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第七章 結論

視覺密碼的多秘密隱藏技術,現今有許多研究可以隱藏至 n 張秘密影像,其中 n 可 為任意數。當擴展長度為α 時,則像素擴展的速度是 α×n 倍成長,對比度是 1/α×n 倍下 降,形狀比例也隨著像素擴展的大小急遽改變。因此當隱藏數量相當大時,因於對比度 下降及形狀比例改變,疊合後的秘密影像可能也無法透過人類視覺解密。我們提出一種 新的多秘密隱藏技術,以最小的面積製作疊合影像,且在不改變秘密影像的對比與形狀 比例下,做到最佳的多秘密隱藏。

我們如果應用於身分識別上,client 與 server 各有一張編碼後的分享影像 A 及分享 影像 B,我們皆無法透過任何一張解密原始的秘密資訊,且移動距離由 client(分享影像 A)決定,在 server 端不提供分享影像 B 的情況下,我們無法在有限的次數解密原始的秘 密資訊。使用者必頇擁有分享影像 A 且必頇知道影像移動的距離,才可得到疊合後的秘 密影像。本研究製作的是(2, 2, s)的多秘密隱藏,更是有效驗證網路上的使用者,並加強 驗證的安全性。

未來我們將延續本研究的方法,對擴展的區塊大小及分享影像 A 移動的距離作研 究,找到更小疊合面積的製作方式。並探討是否可應用到灰階視覺密碼、及彩色視覺密 碼,提升分享影像疊合後的影像品質。

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文獻參考

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解碼

分享影像 圖示 備註

Share A

B A

R

 (0, ) S

Recover 0 Share B

Recovered S0

Share A

B A

R

 (1, ) S

Recover 1 Share B

Recovered S 1

Share A

B A

R

 (2, ) S

Recover 2 Share B

Recovered S2

備註:

R(,A)B:分享影像A向右移動個區塊與分享影像B疊合

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Share A

B A

R

 (4, ) S

Recover 2 Share B

Recovered S 2 備註:

R(,A)B:分享影像A向右移動個區塊與分享影像B疊合

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