谱段交织预测的多光谱图像可逆信息隐藏算法

针对现有可逆信息隐藏算法嵌入容量不高并且不适合多光谱图像的问题,提出一种基于谱段交织预测的多光谱图像可逆信息隐藏算法.利用含秘图像像素值与原始图像像素值相差不大于1的特点,结合含秘谱段对多光谱图像进行多波段预测,通过预测误差直方图移位技术嵌入秘密信息.Landsat卫星和Terra卫星多光谱图像仿真结果表明,提出的算法和典型可逆信息隐藏算法相比具有更好的视觉质量和隐藏容量.     

Reversible robust data hiding based on wavelet filters modification

Multimedia Tools and Applications - In this paper, a new robust reversible data hiding method is proposed. The method is designed based on wavelet modifications which result in a scalable data...     

Reversible data hiding scheme based on neighboring pixel differences

In this paper, we propose a reversible data hiding algorithm for grayscale images. Specifically, our algorithm is based on the histogram modification technique. The premise of this algorithm is that a histogram is constructed from the differences between each pixel and its neighbors. In the data embedding process, a modified histogram shifting scheme is used to embed a secret message into the pixels whose pixel difference is located at the peak value within the histogram. Experimental results show that our algorithm can achieve higher embedding capacity and imperceptible distortion. Performance comparisons with other existing algorithms are also provided to demonstrate the feasibility of our proposed algorithm in reversible data hiding.     

增强图像平滑度的可逆信息隐藏方案

随着互联网技术的发展和社交网络的普及,可逆信息隐藏技术因其具有无损恢复载体信息的特性而被广泛应用于医疗、军事等领域的隐蔽信息传输。传统的可逆信息隐藏方案大多聚焦于嵌入容量提升和载密图像失真率降低,并未过多关注人们对图像视觉细节的要求,难以抵抗隐藏信息检测方法。针对上述挑战,从增强图像视觉平滑度方面入手,提出了一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方案,在嵌入隐蔽信息的同时提升载密图像最终的视觉质量。具体来说,所提方案将目标图像分为参考区域与非参考区域,利用非参考区域的图像像素预测值与原始像素值的差值作为信息嵌入的判断依据,通过差值平移来嵌入信息;进而构造图像平滑机制,采用高斯滤波作为秘密信息嵌入时像素值修改的模板,对预测值进行滤波计算,将滤波差值无损地加入载体图像中,以达到图像平滑的效果;同时将参考区域的像素值作为边信息,用于实现信息提取方对原始载体图像和秘密信息的无损恢复和提取;并以高斯函数中的滤波系数作为预置秘密信息对嵌入信息进行加密处理以保证嵌入信息的机密性。大量经典图像数据集的测试与分析结果表明,所提方案处理过的载密图像视觉平滑度得到了显著增强,具有较低的失真率、较高的嵌入率和较高的嵌入提取效率。在典型环境下,其生成的载密图像与高斯滤波后的图像相似度可达0.996 3,且可获得37.346的峰值信噪比和0.328 9的嵌入容量。     

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。     

NSCT变换和小波包变换相结合的图像隐藏方法

为了更好地解决NSCT域图像隐藏不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于NSCT变换和小波包变换相结合的可见光图像隐藏方法,利用NSCT变换将载体图像分解为低频子带和一组高频子带,对低频子带进行二级小波包分解,通过奇异值变换将秘密图像重要位平面信息隐藏在小波包分解低频子带中,次要信息自适应隐藏在NSCT高频子带中。实验表明,在同等嵌入容量下,算法峰值信噪比大于50 dB,对几何攻击和滤波等干扰处理后,秘密图像的归一化系数仍接近于1。     

基于提升方案的冗余Haar小波变换与时间序列预测

针对小波分析存在的边界问题，提出一种基于提升方案的冗余Haar小波变换(Haar_RLWT)。使用该方法得到的系数序列，在具备时移不变性的同时，消除了右侧边界存在数据畸变的现象，使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于时间序列预测任务具备可行性。同时为进一步提高预测效果，引入神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明，该综合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。     

基于小波变换的语音隐藏算法

提出了一种基于小波变换的语音隐藏方法,把一段语音作为秘密信息嵌入一段数字音频信号中,其目的是用音频信号作伪装来传递秘密的语音信息或把语音信息作为一种标记来保护音频作品。这种方法根据人类听觉系统的特点,利用小波对语音信号进行压缩,增加了数据的嵌入量。载体音频信号小波变换后,选择部分小波系数用适当的嵌入参数嵌入信息。实验表明该算法的隐蔽性好,隐藏的数据量大,对常见的信号处理操作具有较强的稳健性,符合掩蔽通信的要求。     

基于高阶位平面冗余的可逆信息隐藏方法

针对现有加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)方法存在的隐藏容量低、解密标记图像质量差的问题,提出了一种新的基于高阶位平面冗余的RDHEI方法.首先,通过Logistic映射对原始图像进行分块加密,并保留块内像素高阶位平面的冗余;其次,依据块内高阶位和低阶位个数是否相同的规则将加密后的图像块分为可嵌入块和不可嵌入块,并在可...     

基于离散小波变换的织物疵点检测方法

提出了一种基于离散小波变换的织物疵点检测新方法。首先通过对采集织物图像进行小波变换,然后把子图分割为相互连接、互不交叠的子窗口,计算每个子窗口小波系数的标准差作为特征值,最后对这些特征值再次计算标准差与极差,以此作为依据与正常织物进行比较,实现对织物疵点的检测。通过对不同疵点进行检测实验,证明了该算法是可行有效的,检测的正确率平均可达90%以上。     

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。     

基于RGB相关性的彩色图像可逆信息隐藏方法

为了提高彩色图像可逆信息隐藏（RDH）的性能,提出了基于RGB相关性的彩色图像RDH方法。首先为了更加准确地预测像素值,设计了基于RGB相关性的像素预测算法。该算法包括粗糙纹理预测和精细纹理预测两个阶段。第一个阶段利用一个参考通道将像素分为平滑区域和纹理区域。在第二阶段,利用两个参考通道对平滑区域像素进行精细划分,将像素分为水平、垂直和平坦区域,从而更加准确地计算像素的预测值。其次,利用预测误差扩展技术嵌入秘密信息。实验结果表明提出的预测算法能够较准确地预测每一个通道的像素值,信息隐藏性能好于现有的彩色图像RDH方法。     

基于矢量直方图迁移的视频加密域可逆隐写方案

针对压缩域视频隐藏算法嵌入容量低、不可见性差的问题,提出了一种H.264/AVC加密域的可逆隐写方案。首先由嵌入容量和载体大小决定参考帧间隔参数,并根据需要决定是否对载体进行加密;然后,根据待嵌视频帧数生成嵌入密钥;最后通过压缩视频中矢量直方图迁移,实现运动矢量上的可逆信息嵌入。所提方案通过指定解码参考帧,克服了由于运动矢量修改而造成的失真累加效应。所提方案兼容基于运动矢量的视频加密算法,视频的解密和信息提取分别依赖解密密钥和嵌入密钥,两者之间相互分离,在视频密文域或者解密后的明文域中均能提取信息并无损恢复视频载体。信息的安全性依赖于嵌入密钥,密钥长度可以根据需要控制,最大长度等于可嵌入信息的帧数。实验表明该方案计算复杂度低,安全度高,并可以根据嵌入负载调整容量和不可见性,与BCH码可逆嵌入方案相比PSNR值提高3~5 dB,平均嵌入容量增加5~10倍。     

采用SIMT结构GPU的二维离散哈尔小波变换的优化

为了解决CPU环境下小波变换在运行时对高分辨率图片处理速度较慢的问题,利用GPU有大量可编程核心的特点,针对二维离散哈尔小波变换进行了在SIMT(单指令多线程)体系结构GPU环境下的并行推导,同时调整GPU的逻辑布局,将数据分割,更改了数据同步方式,并且采用了虚拟寻址,将速度进一步提升到了0.92ms,比CPU环境下效率提升51.1%,比SIMD架构效率提升16.3%,效果显著,满足实时性要求。     

基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏

针对传统的图像预测误差算法预测精度弱、嵌入容量较低以及在密文域应用局限等问题。结合Paillier同态加密算法,提出了一种基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏算法。该方案首先对原始载体图像进行采样,然后引入权重,利用采样像素点对非采样像素点进行预测,而后采样像素点利用序列密码进行加密,非采样像素点利用Paillier同态算法加密,最后在加密后的图像上进行秘密信息的嵌入。实验仿真结果表明,该方案在保证预测精度的前提下,可以达到的最高嵌入容量为1.2 bpp,同时具有一定的安全性保证。     

结合层次结构和直方图平移的无损数据隐藏

针对现有基于差值直方图方法利用原始图像结构关系上的不足,提出了一种基于层次结构和差值直方图平移的无损数据隐藏方法RDH-HSDHS。RDH-HSDHS利用原始图像数据块中像素的差值形成直方图,充分利用图像中相邻像素间的相关性嵌入数据,为了进一步利用数据块中的参考像素进行数据嵌入,将参考像素组成新的图像进行下一层水印嵌入,直到当前层的嵌入容量小于解码所需的附加信息的长度或隐秘图像质量小于给定阈值。实验仿真结果表明,RDH-HSDHS能较好利用原始图像的全局和局部特性,在嵌入容量和隐秘图像质量之间达到较好的折中,在隐秘图像质量超过30 dB的同时,嵌入容量大于0.75 bit/pixel。另外,与相似方法的性能比较证明了提出方法的优势。该方法能有效应用于高质量需求的图像载体中进行信息隐藏。     

基于三分量预测误差差值扩展的可逆数据隐藏

针对传统差值扩展存在过分修改像素值、须嵌入定位图等缺陷,提出了一种新的彩色图像可逆数据隐藏算法。首先利用色彩分量之间的相关性减小差值,并根据扩展方向和差值的符号,用较小的差值扩展量修改部分色彩分量的像素值,扩展方向由可能产生上溢和下溢的像素数量决定;其次采用单向像素值调整的方法避免像素值溢出,并用少量的调整信息代替定位图,嵌入容量大幅提高;最后改进差值直方图平移技术控制嵌入容量和图像失真。提取端根据临界像素值的顺序定位调整的像素位置,用调整信息恢复调整的像素值,在提取信息的同时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,所提出的算法在大幅提高嵌入容量的同时,仍能保持较高的图像质量。     

一种利用小波对比度的图像隐藏算法*

基于小波对比度,提出了一种新的迭代混合图像隐藏算法。该算法将各图像块的小波对比度绝对值之和作为视觉敏感性的测度,选取适合嵌入秘密信息的图像块;最后以迭代混合的方式将混沌置乱后的秘密图像嵌入这些图像块,成功地将256灰度级秘密图像隐藏在载体图像中。仿真结果表明该算法在实现大容量信息隐藏的同时,载密图像仍具有很好的视觉质量。     

High capacity reversible data hiding scheme based upon discrete cosine transformation

In this paper, we propose a reversible data hiding scheme based on the varieties of coefficients of discrete cosine transformation of an image. Cover images are decomposed into several different frequencies, and the high-frequency parts are embedded with secret data. We use integer mapping to implement our 2-dimensional discrete cosine transformation. Thus, the image recovered from the modified coefficients can be transformed back to the correct data-hidden coefficients. Since the distribution of 2-dimensional DCT coefficients looks close to Gaussian distribution centralized at zero, it is a natural candidate for embedding secret data using the histogram shifting approach. Thus, our approach shifts the positive coefficients around zero to the right and the negative coefficients around zero to the left in order to leave a space to hide the secret data. The experimental comparisons show that, compared to Chang et al. and Lin et al.'s method, the embedding capacity and quality of the stego-image of the proposed method is a great improvement.