基于分块最佳预测的可逆数据隐藏

为了提高嵌入算法的性 能,提出一种基于分块最佳预测和直方图平移的灰度图像可逆数据隐藏算法。根据嵌 入阈值,统计 每一图像块中4种预测方案的嵌入容量,选择最大容量对应的预测方案作为该图像块的最佳 预测方案。嵌 入算法充分利用像素值局部相关性,自适应地选择最佳预测方案,有效提高嵌入容量。实验 结果表明,本 文算法在保证图像质量的同时有效提高嵌入容量,算法的整体性能比其它同类算法更优。     

基于边缘检测和像素分类的可逆数据隐藏

为了提高嵌入算法的整体性能,提出一种基于边缘检测和像素分类的灰度图像可逆数据隐藏算法。算法按嵌入容量优先原则自适应地选择最佳阈值提取图像边缘,并根据边缘信息和指定的图像质量控制因子将像素分为平滑、弱边缘和强边缘像素3类。对平滑像素,通过增加嵌入强度的方法提高嵌入容量,预测误差直方图平移2位;对弱边缘像素,像素值最大修改量为1,从而保证图像含密质量;强边缘像素的像素值保持不变,进一步提高含密图像质量。实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时有效提高嵌入容量,算法的整体性能优于其它同类算法。     

基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏

针对传统差值直方图平移算法嵌入容量偏低、多重嵌入时图像质量严重下降等缺陷,提出一种基于互补嵌入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和整数小波系数之间的关系减小差值,以增加差值直方图的峰值。采用双重直方图平移方法提高嵌入容量,两次嵌入过程的像素值扩展方向相反,部分像素值扩展量相互抵消,扩展量最大值为1。实...     

基于双直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏

提出一种基于双直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏算法.利用色彩分量间的相关性减小差值,使差值直方图更加紧凑、直方图的峰值更大.采用直接调整像素值的方法在差值中嵌人数据,由像素值的二次可调整性定位不可调整像素,并嵌入少量的标志信息代替定位图,从而提高嵌入容量.实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时大幅提高了嵌入容量,与...     

基于复合预测误差差值和互补嵌入的可逆数据隐藏

提出一种基于分块复合预测的误差差值和互补嵌入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和预测误差之间的关系减小差值,以增加差值直方图的峰值。采用双重嵌入方法提高嵌入容量,两次嵌入过程中像素值沿相反的方向扩展,部分像素值扩展量相互抵消,在图像分块的基础上选择最佳的预测方式组合,以增加扩展量抵消的机会,从而减小二次嵌入时图像质量的下降幅度。实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时大幅提高嵌入容量,算法的整体性能比其它同类算法更高。     

基于预测方式选择的可逆信息隐藏

为了提高信息隐藏算法的性能,提出一种基于预测 方式选择和直方图平移的灰度图像可逆信息隐藏算法。通过两种相对准确的预测方法对像素 进行预 测,对突变像素进行标记,标记像素不做任何处理。最后选择其中一种相对准确 的预测值方法作为最终预测方法,求出预测误差并利用预测误差扩展和直方图平 移技术进行数据嵌入。算法自适应地选择最佳预测方法,充分利用图像冗余,有 效提高嵌入容量(EC)。实验结果显示,本文算法充分利用邻近像素间的关联性 ,在保证EC的同时有效提高了峰值信噪比(PSNR)和算法的整体性能。     

可逆数据隐藏技术综述

本文主要介绍了可逆数据隐藏技术的应用与研究进展,对当前几种典型的可逆数据隐藏算法进行研究分析,并对其未来发展方向进行了总结。     

基于小波系数差值直方图平移的可逆数据隐藏

针对传统差值直方图平移算法嵌入容量偏低、多重嵌入时图像质量严重下降等缺陷,提出一种基于整数小波系数差值直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量间的相关性和小波系数间的关系减小差值,使差值直方图更加紧凑、峰值更大。采用双重嵌入方法提高嵌入容量,两次嵌入的像素值扩展方向相反,使得部分像素扩展量相互抵消,像素扩展量...     

基于动态失真补偿量化索引调制的可逆数据隐藏算法

不同于传统的失真补偿量化索引调制,该文提出了动态失真补偿量化索引调制的概念。两者的区别在于量化步长和失真补偿参数是否可变。首先推导出动态失真补偿量化索引调制可逆性的成立条件,然后推导出失真补偿参数的可允许范围,最后利用可逆性设计一个具体的可逆数据隐藏算法。在只执行一遍时,它的数据隐藏率高达1 bit每像素,高于其他可逆数据隐藏算法。另外,算法的动态特性有利于防止参数泄露。实验结果表明：不管初始条件如何,该算法既能正确解码出秘密信息,又能准确恢复原始载体。     

图像插值空间多比特可逆信息隐藏算法

针对大多可逆信息隐藏算法嵌入容量较小、通用 性差、运算量大等问题,文中在研究图像插值和可逆信息隐藏技 术基础上,设计了两种简单高效可逆信息隐藏算法,首先设计了一种类线性图像插值方法, 通过对插值数据分析测试,给出 理想插值图像的期望插值,以期望插值为目标,根据载体图像大小和秘密信息长度共同确定 出嵌入量控制阈值,再由混沌序 列动态生成每个插值像素中可嵌入秘密信息位数,实现秘密信息嵌入,然后通过差值调整因 子使最终插值最大限度接近期望 插值,保证载密图像有较高质量,整个过程无附加信息、无数据溢出、且能保证可逆性。当 采用恒定量嵌入时,嵌入率为 0.75T bit/pixel,T∈[ 1,4]最大嵌入 率可达到3bit/pixel;采用随机量嵌入时,可调节性更强,秘密信息更为分散,载密图像 质量更高。选取不同载体图像、在不同参数环境下对本文算法进行了大量实验,并与5个优 秀算法作了对比,算法有一定优越性。     

基于排序和直方图修改的可逆信息隐藏方法

提出一种基于排序的差值直方图修改的可逆信息隐藏方法。首先,对图像分块;然后,采用按灰度值大小排序后的中值作为参考点,并和其余像素点做差,以产生更多的相同的值,使其差值直方图更紧凑、直方图的峰值点更大;最后,采用基于直方图修改的方法在差值中进行隐藏。实验表明,该方法不仅可以实现可逆信息隐藏,隐藏效果更好,并且嵌入量更高。为了提高嵌入量,进行了多层信息嵌入,并且在嵌入层数不同时采用不同的分块方式,提高了隐藏效果。分析了实验结果。     

Reversible data hiding with automatic contrast enhancement using two-sided histogram expansion

Recently, reversible data hiding (RDH) has emerged into a new class of data hiding methods that enables exact retrieving of both embedded data and cover medium. In the present study, a novel automatic RDH method with contrast enhancement is proposed, in which the data is embedded through two-sided histogram expansion. Two-sided histogram shifting doubles the number of bits embedded at each iteration. Moreover, it preserves the mean brightness of the cover image and prevents it from over enhancement with less calculation. Experimental results on two sets of images show that the proposed method enhances the image contrast at an appropriate level without using a mean brightness controller during data embedding and provides higher information security compared to the existing RDH approaches.     

Reversible data hiding based on prediction-error histogram shifting and EMD mechanism

This paper proposes a reversible data hiding scheme for gray-level images. The scheme exploits the similarity among adjacent pixels and uses the side-match predictors to obtain prediction-error histogram. Then secret bits are embedded by using histogram shifting method. To achieve high capacity, nonary Exploiting Modification Direction (EMD) algorithm and multi-layer embedding mechanism are used when embedding the secret bits. Additionally, we improve the method of preventing overflow and underflow problems which enhances the compression ability of location map. In the extraction process, we use the same predictors to generate the error histogram, then we can extract the secret bits and recover the original cover image. Experimental results show that our algorithm can achieve better performance compared with the previous related algorithms.