编辑推荐：
现有多图像隐藏技术多侧重嵌入容量与视觉质量，忽视载体图像隐私保护。本文研究人员提出 ACPP-MIH 框架，含隐私保护、加权特征块匹配及边缘纹理色彩变换方法。实验表明其可无损重建秘密图像，抗攻击与隐写分析能力强，具数字内容安全应用价值。
在数字化浪潮席卷的当下，多媒体信息的传播如潮水般涌来，为人们的生活带来了极大的便利。然而，这背后却隐藏着巨大的隐私安全隐患。就像平静海面下的暗礁，随时可能让信息安全的航船触礁搁浅。传统的单图像隐藏技术，如同在狭小的空间里小心翼翼地存放秘密，而多图像隐藏技术则像是要在一个有限的容器中巧妙地放置多件珍宝，既要保证它们不被轻易发现，又要确保容器本身的安全。
现有的多图像隐藏方法大多把目光聚焦在提升嵌入容量和改善视觉质量上，却像是忘记给容器加上一把保护隐私的锁，在复杂的网络环境中，载体图像的隐私保护问题被严重忽视。想象一下，一幅包含着个人隐私信息的图像，却被当作载体在网络上公开传播，就如同将自己的秘密毫无保留地暴露在众人面前，这该是多么危险的事情。为了填补这一空白，来自国内的研究人员开展了关于多图像隐藏框架的研究，他们的成果发表在《Expert Systems with Applications》上。
研究人员提出了 ACPP-MIH 这一鲁棒的多图像隐藏框架，旨在解决现有技术中载体图像隐私保护不足的问题。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：一是提出基于迭代潜在变量优化（ILVR）的用户可定制载体图像隐私保护方法，通过调整缩放因子 N 和条件范围 r，使去噪扩散概率模型（DDPM）生成不同隐私保护程度的目标图像；二是设计基于加权特征的块匹配算法，综合考虑像素块的绝对中位差（MAD）和标准差（SD）来提升匹配精度；三是开发基于边缘纹理特征的颜色变换方法，以减少块尾伪影和颜色失真。
实验结果与分析
- 感知质量分析：实验表明，ACPP-MIH 在保证秘密图像无损重建的同时，能维持较高的载密图像感知质量，与其他最先进（SOTA）方法相比具有优势。
- 消融实验：通过多个消融实验验证了所提各方法的有效性，如基于 ILVR 的隐私保护方法能实现多级隐私保护，加权特征块匹配算法提高了块匹配准确性，边缘纹理特征颜色变换方法有效减少了伪影和失真。
- 鲁棒性与抗隐写分析能力：ACPP-MIH 对图像处理攻击表现出强鲁棒性，且抗隐写分析能力 superior，能有效抵御实际场景中的各种攻击。
应用场景模拟
研究模拟了艺术品保护、设计创意保密和濒危物种保护等场景。例如在艺术竞赛官网，以艺术家肖像为载体图像，多件艺术品为秘密图像，当艺术家不愿公开真实面容时，ACPP-MIH 可生成与原载体图像语义无关的高保真载密图像并发布于社交媒体，既保护了创作者隐私，又能对不同用户的图像语义访问级别进行自适应控制，在资源不受限的物联网环境中也能实现秘密图像的 100% 重建。
结论与讨论
ACPP-MIH 框架打破了传统多图像隐藏技术在隐私保护方面的局限，首次将载体图像隐私保护与多图像隐藏有机结合。基于 ILVR 的用户可定制隐私保护方法，如同为载体图像配备了一把可调节的 “隐私锁”，能根据用户需求灵活控制图像信息的披露程度，在隐私保护和图像保真度之间找到了绝佳平衡。基于加权特征的块匹配算法，犹如为图像匹配过程安装了更精准的 “导航系统”，通过综合考虑 MAD 和 SD，显著提高了块匹配的准确性，进而提升了载密图像的质量和可靠性。而基于边缘纹理特征的颜色变换方法，则像是一位技艺精湛的 “图像美容师”，有效减少了载密图像中的块尾伪影和颜色失真，使其视觉一致性大大增强。
该研究为数字内容安全领域提供了新的思路和解决方案，在信息安全、军事通信、版权保护等多个领域具有重要的应用价值。它不仅为保护载体图像隐私提供了有效的技术手段，还为多图像隐藏技术的发展开辟了新的方向，有望推动该领域在实际应用中的进一步拓展和深化。
