如今,游戏产业已发展成为具有巨大潜力和广阔应用前景的新兴产业。面对广阔的市场空间,越来越多的企业想从中获得高额利润,抄袭、盗版等现象屡见不鲜。其中,游戏纹理图像数据常遭非法窃取,这导致游戏开发商的利益受到损害。游戏纹理图像与普通数字图像不同,需要经过纹理压缩算法压缩存储,常规的信息隐藏算法直接应用会导致秘密信息无法提取或者图像质量遭到损害等问题。本文针对游戏纹理图像的版权保护问题,并结合信息隐藏相关算法,提出了三种基于 PowerVR 纹理压缩(PowerVR Texture Compression,PVRTC)的信息隐藏算法。本文的主要研究工作如下:(1)针对基于汉明码的信息隐藏算法应用到PVRTC数据时,解压后的游戏纹理图像出现较大的失真问题,本文提出一种基于改进汉明+1的PVRTC信息隐藏算法。该算法结合PVRTC数据的特点,通过对PVRTC数据中调制信息的预处理和新的修改策略来实现信息隐藏。算法包括以下几个步骤:首先,将游戏纹理图像经PVRTC1(4bpp(Bit Per Pixel,BPP))算法压缩,得到压缩数据;其次,选取压缩数据中调制信息为“01”和“10”的调制信息并分组;然后,利用汉明+1算法并结合新的修改策略来完成每组调制信息的秘密信息嵌入操作;最后,得到嵌入秘密信息的载体数据。实验结果表明,该算法解压后的游戏纹理图像失真较小,图像具有更高的质量,同时保持了较高的嵌入容量。(2)针对基于像素值排序(Pixel Value Ordering,PVO)的可逆信息隐藏算法应用到PVRTC数据时,其预测误差不集中在“-1”、“0”和“1”上,导致嵌入容量低的问题,本文提出一种基于像素值排序和预测误差统计的PVRTC可逆信息隐藏算法。该算法利用像素值排序的思想,并结合预测误差统计来实现可逆信息隐藏。算法包括以下几个步骤:首先,将游戏纹理图像经PVRTC1(4bpp)算法压缩,得到压缩数据;其次,读取压缩数据的颜色信息,组成两张低分辨率图像,并利用棋盘覆盖算法将其分块;然后,对每个块中的像素值进行排序和统计预测误差,并根据统计预测误差在每个块中嵌入秘密信息;最后,得到嵌入秘密信息的载体数据。实验结果表明,该算法具有较高的嵌入容量,整体优于其他算法。(3)针对基于加权矩阵的信息隐藏算法应用到PVRTC数据时,由于加权矩阵仅执行一次嵌入操作,导致嵌入容量较低及数据不可逆的问题,本文提出一种基于加权矩阵的PVRTC大容量可逆信息隐藏算法。该算法针对初始加权矩阵进行变换,生成多个加权矩阵并完成多次秘密信息嵌入,同时结合索引文件实现可逆信息隐藏。算法包括以下几个步骤:首先,将游戏纹理图像经PVRTCl(4bpp)算法压缩,得到压缩数据;其次,读取压缩数据的颜色信息,组成两张低分辨率图像,并将其分块;然后,利用多个加权矩阵将秘密信息嵌入到每个块中;最后,得到嵌入秘密信息的载体数据。实验结果表明,该算法具有更高的嵌入容量和嵌入效率。