基于分段差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏

针对Tian差值扩展技术存在过分修改像素值、定位图较大等缺点,提出一种基于分段差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量之间的相关性减小差值,并将较小的差值扩展量分散到两个色彩分量中,采用分段差值扩展和位平面替换的方法嵌入数据,从而减少不可扩展差值的数量,提高定位图的压缩率,根据差值次低位平面的可改变性定位不可变差值,从而提高嵌入容量。提取端在提取信息后可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,该算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有较大的提高。     

基于预测误差差值扩展和最低有效位替换的可逆数据隐藏

将差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展和最低有效位（LSB）替换的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、定位图偏大等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,改变差值扩展公式以减少不可扩展差值的数量,提高定位图的压缩率,从而增加嵌入容量;最后,运用LSB替换法嵌入数据,将差值扩展与数据嵌入过程分离,嵌入端和提取端均只需进行一次差值扩展,嵌入和提取效率得以提高。提取端在提取信息时可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,该算法在提高嵌入容量和图像质量的同时降低了算法复杂度。     

无定位图的预测误差差值扩展可逆数据隐藏*

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像中,提出一种利用预测误差差值进行扩展嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、须嵌入定位图等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,对直方图平移技术进行改进,使得同等嵌入率下图像质量达到最佳;最后由两个色彩分量中像素的预测值之和决定可用于扩展嵌入的像素,无须保存溢出定位图,提取端在提取信息时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量,算法复杂度     

基于双分量差值扩展的彩色图像可擦除水印*

针对Tian算法中过度利用差值造成含印图像质量下降严重的问题,提出了基于双分量差值扩展的彩色图像可擦除水印算法。该算法将差值扩展量分散到四个灰度值中,含印图像质量明显提高。实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,擦除水印的图像与原始图像完全相同,适合于图像的精确认证和窜改定位。     

基于采样预测和差值变换的医学图像可逆水印算法

针对远程诊疗应用场景下医学图像传输的安全性问题,提出一种基于采样预测差值变换的医学图像可逆水印算法.首先对图像进行采样并预测得到相邻子样图像的像素值;然后计算得到子样图像间的像素差值,通过调整差值嵌入水印信息并形成水印图像.接收端在水印图像没有遭到篡改情况下能正确提取出水印信息并且无失真地还原原始图像.算法充分利用图像子样像素之间的高相关性,提高了嵌入容量;另外,算法具有较好的图像质量和运行效率,实验结果证明了算法的优越性.     

基于宿主图像差值矩阵的可逆信息隐藏算法

提出一种能无失真地从水印图像中提取出隐藏信息并无失真地恢复出原始图像的可逆图像信息隐藏算法。该算法利用图像相邻像素之间差异较小的特性,通过差值矩阵对原始图像进行预处理,修改差值矩阵并映射到宿主图像中实现信息隐藏。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证良好不可见性的情况下,有效提高了信息嵌入容量。     

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。     

基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换（IWT）和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的[PNSR]高于常见的一些算法。     

基于错误控制编码的差值扩展可逆数字水印

可逆数字水印能在水印提取后将含印载体恢复到无失真的原始状态。Tian的基于差值扩展隐藏算法是目前容量最高但含印载体质量偏低的可逆隐藏算法。针对Tian中过度修改像素对值造成含印图像质量不必要下降问题，该文提出了基于错误控制编码的差值扩展可逆数字水印算法。该算法将像素对仅分为I, II两类。嵌入、提取及恢复过程对称，实现相对简单，含印图像质量在容载较低时得到很大提高。     

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。     

边缘和纹理优先的可逆数据隐藏算法

为了提高加水印图像的感知质量,对基于图像像素预测误差的嵌入算法进行了研究。优先选择了图像的边缘和纹理进行差值扩展嵌入,并结合压缩性非常高的溢出位置图,实现了高视觉质量、大嵌入容量的可逆数据隐藏算法。     

医学图像可逆数字水印防溢出处理研究

针对医学图像数字水印嵌入过程中出现的大量溢出现象,对文献中提及的几种常见防溢出算法--module-256、位置映射和直方图压缩方法进行了对比实验。实验结果给出了三种方法对可逆水印算法的容量和图像质量造成的影响,证明了直方图压缩方法的优越性。分析指出防溢出算法是医学图像可逆数字水印性能的关键,其算法选择取决于具体的可逆水印算法和医学载体图像的不同形态。     

基于预测误差差值扩展的彩色图像无损数据隐藏

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像中,提出一种利用预测误差差值进行扩展嵌入的彩色图像无损数据隐藏算法。传统的差值扩展和预测误差扩展嵌入技术最大的缺点是过分利用差值造成载体图像质量严重下降。针对这一问题,该方法利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中,同时,对差值直方图平移技术进行改进,使得同等嵌入率下图像质量达到最佳。实验结果表明,与其他算法相比,本算法在嵌入率和图像质量方面都有明显提高。     

Embedding capacity raising in reversible data hiding based on prediction of difference expansion

Most of the proposed methods of reversible data hiding based on difference expansion require location maps to recover cover images. Although the location map can be compressed by a lossless compression algorithm, this lowers embedding capacity and increases computational cost during the procedures of embedding and extracting. The study presents an adaptive reversible data scheme based on the prediction of difference expansion. Since each cover pixel generally resembles its surrounding pixels, most of the difference values between the cover pixels and their corresponding predictive pixels are small; therefore, the proposed scheme gains from embedding capacity by taking full advantage of the large quantities of smaller difference values where secret data can be embedded. The proposed scheme offers several advantages, namely, (1) the location map is no more required, (2) the embedding capacity can be adjusted depending on the practical applications, and (3) the high embedding capacity with minimal visual distortion can be achieved. Moreover, the experimental results demonstrate that the proposed scheme yields high embedding capacity by comparing the related schemes that are proposed recently.     

Reversible data hiding with context modeling,generalized expansion and boundary map

This paper proposes a reversible data hiding scheme with high capacity-distortion efficiency, which embeds data by expanding prediction-errors. Instead of using the MED predictor as did in other schemes, a predictor with context modeling, which refines prediction-errors through an error feedback mechanism, is adopted to work out prediction-errors. The context modeling can significantly sharpen the distribution of prediction-errors, and benefit the embedding capacity and the image quality. To expand prediction-errors, the proposed scheme utilizes a generalized expansion, which enables it to provide capacities larger than 1 bpp (bits per pixel) without resorting to multiple embedding. Besides, a novel boundary map is proposed to record overflow-potential pixels. The boundary map is much shorter compared with either a location map or an overflow map even though it is not compressed. The combination of the context modeling, the generalized expansion and the boundary map makes the overall scheme efficient in pursuing large embedding capacity and high image quality. Experimental results demonstrate that the proposed scheme provides competitive capacity compared with other state-of-the-art schemes when the image quality is kept at the same level.     

HS-based reversible data hiding scheme using median prediction error

Recently, reversible-data-hiding (RDH) scheme has been developed rapidly. In this paper, based on the local distribution of pixels in a block, (30) a histogram shifting (HS) based RDH scheme using median prediction error is proposed to increase the embedding capacity (EC) and decrease the distortion of stego image. First, we scan an original image to form the non-overlapping blocks. Then each block is sorted for locating its median. So, the median is used as the center to embed data into the pixels distributing on both sides of the median pixel in the block. Finally, the receiver can seek the same median of the block for data extraction and the recovery of the original image. Besides, we use the decomposed location message to modify the original pixels with overflow/underflow. (12) As the median is close to the mean value of block, the generated prediction error histogram is sharper than other schemes, which can provide a high capacity and lower distortion. Thus, the EC of the proposed algorithm outperforms that of the other algorithms. Experiments show the proposed scheme can provide a higher embedding rate and lower distortion as it takes advantage of the local correlation in a block.

     

1 bit/pixel嵌入率的差扩展可逆水印方案

提出了一种新的基于差扩展的可逆水印方案,此方案在一次嵌入过程中能实现1bpp的嵌入率。该方法需借助一个位置图来标示在嵌入过程中用于差扩展的像素对位置,对位置图进行无损压缩,并把压缩后的位置图作为嵌入数据的一部份嵌入到原始图像中,因此,通过改变位置图中"0","1"分布从而能高效压缩位置图,最终获得较高的嵌入容量。实验结果证明该方法的性能优于已存可逆水印算法的性能。