近日，我院徐达文教授团队在云计算领域国际权威期刊IEEE Transactions on Cloud Computing发表论文“Reversible Data Hiding in Encrypted Images Based on Chinese Remainder Theorem”。

为解决在秘密共享过程中存在严重数据膨胀问题，实现多个信息隐藏者分别独立地实现隐秘信息的嵌入和提取，本文提出一种基于CRT和秘密共享的RDHEI算法。如图1所示，原始图像根据自身纹理复杂度分为高位压缩域和低位共享域，利用Huffman编码压缩多个高位平面的预测误差。基于CRT的特性，该方法可以将图像中的像素转换为拉格朗日插值的同余系数集，并根据系数的基转换实现像素的恢复，从而实现图像的加密与共享操作。

为了在嵌入容量和数据扩展之间建立平衡，该方法提出根据信息隐藏者的数量和图像本身的纹理复杂度来调整共享图像的大小。针对小规模规模数据隐藏场景，加密图像的大小被调整为原始尺寸的一半，以优化传输效率。针对大规模数据隐藏场景，设计了基于图像纹理复杂度的加密尺寸自适应调节机制。

论文信息：

Jiani Chen, Dawen Xu*. Reversible Data Hiding in Encrypted Images Based on Chinese Remainder Theorem. IEEE Transactions on Cloud Computing, 2025, DOI: 10.1109/TCC.2025.3570327.