1.一种面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密方法，应用于社交多媒体分享网络，其特征在于，包括:提取社交网络中的层次社区结构；

根据所述层次社区结构提取DPV向量，并根据所述DPV向量对原始图像进行树结构小波变换，以得到近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；

根据所述层次社区结构对该社交网络中的用户进行指纹编码以得到多级指纹码，其中，所述多级指纹码包括多个码段；

将所述多级指纹码中的多个码段分别对应嵌入所述近似分量、水平细节分量和垂直细节分量中，以得到包含有指纹序列的近似分量、水平细节分量、垂直细节分量；

对所述对角细节分量以及包含有指纹序列的近似分量、水平细节分量、垂直细节分量分别进行JPEG2000编码以得到对应的对角编码块、近似编码块、水平编码块和垂直编码块；

分别提取所述近似编码块、水平编码块、垂直编码块和对角编码块中的压缩字节流以组成与各编码块对应的一维向量；

对各所述一维向量中的向量元素进行二进制位平面分解以得到多个二进制位面，并将所述多个二进制位面划分为第一位面和第二位面，其中，所述第一位面包括高四位位面，所述第二位面包括低四位位面；

将所述第一位面和第二位面分别对应表示为第一向量A1和第二向量A2；

根据公式 对所述第二向量A2进行求和，并根据求和结果sum1对所述第一向量A1中的向量元素进行移位操作，以得到第一移位向量A11，其中，L为所述第二向量A2的长度；

根据公式 对所述第一移位向量A11中的第i个

向量元素进行加密以得到第一加密向量B1，其中，b1为第一秘钥流；

根据公式 对所述第一加密向量B1进行求和，并根据求和结果sum2对所述第二向量A2中的向量元素进行移位操作，以得到第二移位向量A22，其中，L为所述第一加密向量B1的长度；

根据公式 对所述第二移位向量A22中的第i

个向量元素进行加密以得到第二加密向量B2，其中，b2为第二秘钥流；

根据公式 对所述第一加密向量B1和所述第二加密向量B2进行求和，得到求和结果sum；

根据预设初始秘钥和求和结果sum对分段线性混沌映射系统进行迭代处理以得到混沌向量S，并将所述混沌向量S划分为相同长度的第一混沌向量S1和第二混沌向量S2；

根据公式Y＝mod(floor(S1×1014),L)+1将所述第一混沌向量S1转化为第一整数向量Y，根据公式Z＝mod(floor(S2×1014),L)+1将所述第二混沌向量S2转化为第二整数向量Z；

根据公式temp＝B2(i)，B2(i)＝B1(Z(i))，B1(Z(i))＝temp交换所述第一加密向量B1的向量元素以得到第一混合向量C1，以及根据temp＝B1(i)，B1(i)＝B2(Y(i))，B2(Y(i))＝temp交换所述第二加密向量B2中的向量元素以得到第二混合向量C2，其中，L为所述第一混沌向量S1或第二混沌向量S2中的向量长度，i＝1,2…L；

对所述第一混合向量C1和第二混合向量C2进行重组以得到加密指纹图像。

2.根据权利要求1所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密方法，其特征在于，对所述第一向量A1中的向量元素进行移位操作时，所述方法包括：将所述第一向量A1中的向量元素向右循环移位sum1位，以得到第一移位向量A11；

对所述第二加密向量B2中的向量元素进行移位操作时，所述方法包括：将所述第二加密向量B2中的向量元素向右循环移位sum2位，以得到第二移位向量A22。

3.根据权利要求1所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密方法，其特征在于，所述第一秘钥流b1和所述第二秘钥流b2通过以下步骤得到：根据第一初始秘钥key(x0,u1)和所述第一向量A1的向量长度对分段线性混沌映射系统进行N0+L次迭代以得到第三向量X；

根据公式X1(i)＝mod(floor(X(i)×1014),256)+1对所述第三向量X进行处理以得到第三整数向量X1；

将所述第三整数向量X1按照预设规则进行处理以得到第一秘钥流b1和第二秘钥流b2。

4.根据权利要求3所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密方法，其特征在于，所述预设规则为：将所述第三整数向量X1中的各向量元素进行二进制位平面分解以得到多个二进制位面；

将所述多个二进制位面按照奇数位和偶数位的不同进行划分以得到第一秘钥流b1和第二秘钥流b2。

5.根据权利要求1所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密方法，其特征在于，根据预设初始秘钥和求和结果sum对分段线性混沌映射系统进行迭代处理以得到混沌向量S的步骤，包括：根据第二初始秘钥key(y0,u2)和公式s0＝mod(y0+sum/L,1)得到初值s0；

根据初值s0对分段线性混沌映射系统进行N0+2L次迭代处理以得到混沌向量S。

6.根据权利要求1所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密方法，其特征在于，所述多级指纹码码段包括用户码段和多级社区码段。

7.一种面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密装置，应用于社交多媒体分享网络，其特征在于，包括:社区层次提取模块，用于提取社交网络中的层次社区结构；

小波分解模块，用于根据所述层次社区结构提取DPV向量，并根据所述DPV向量对原始图像进行树结构小波变换，以得到近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；

指纹编码模块，用于根据所述层次社区结构对该社交网络中的用户进行指纹编码以得到多级指纹码，其中，所述多级指纹码包括多个码段；

指纹嵌入模块，用于将所述多级指纹码中的多个码段分别对应嵌入所述近似分量、水平细节分量和垂直细节分量中，以得到包含有指纹序列的近似分量、水平细节分量、垂直细节分量；

分量编码模块，用于对所述对角细节分量以及包含有指纹序列的近似分量、水平细节分量、垂直细节分量分别进行JPEG2000编码以得到对应的对角编码块、近似编码块、水平编码块和垂直编码块；

字节提取模块，用于分别提取所述近似编码块、水平编码块、垂直编码块和对角编码中的压缩字节流以组成与各编码块对应的一维向量；

位面划分模块，用于对各所述一维向量中的向量元素进行二进制位平面分解以得到多个二进制位面，并将所述多个二进制位面划分为第一位面和第二位面，其中，所述第一位面包括高四位位面，所述第二位面包括低四位位面；

向量表示模块，用于将所述第一位面和第二位面分别对应表示为第一向量A1和第二向量A2；

第一移位模块，用于根据公式 对所述第二向量A2进行求和，并根据求和结果sum1对所述第一向量A1中的向量元素进行移位操作，以得到第一移位向量A11，其中，L为所述第二向量A2的长度；

第一加密模块，用于根据公式 对所述第一移

位向量A11中的第i个向量元素进行加密以得到第一加密向量B1，其中，b1为第一秘钥流；

第二移位模块，用于根据公式 对所述第一加密向量B1进行求和，并根据求和结果sum2对所述第二向量A2中的向量元素进行移位操作，以得到第二移位向量A22，其中，L为所述第一加密向量B1中的长度；

第二加密模块，用于根据公式 对所述第二

移位向量A22中的第i个向量元素进行加密以得到第二加密向量B2，其中，b2为第二秘钥流；

向量求和模块，用于根据公式 对所述第一加密向量B1和所述第二加密向量B2进行求和；

迭代处理模块，用于根据预设初始秘钥对分段线性混沌映射系统进行迭代处理以得到混沌向量S，并将所述混沌向量S划分为相同长度的第一混沌向量S1和第二混沌向量S2；

向量整数化模块，用于根据公式Y＝mod(floor(S1×1014),L)+1将所述第一混沌向量S1转化为第一整数向量Y，根据公式Z＝mod(floor(S2×1014),L)+1将所述第二混沌向量S2转化为第二整数向量Z；

混合处理模块，用于根据公式temp＝B2(i)，B2(i)＝B1(Z(i))，B1(Z(i))＝temp交换所述第一加密向量B1的向量元素以得到第一混合向量C1，以及根据temp＝B1(i)，B1(i)＝B2(Y(i))，B2(Y(i))＝temp交换所述第二加密向量B2中的向量元素以得到第二混合向量C2，其中，L为所述第一混沌向量S1或第二混沌向量S2中的向量长度，i＝1,2…L；

重组模块，用于对所述第一混合向量C1和第二混合向量C2进行重组以得到加密指纹图像。

8.根据权利要求7所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密装置，其特征在于，所述第一移位模块还用于将所述第一向量A1中的向量元素向右循环移位sum1位，以得到第一移位向量A11；

所述第二移位模块还用于将所述第二加密向量B2中的向量元素向右循环移位sum2位，以得到第二移位向量A22。

9.根据权利要求7所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密装置，其特征在于，所述装置还包括秘钥流生成模块，所述秘钥流生成模块包括：迭代单元，用于根据第一初始秘钥key(x0,u1)和所述第一向量的向量长度对分段线性混沌映射系统进行N0+L次迭代以得到第三向量X；

整数化单元，用于根据公式X1(i)＝mod(floor(X(i)×1014),256)+1对所述第三向量X进行处理以得到第三整数向量X1；

向量处理单元，用于将所述第三整数向量X1按照预设规则进行处理以得到第一秘钥流b1和第二秘钥流b2。

10.根据权利要求9所述的面向JPEG2000图像的联合指纹嵌入与加密装置，其特征在于，所述预设规则为：对所述第三整数向量X1中的各向量元素进行二进制位平面分解以得到多个二进制位面；

将所述多个二进制位面按照奇数位和偶数位的不同进行划分以得到第一秘钥流b1和第二秘钥流b2。