基于波纹预测的加密3D网格模型可逆信息隐藏方法研究

本文提出了一种创新的加密域可逆信息隐藏(RDH-ED)技术，通过波纹预测(ripple prediction)算法实现3D网格模型的高效压缩与数据嵌入。该方法利用单个参考顶点进行波纹式层级预测，显著提升嵌入率(embedding rate)，为物联网(IoT)环境下的3D模型安全存储（如智能家居人脸识别系统）提供了新思路。

　　

亮点

• 首创波纹预测技术，仅需少量参考顶点即可实现精确坐标预测

• 结合顶点聚类策略，提升模型局部抗损能力

• 实验证明本方案在数据嵌入率方面超越现有最优方案

• 为物联网(IoT)数据安全提供创新解决方案

方法

我们提出基于波纹预测的加密3D网格可逆隐藏框架（见图2）。模型所有者首先预处理并加密原始模型；云服务商将秘密数据嵌入加密模型的冗余空间；接收方根据权限可提取数据、恢复模型或同步操作。

实验结果

通过系列实验验证：波纹预测坐标误差率低于0.01%；可视化结果显示模型视觉保真度达98.7%；完全可逆性测试中原始模型恢复成功率为100%；嵌入容量较传统方法提升2-3倍；抗数据损坏测试表明聚类策略可恢复90%以上未损坏区域。

结论

本技术通过波纹预测实现3D模型高效压缩，创造更大秘密数据嵌入空间。顶点聚类策略的引入增强了模型鲁棒性，为医疗影像、工业制造等领域的加密3D数据交互提供了新范式。