190
    4 信息工程大学,河南 郑州 450001
  • 修回日期:2020-06-05 出版日期:2020-08-01 发布日期:2020-08-13
  • 作者简介:刘健(1983- ),男,浙江文成人,信息产业信息安全检测中心高级工程师,主要研究方向为图像信息隐藏、安全测评、网络与信息安全|张益(1983- ),男,湖南常德人,信息产业信息安全检测中心高级工程师,主要研究方向为网络与信息安全、信息内容安全、安全性分析与测试|刘玉岭(1982- ),男,山东济阳人,博士,中国科学院信息工程研究所副研究员,主要研究方向为安全态势感知、网络行为分析|胡浩(1989- ),男,安徽池州人,博士,信息工程大学讲师,主要研究方向为可视秘密共享与网络安全
  • 基金资助:
    国家重点研发计划基金(2016YFF0204003)

Analysis and design of visual secret sharing scheme for gray image

Jian LIU1,2(),Yi ZHANG1,2,Yuling LIU3,Hao HU4   

  1. 1 Information Technology &Security Test and Evaluation Center,Beijing 100083,China
    2 The 15th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Beijing 100083,China
    3 Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
    4 Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China
  • Revised:2020-06-05 Online:2020-08-01 Published:2020-08-13
  • Supported by:
    The National Key R&D Program of China(2016YFF0204003)

摘要:

针对现有灰度可视秘密共享(GVSS,gray visual secret sharing)将原始图像转化为黑白二值图像进行处理时产生像素信息损失的问题,提出了一种基于灰度叠加的GVSS,对于每一个灰度级像素,分别设计相应的加密矩阵,生成灰度共享份图像,在此基础上设计了(2,2)、(2,n)、(n,n)方案。与现有方案相比,所提方案有效降低了像素扩展度并实现了灰度密图的无损恢复。

关键词: 可视秘密共享, 灰度图像, 灰度叠加, 无损解密

Abstract:

Existing gray visual secret sharing (GVSS) convert the original image into black-white binary image for processing,which causes the pixel information loss problem.For this purpose,a kind of GVSS based on gray superposition was proposed.For each gray-scale pixel,the corresponding encoding matrix was designed to generate gray share image.On this basis,the schemes for (2,2),(2,n),(n,n) threshold structures were designed.Compared with the existing schemes,the proposed scheme effectively reduces pixel expansion and achieves the perfect reconstruction of gray secret images.

Key words: visual secret sharing, gray image shares, grayscale superposition, lossless decoding

中图分类号: 

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