基于区域的图像信息隐藏算法

提出一种空间域信息隐藏算法。该算法结合了LSB和MSB的优点，将灰度值划分成一个个等长度区间，在每个区间都嵌入信息。信息嵌入是通过修改灰度值，而灰度值的变化是在区间范围内的，由于区间的范围较小，从而能够保证引起的图像失真是不可觉察的。同时考虑人类视觉系统的相关特性，选择出可用像素位置来嵌入信息，放弃不可用像素位置，进一步提高不可觉察性这一技术指标。实验结果表明，该算法隐藏容量较大，有较好的鲁棒性且易于实现。     

一种基于菲涅耳变换的信息隐藏算法研究

为了提高网络传输信息的保密性能,提出了一种基于菲涅耳变换的隐藏算法,该算法将两幅尺寸同为[N×N]的可视隐藏信息进行菲涅尔变换,将变换得到的实部与虚部随机地加载于尺寸为[2N×2N]可视图像相应像素的邻近位置.考虑到可视图像像素的最大灰度值为255,采取特定方式对载体可视图像的灰度值进行了处理。该算法将信息的嵌入方式、光波长和衍射距离等信息作为密钥,安全性高,并且能够获得高质量的重建图像。实验证明该算法具有一定的实用性。     

改进的双线性插值算法在信息隐藏中的应用*

针对传统信息隐藏算法隐藏容量小和对图像质量影响较大的缺点,提出了一种新的信息隐藏算法。利用灰度级插值的方法来修改秘密信息嵌入点的像素灰度值,为隐藏秘密信息创造出更大的冗余空间;同时采用新的相邻像素差值计算方法以实现秘密信息的嵌入,使得嵌入大量秘密信息后,载密图像的质量得到很好的保证。实验结果表明,当PSNR＞40 dB时,最低也可以隐藏145 800 bit。与传统的算法相比,隐藏容量有了更大提升的同时,PSNR值也保持在很高的水平。     

基于纠错码的健壮性图像信息隐藏算法

针对空域图像信息隐藏(IH)算法健壮性较差的缺陷,研究了基于纠错码的图像信息隐藏算法。利用纠错码能够纠正随机错误的特性提高空域信息隐藏算法抵抗攻击者修改载体的能力。给出了两类不同的算法:基于纠错码的最低有效位(LSB)信息隐藏算法与基于纠错码的灰度位信息隐藏算法。前者将秘密信息进行编码并以LSB的形式进行嵌入,能够在低密度噪声的情况下实现较高的健壮性;后者利用图像像素灰度值的结构特点,以Hamming码的形式对每一个已嵌入秘密信息的像素灰度值进行编码,可以达到独立纠正一个错误的目的。理论分析和实验结果表明,在相同的噪声密度和噪声幅度下,这两类算法恢复的秘密信息百分比均高于基本的LSB算法,是两种具有较高健壮性的信息隐藏算法。     

基于差值直方图平移的密文域可逆信息隐藏算法

目前的差值直方图平移算法多数存在嵌入容量偏低的缺点,因此,在信息隐藏算法的基础上,提出一种大容量的密文域可逆信息隐藏算法。利用单同态加密在加密域内直接对图像进行操作,将图像分成大小相同的块,每块图像的像素根据位置关系进行分组,通过对互不重叠的4个相邻像素作差建立分块差值直方图,再选取两侧边缘值作为嵌入位置以提高嵌入容量。实验结果表明,该算法在提高信息嵌入率的同时可保证直接解密后的图像具有较高的PSNR值,并且能够完全恢复载体图像。     

最大奇异值移位的鲁棒图像信息隐藏

为了提高图像信息隐藏的鲁棒性和不可感知性,提出了一种基于图像块最大奇异值移位的鲁棒信息隐藏算法.算法首先对图像分块并对每个图像块进行奇异值分解,根据图像块最大奇异值的大小选择合适的阈值,并对图像块的最大奇异值进行区间划分,通过将最大奇异值移位到与秘密信息比特相对应的区间实现秘密信息的嵌入.实验结果表明,该算法具有较大的嵌入容量,且在嵌入相同大小的秘密信息时与其他同类算法相比,具有更好的图像视觉质量和鲁棒性.该算法更能适应噪声环境下的信息隐藏.     

基于矩阵编码的空域信息隐藏算法

普通的LSB替换嵌入算法虽然易于实现,但安全性差.位平面复杂度分割算法是一种较LSB替换算法容量更大的算法,但因其固有的复杂度统计特性,也影响了其安全性.研究了一种基于空域的信息隐藏算法,这种算法引入了矩阵编码,以提高嵌入效率;将隐藏信息嵌入到低3位位平面中,以提高嵌入容量;只有像素值大于规定阈值的像素,才能选为可嵌像素,以防止隐写图像失真.实验结果表明,该算法是一种隐蔽性高,嵌入量大,简单易行的信息隐藏算法.     

利用像素置换的自适应可逆信息隐藏

目的 像素置换作为一种可逆信息隐藏方式具有良好的抗灰度直方图隐写分析能力,但嵌入容量偏小一直是其缺陷。针对这一问题,提出了一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏算法。方法 首先,与传统2×2像素块结构相比构造了尺寸更小的像素对结构,使得载体图像可以被更稠密地分割,为嵌入容量的提升提供了基数条件。其次,提出适用于该新像素结构的可嵌像素对（EPP）筛选条件,避免嵌入过程引起图像质量大幅下降。之后,根据EPP的灰度趋势差异对其进行自适应预编码,提高Huffman编码压缩比,进一步提升算法嵌入容量。最终,通过像素置换嵌入信息。结果 与2×2像素块结构的非自适应图像隐写算法相比,在同样保证灰度直方图稳定性的情况下该算法的PSNR提高了32%左右,嵌入容量提高了95%以上。其中自适应性对嵌入容量提升的贡献极大。结论 本文算法同时具有抗灰度直方图隐写分析能力与高嵌入容量性的可逆信息隐藏。算法构造了更高效的可嵌单位,并且针对不同载体图像的特点对其可嵌区域进行差异化编码。实验结果表明,本文算法在具有更好的不可见性的同时,嵌入容量得到大幅提升。     

一种大容量的半色调图像水印算法

在半色调图像中隐藏信息是解决印刷品的版权保护、来源认证和防止伪造等问题的有效措施。提出了一种能在半色调图像中嵌入大容量数据的隐藏算法,该算法利用误差扩散算法将待隐藏的信息作为误差信号嵌入到与该位置相邻的多个像素上,信息嵌入与半色调处理同步完成。实验表明本算法能将一幅与半色调图像同样大小的二值水印图像嵌入到半色调图像中,载有水印的图像在经受一定的噪声干扰、污损和旋转的情况下,仍能有效提取水印图像。该算法可用于普通证件的防伪。     

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法.首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量.最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

基于SVD压缩的高保真可逆信息隐藏算法

针对嵌入秘密数据对原始图像造成失真明显的问题,提出一种利用奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）进行像素预测的可逆信息隐藏算法。首先将原始载体分成灰和白两层,选取灰色层中的像素作为目标像素,其领域上的白色层像素作为参考像素;而后利用这些参考像素构成邻域矩阵,再对其SVD压缩处理,利用压缩结果预测目标像素;最后通过扩展预测误差嵌入秘密数据。实验数据显示,该算法有效降低了携密载体的嵌入失真。     

基于分层Arnold变换的置乱算法

针对数字图像信息隐藏存在的安全问题,提出一种基于按位分层Arnold变换的置乱算法。算法将秘密图像按位平面分层,同时考虑图像的位置迁移和像素的灰度变换,对每个位平面进行不同次数的Arnold变换,经像素交叉换位,相邻像素间按位异或得出置乱图像。实验结果表明,秘密图像分层置乱后直方图分布更加均匀,与白噪声相似度在0.962左右,置乱图像可近无损地还原和提取,提高了信息隐藏的鲁棒性。与其他置乱算法相比,置乱图像具有更高的置乱度、更强的抵御攻击能力,提高了空域信息隐藏的安全性。     

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型，根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性，由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型，并利用模型预测此像素灰度值，比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值，由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明，该算法能取得比较好的效果。     

图像分区选择的像素值排序可逆数据隐藏

目的 基于像素值排序（PVO）的数据隐藏算法因其高保真的优越性受到广泛重视,并不断得到改进。本文提出一种图像分区选择思想,以进一步充分利用图像的嵌入空间,改善PVO算法的嵌入性能,提高载秘图像的信噪比。方法 原始PVO算法通常采用预测差值“1”进行数据隐藏,对平滑像素组有较好的利用率和隐蔽性,而对毛躁像素组隐秘性能明显下降,算法性能与图像像素分布情况密切相关。本文在PVO算法基础上提出图像分区选择的思想,首先,将原始图像分为若干区域,然后按移位率从小到大的顺序依次选择图像区域;其次,在每个区域中选择合适的嵌入预测误差;最后,按顺序在被选区域利用该区域的最优嵌入差值完成信息嵌入。结果 假设将图像划分为8×8个区域,对本文算法与原始PVO算法进行比较,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Elaine图像的移位率由81.59%降为74.40%,载秘图像的峰值信噪比（PSNR）值由55.388 2提高为56.996 9,提高了1.608 7,采用其他图像并就不同嵌入量进行实验,各图像PSNR值均表现出不同程度的提高。其次,将图像分别划分为2×2、4×4、8×8、16×16个分区,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Lena图像PSNR由原始PVO的59.204 6逐渐增加至60.846 9,其他图像在不同嵌入量时PSNR均随着分区数的增加而有不同程度的提高。结论 本文提出的基于图像分区选择的改进PVO算法,可根据像素分布情况增加对嵌入空间的利用,在相同嵌入量情况下,改进后的算法能够获得更高的PSNR值;在一定分区数量条件范围内,分区数量与图像PSNR值表现出正相关性,随着分区数量的增加,图像PSNR值随之增加;本文方法在一定程度上改善了嵌入容量,弥补了因分区数量增加带来的辅助信息增加的问题。     

一种基于三像素点分块的信息隐藏算法*

提出了一种新的空域隐藏算法。该算法利用三像素值之间的大小关系来隐藏信息,将载体图像分成包含三像素的小块,修改第一、第三像素值来调整大小关系;另外对秘密图像进行了Arnold置乱预处理,利用混沌序列进行间隔隐藏。实验表明,该算法实现容易、隐藏量大、安全性和不可见性好,当嵌入率达到98.8%,峰值信噪比PSNR＞38 dB。     

基于混沌理论和整数变换的可逆信息隐藏

针对传统可逆信息隐藏算法存在宿主图像质量下降明显、安全性低、信息恢复需要较多额外负载等问题，提出一种混沌理论和整数变换相结合的可逆信息隐藏算法。将载体图像分为大小为2×2的子块并对其像素区分为标记像素和隐藏像素；将子块像素偶数化并将其扩展再获取与基像素的差异值；若扩展像素和差异值满足给定门限条件时，将混沌加密隐藏信息经整数变换再嵌入载体子块隐藏位置像素的最低有效位；否则，将标记位置像素奇数化并记录该原始像素的最低有效位。仿真测试表明，所提出的隐藏方法能够实现载体图像与原始图像无损恢复，不仅有效地减少了传输负载，且具有较高的安全性。