基于差分扩展的高效数字图像嵌入算法研究

针对某些特殊情况需要将数据进行安全可靠传输的问题,本文提出一种基于差分扩展的将数据嵌入数字图像的算法。即将数字图像作为待传输数据的载体,按照差分扩展原理将待传数据嵌入到数字图像后进行发送,再由接收方按照与之相逆的方法进行数据恢复。经过实验表明,该算法与其它算法比较,在保证图像有很低的失真率的同时还确保更高的数据嵌入率     

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。     

利用差值扩展进行可逆数据隐藏的新算法

基于整数哈尔(Haar)小波变换,提出一种新的利用横向和纵向差值图像进行扩展嵌入的数据隐藏算法。传统的差值嵌入技术最大的缺点是在第二重嵌入开始之前图像的质量已经遭到破坏,原因是前一重嵌入用到了很大的差值。针对这个问题,该方法动态地把负载分配到两个正交方向上的图像进行嵌入。尽量使这两个方向上用于嵌入的差值属于同一个幅值范围。与其他算法相比,本算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量。     

一种大嵌入容量的可逆数据隐藏方法

为了提高可逆数据隐藏容量, 定义了一种新的基于n维图像块向量的可逆整数变换算法, 整数变换后图像块所有像素最低两位有效位相同, 产生了较大的冗余信息, 可用来实现较大容量的可逆数据隐藏。将该方法与现有的一些方法进行了实验比较, 结果表明该方法在嵌入相同数据量时具有更好的隐蔽性, 并且还提高了最大数据嵌入量。该方法具有较好的隐蔽性和较大的数据嵌入容量, 嵌入数据和原宿主图像均能从隐藏图像无损恢复。     

基于可逆整数变换的无损水印新算法

无损(也叫可逆)水印主要用于数据(如图象)的完整性认证,其特点之一是当加水印图象没有被修改时,所嵌入的水印可以完整地从加水印图象中去除,从而可以在接收端无损地恢复出原始图象。本文提出一种新的基于可逆整数变换的无损水印算法,利用整数变换后图象象素对均值和差值之间所存在的冗余,嵌入认证信息。文献中已有的方法只利用了差值冗余,而我们的算法则进一步考虑了均值和差值的相关性。利用算术编码压缩由二者所得的相关位流,可以获得较大的存储空间和较高的加水印图象质量。     

基于整数小波变换的数字图像可逆水印算法

针对现有基于频域的无损数字水印算法在实施可逆性和嵌入容量上的不足,提出一种基于整数小波变换的无损数字图像水印算法,用于图像的大容量可逆信息隐藏。首先对图像进行LeGall5/3整数小波变换,然后在高频子带中采用直方图平移方法嵌入水印。为了获取最大的嵌入容量和减少图像的失真,分别提出嵌入参数和停止参数选择方法。同时,为了防止溢出现象和减少附加信息,提出新的产生位置映射图方法。实验结果证明了该算法在水印图像的保真度和嵌入容量上面具有较好性能。另外,与相似算法的比较证明了该算法的优越性。该算法适合于数字图像载体中实施隐秘通信。     

基于可逆整数小波变换的图像无损压缩

基于可逆整数小波变换(RITIWT:ReversibleInteger-to-IntegerWaveletTransform)的图像无损压缩已经成为图像压缩领域的研究热点。在对相关文献进行综合分析的基础上,首先回顾了RITIWT发展历史中的几个有影响力的小波变换框架及其在无损压缩中的应用,然后对目前应用于图像无损压缩领域的几种重要的RITIWT方法进行了总结,论述了基于可逆整数小波变换的图像无损压缩方法需要解决的若干问题,最后对基于RITIWT的图像无损压缩问题研究提出了一些展望。     

基于混合整数变换的高容量可逆数字水印

提出了一种基于混合整数变换的高容量可逆数字水印算法.该算法首先将图像分割成3×3的小块,从第一个图像块开始进行9像素的整数变换.然后应用压扩算法减小差值,并采用扩差法嵌入水印.引入压扩算法极大地增加了可扩的图像块的数目.对于不可扩的3×3像素块,算法进一步将其分割为3×1的图像块,应用3像素的整数变换,同样采用压扩算法和扩差法嵌入水印.混合嵌入方案和压扩算法的引入能够获得更易压缩的位置图,从而最大限度地提高了水印的容量.该算法一次嵌入的极限容量为8/9 bpp(比特/像素).实验结果表明,本算法的透明性好,容量高.     

一种基于块中值整数变换的可逆数据隐藏

在基于可逆整数变换的数据隐藏算法中,传统的方法利用左上角像素值与块中其他像素值得到差值。提出的方法利用块中值与块中其他像素值得到差值,差值变小,从而使得藏密图像失真降低。同时该方法采用在平滑区域优先嵌入数据的策略,使藏密图像的信噪比显著提高。将该方法与类似的方法进行实验比较,结果表明提出方法在嵌入相同数据量时确实具有更好的隐蔽性,并且隐密数据和原宿主图像均能从隐藏图像无损恢复,验证了提出算法的有效性。     

结合均值调整整数变换的迭代自适应可逆图像水印算法

现有的均值调整整数变换可逆水印算法的阈值需人工选择,位置图生成策略不完备可能导致压缩后位置图数据过大,对嵌入矢量强制划分可能导致容量足够却无法嵌入。针对以上问题,提出一种结合均值调整整数变换的迭代自适应可逆图像水印算法。首先,根据负载数据大小以及整数矢量对峰值信噪比(PSNR)的影响,采用迭代自适应算法选择调整平移量以达到水印嵌入容量和嵌入载体视觉质量的平衡;然后,结合邻近像素值相近原则给出了完备位置图生成策略以提高位置图压缩性能;最后,采用分层有序嵌入策略将负载数据依次嵌入到最低、次低和第3低有效位以避免容量足够却无法嵌入的情况。实验结果表明,与传统均值调整整数变换可逆水印算法相比,所提算法无需预先设定阈值,但依然能保持大的嵌入容量,嵌入水印后掩体视觉质量更优,位置图生成策略性能优于传统均值调整整数变换可逆水印算法生成策略且压缩后的位置图数据更小,从而间接提高了嵌入容量,在实验样例上相对于比较算法,PSNR平均提高14.4%。     

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。     

A new difference expansion transform in triplets for reversible data hiding

Difference expansion (DE) has been widely used for reversible data hiding. In this paper, a novel transform which embeds two bits of information in a triplet of coefficients is presented. This transform can be applied in spatial or frequency domains and induces minimum distortion to the initial data or coefficients. The proposed method outperforms all similar DE methods using triplets in terms of computational cost, visual quality and bitrate.     

基于自适应MSB与差值预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法

为提高密文域可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI）的嵌入容量,提出了一种基于自适应MSB（most significant bit）与差值预测的RDH-EI方案。首先将图像进行分块,然后进行块级加密和置乱以抵抗对于加密图像的分析。在嵌入数据阶段,对于自适应MSB预测的方法进行改进,将没有嵌入数据的块,利用部分块内像素之间差值很小的特点采用自适应差值预测的方法嵌入数据,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其他像素从而腾出更多的嵌入空间。实验结果表明,所提方法具有可逆性和可分离性,并且在自适应MSB预测方法的基础上进一步提高了嵌入容量,对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高了大约7 445 bit。     

利用改进整数变换实现图像无损信息隐藏

为了在图像中实现无损信息隐藏,并提高数据嵌入容量和隐蔽性,给出一种基于改进整数变换的无损信息隐藏方法。首先对图像块采用改进算法进行整数变换,使得变换前后图像块引入失真较少,然后自适应选择整数变换后引入失真较小的可修改图像块进行整数变换,并嵌入较大数据量的机密信息,在公共信道进行传输后接收端能正确提取机密信息,并无损恢复原宿主图像。实验结果表明,该方法具有较大的数据嵌入容量和较好的隐蔽性,可用于医学图像中隐藏病历信息及遥感、军事图像的无损隐秘传输等领域。     

A high capacity reversible data hiding scheme with edge prediction and difference expansion

To enhance the embedding capacity of a reversible data hiding system, in this paper, a novel multiple-base lossless scheme based on JPEG-LS pixel value prediction and reversible difference expansion will be presented. The proposed scheme employs a pixel value prediction mechanism to decrease the distortion caused by the hiding of the secret data. In general, the prediction error value tends to be much smaller in smooth areas than in edge areas, and more secret data embedded in smooth areas still meets better stego-image quality. The multiple-base notational system, on the other hand, is applied to increase the payload of the image. With the system, the payload of each pixel, determined by the complexity of its neighboring pixels, can be very different. In addition, the cover image processed by the proposed scheme can be fully recovered without any distortion. Experimental results, as shown in this paper, have demonstrated that the proposed method is capable of hiding more secret data while keeping the stego-image quality degradation imperceptible.     

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.     

整数变换实现大容量图像无损信息隐藏

目的 针对图像无损信息隐藏中嵌入容量和隐藏图像质量问题,描述了一种基于可逆整数变换算法在图像中实现较大容量数据嵌入的无损隐藏方法。方法 定义的可逆整数变换算法先计算图像块n个像素点的整数平均值,在整数变换过程中将各像素点与平均值之间的差值扩展到4倍。结果 整数变换后图像块所有像素点最低两位有效位相同,产生的冗余信息可用来嵌入2(n-1)比特数据。结论 给出了一种新的可逆整数变换算法并实现较大容量图像无损信息隐藏,实验结果表明该方法具有较大的数据嵌入容量和较好的隐藏图像质量,嵌入数据和原宿主图像均能从隐藏图像中无失真恢复。