【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于信息隱藏，具體涉及一種基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法。
技術介紹
1、在當今信息技術快速發展的背景下，個人隱私保護和信息安全成為社會關注的焦點。信息隱藏技術作為保護信息不被非法獲取和使用的有效手段，在數字通信、軍事、醫療、云服務等關鍵領域扮演著重要角色。在多媒體場景下，信息隱藏技術利用人類視覺系統的不敏感性以及圖像、3d模型等多媒體數據編碼的冗余性，將額外信息隱藏到多媒體數據中而不破壞其使用價值。可逆信息隱藏在確保所嵌入信息能夠準確提取的同時還能無損恢復原始載體信號，在軍事、醫療、云服務等方面發揮著重要作用。
2、隨著信息技術的飛速發展，3d模型已成為繼圖像、音頻和視頻后的另一種重要數據結構，廣泛應用于建筑工程、游戲開發和動畫制作等領域。一些學者開始探索將二維圖像中成功應用的密文域可逆信息隱藏技術遷移至三維網格領域，期望能夠為三維模型的信息安全提供新的思路和解決方案。為了保護隱私，模型擁有者通常將3d模型在本地進行加密，上傳存儲至云端，從而保證傳輸過程的安全；信息隱藏者可在云端向模型中嵌入水印、時間戳、數字簽名或其他加密的信息，以便傳輸隱私數據或確保版權信息；授權接收者根據授權密鑰的不同，可提取原始3d模型或者嵌入的信息。
3、現有技術通常采用將頂點劃分為可嵌入點集合和不可嵌入集合，因此劃分方法決定了可嵌入點和不可嵌入點的占比，可嵌入點占比越高，可嵌入空間就越大，嵌入率(embedding?rate,er)就越高。然而，現有的劃分方法較為簡單，可嵌入頂點的占比仍有進一步
4、例如，專利cn115150621a公開一種基于分塊和多msb預測的3d網格可逆信息隱藏算法，其分塊劃分的數量直接決定了參考中心點的數目，參考中心點即為不可嵌頂點，由于分塊劃分的數目較多(如果分塊較少，則在后續multi-msb替換過程中，除了少數塊內頂點外，大部分其他塊內頂點與參考中心點關聯性較弱，導致整體multi-msb替換效果較差)，不可嵌入頂點占比會較多，可嵌入頂點數目無法達到極致，因此整個技術方案頂點的總體嵌入能力利用不足。另外，該技術方案塊內可嵌入信息長度由每個塊內單獨存儲，并未做整合，這使得整體輔助信息長度較長，擠占了可嵌入空間，影響了最終嵌入率，使用xor加密但是并未加密輔助信息，輔助信息會在網絡傳輸中暴露，有一定的安全風險。
5、例如，專利cn109981918b公開一種基于四叉樹動態塊分割的加密圖像可逆信息隱藏方法，采用四叉樹進行分塊劃分在閾值β取值較小時，為滿足塊內最大值與最小值之差小于2β-1的四叉樹終止分解條件，四叉樹的深度必定會很深，而其分塊也必定會很多，此時可嵌入頂點占比必定較小；而當閾值β取值較大時，在可嵌入頂點的可騰出比特較少，也會影響最終的嵌入效果；當閾值β取值居中時，盡管其效果會略好于前兩者取值，但其分塊頂點數目依舊較多，不可嵌入頂點占比會較多，可嵌入頂點數目無法達到極致，因此頂點總體的嵌入率不足；同時該技術方案利用塊內點與最小值差值來進行騰出空間操作方法不具備自適應性，無論兩點之間像素差值多大，都只有固定的8-β位比特可嵌入空間，沒有能夠很好地利用相鄰像素點之間的相關性，影響可嵌入空間的大小，進而降低總體嵌入率。
技術實現思路
1、專利技術目的：本專利技術的目的在于解決現有技術中存在的不足，提供一種基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法，利用深度生成樹的實現解決可嵌入頂點較少的問題，并且存儲輔助信息時無需存儲深度優先生成樹可以顯著縮短輔助信息的長度。
2、技術方案：本專利技術的一種基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法，包括以下步驟：
3、步驟1、模型所有者先提取3d網格模型文件(.off)中頂點坐標與三角形面關系，頂點為v、三角形面為f，然后將全部頂點坐標轉化為非負整數，得到對應的非負整數矩陣v’；
4、步驟2、模型所有者根據三角形面關系，構造深度優先生成樹spanning_trees，具體方法為：
5、步驟2.1、根據f和v’構建每個頂點的相關頂點信息結構體數組vertex_related，所述頂點信息結構體數組vertex_related包括頂點id數字、點三維坐標和與該頂點id數字相關的頂點，并且整體依據頂點id數字的大小進行升序排列；
6、步驟2.2、基于所得頂點信息結構體數組vertex_related，將整個3d網格模型視作圖結構，默認以頂點1為起點，對圖進行深度優先遍歷并生成樹，當這棵樹無法再繼續往下生成時，則從剩余節點中，挑選序號最小的一個作為下一棵樹的根節點，然后再次生成樹；如此反復，直到所有頂點都被放入某一棵樹中，得到生成樹spanning_trees；
7、所述生成樹spanning_trees的節點關系即所求深度優先生成樹，深度優先生成樹spanning_trees包括頂點id數字和此頂點的孩子節點的序號數組(升序排序)，如果當前節點為葉子節點，那么此處有且僅有一個序號，記為0；同時深度優先生成樹spanning_trees的根節點關系使用根節點數組roots表示；
8、步驟3、將深度優先生成樹spanning_trees的所有非根節點與其父節點進行比較，做multi-msb替換，記錄相同比特位個數、不可替換比特位、相同比特位個數出現的頻次；最后得到為multi-msb替換長度頻數統計和multi-msb替換后的頂點結構體數組；multi-msb替換長度頻數統計可方便之后進行huffman編碼操作；multi-msb替換后的頂點結構體數組的結構包括頂點id數字，x、y、z坐標可替換msb位數的長度和x、y、z坐標不可替換的最低有效位(least?significant?bit，lsb)比特流序列；
9、步驟4、構造huffman編碼，對相同比特位個數進行重編碼，得到huffman編碼結構體數組；此處可先利用頻數構造huffman樹，然后利用遞歸來生成編碼，其結構包括可替換長度和其對應的huffman編碼；
10、步驟5、將所得huffman編碼結構體數組、multi-msb替換后的頂點結構體數組和深度優先生成樹spanning_trees根節點數組roots進行比特流整合(即將輔助信息，根節點信息與非根節點信息整合)，得到壓縮比特流strstream和可嵌入比特數目allocated_room。并使用模型加密密鑰分別進行加密；
11、步本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟1的具體方法為：
3.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟3的具體方法為：
4.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟5中信息整合的具體方法為：
5.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟6的詳細方法為：
6.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，所述步驟7中信息隱藏者生成載密3D網格模型的詳細過程為：
7.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟8中還原模型的具體步驟：
8.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3D網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在
...【技術特征摘要】
1.一種基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟1的具體方法為：
3.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟3的具體方法為：
4.根據權利要求1所述的基于深度優先生成樹的加密3d網格模型可逆信息隱藏方法，其特征在于，所述步驟5中信息整合的具體方法為：
5.根據權利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：殷趙霞，陳振宇，張新鵬，馮國瑞，
申請(專利權)人：華東師范大學，
類型：發明
國別省市：
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