基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法

为使通信安全在传输过程中提供较大的秘密信息嵌入量,并保持较好的载密图像质量,提出一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像隐写方法。将载体图像分成固定大小的小块,采用小波一级分解并计算其小波对比度,利用自组织特征映射神经网络将小块分为3类,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法有较大的嵌入量并保持良好的载密图像质量。     

基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法

为使通信安全在传输过程中提供较大的秘密信息嵌入量,并保持较好的载密图像质量,提出一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像隐写方法。将载体图像分成固定大小的小块,采用小波一级分解并计算其小波对比度,利用自组织特征映射神经网络将小块分为3类,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法有较大的嵌入量并保持良好的载密图像质量。     

基于HVS和SOM的小波域隐写

为了提供较大的秘密信息嵌入量并保持良好的载密图像质量,提出一种基于SOM(自组织特征映射神经网络)和HVS(人眼视觉特性)的小波域图像隐写.该方法先将载体图像分成固定大小的小块,以小波对比度之和以及小波系数方差作为特征量.然后,利用SOM将小块分为三类.最后,采用模算子隐写将秘密信息嵌入到小波系数中.实验结果表明,与WHS算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量.     

对基于小波对比度和LSB逐层隐写方法的分析

基于小波对比度和LSB的逐层隐写方法按图像小块的小波对比度确定可嵌入位平面层数,然后在时空域中逐层对可在该层嵌入信息的小块嵌入秘密信息,具有较大的信息嵌入量和良好的视觉隐蔽性.针对这种隐写方法,本文从图论的角度直观分析了隐写行为,导出两个基于直方因特性的统计量,理论证明了这两个统计量与嵌入率间存在的线性关系和不同的比例关系,并据此提出隐写检测方法.理论分析和实验结果均表明:本文方法不但能检测出秘密信息的存在性,而且可以大致估计出秘密信息嵌入量.本文方法对分析检测其它位平面逐层隐写也有借鉴作用.     

小波细节信息的LSB隐写分析算法

为了准确地估计出隐藏图像的嵌入率,利用LSB隐写对图像小波细节信息影响较大这一特点,首先给出了图像的小波细节信息和小波细节信息能量的定义,同时利用LSB隐写图像计算出其原始图像的小波细节信息能量;然后根据隐写图像与原始图像的小波细节信息能量,估计出LSB隐写图像的嵌入率。实验证明,该方法在隐藏图像嵌入率不是很低的情况下,能够比较准确地估计出隐藏图像的嵌入率。     

基于图像复杂度的隐写方法研究*

为了提供较大的隐写容量和保持良好的载密图像质量,依据人眼对纹理、边界和黑暗区域变化敏感性弱的视觉特点,结合小波变换提出了一种图像复杂度描述方法,将图像小块分为纹理、边界、黑暗和平滑四个不同类别,利用模函数设计隐写算法,在不同区域嵌入不同量的信息。实验结果表明,新的复杂度描述方法能准确区分不同类型的小块,隐写算法在提高嵌入容量的同时保持了较好的视觉质量。     

SOM和小波对比度在密写中的应用

为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。     

新的基于小波对比度的LSB密写

利用图像块的小波对比度可以判定图像各像素的LSB（Least Significant Bit）嵌入深度,以提高嵌入容量并保持载密图像的质量。提出了一种新的基于小波对比度的密写方案,将图像块像素的低4位置0后进行小波变换并计算小波对比度作为嵌入深度的判决信息,由嵌入深度逐块逐像素密写。实验结果表明,该方法不仅保持了较高的嵌入容量,而且提取秘密信息时不需任何附加信息。     

基于自组织竞争神经网络和小波变换的密写

依照人眼视觉特性对边缘和较暗区域不敏感的特点,提出基于自组织竞争神经网络和小波变换的图像密写方法.该方法将载体图像分成若干固定大小的子块,对各子块进行一级小波分解后计算小波对比度和大幅值小波系数的数量,利用自组织竞争神经网络将各子块分为三类,并采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,该方法在较好地保持原载密图像视觉效果的同时可以嵌入更多的秘密信息.     

基于模运算的图像隐写算法

提出了一种基于模运算的图像隐写算法.利用伪随机数来控制嵌入容量的大小,随机地取一定位数的二进制信息,将该二进制信息转换成十进制,并与指定的数字进行模运算,得到运算后的商和余数,然后将商和余数分别嵌入到预先选定的一个像素对中.这种隐写算法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

基于整数小波直方图间隙的无损数据隐藏

在整数小波和直方图调整技术的基础上，提出了小波直方图间隙的方法。将数据嵌入到小波的高频子带系数中，符合人的视觉系统。通过迭代在小波系数直方图中不断形成间隙的方法，将数据嵌入到间隙中去，而直方图调整技术则解决了该方法的溢出问题。实验表明该方法在相同的视觉效果下比其他方法能获得更高的嵌入容量，在相同的嵌入容量时能维持更好的视觉效果。     

A dynamic watermarking scheme for quantum images using quantum wavelet transform

In this paper, a novel watermarking scheme based on quantum wavelet transform (QWT) is proposed. Firstly, the wavelet coefficients are extracted by executing QWT on quantum image. Then, we utilize a dynamic vector for controlling embedding strength instead of a fixed parameter for embedding process in other schemes. Analysis and results show that the proposed dynamic watermarking scheme has better visual quality under a higher embedding capacity and outperforms the existing schemes in the literature.     

基于DMWT和QIMM 的图像水印算法

利用多尺度分析的思想,对原始图像进行重复行信号预滤波,把标量小波变换扩展到多小波变换后选取变换出来的低频子带进行水印嵌入。为了保证水印信息的安全性,对水印进行加密置乱处理。然后结合量化索引模数调制（QIMM）的优越性能,根据水印的信息不同选择不同的子块进行嵌入并实现了水印的盲提取。实验证明,算法具有良好的视觉性和鲁棒性,并大大扩展了水印的容量。     

基于数独的大容量可篡改定位动态多重水印算法

提出一种基于数独的大容量动态水印算法,每像素的嵌入容量为2比特。先将原始图像分成大小为M×N像素不重叠区域,把大小为2M×N像素的若干个不同的水印嵌入到每个区域中。若加入水印后图像被篡改,则会造成篡改区域的水印不能正确提取。在任意时刻都可在感兴趣的区域中嵌入任意水印,即嵌入水印的位置和时间是按一定的协议动态确定的。实验结果表明该算法具有较大的水印嵌入容量和较高的篡改定位精确度。     

利用小波变换局部模极大值进行实时目标定位的应用

提出了一种基于小波变换局部模极大值的边缘检测方法．利用B样条小波构造出一个边缘检测算子，采用多孔算法进行边缘提取，减少了图像识别与测量中必要信息的丢失，并且提出了自适应阈值的方法，较好的解决了图像边缘的提取精度与对噪声抑制能力之间的矛盾．实验中对比了几种传统边缘检测算子和小波模极大值方法的在边缘检测效果、抗噪性和运算时间等方面的性能，本算法对加噪图像和模糊图像都获得比传统算法更好的检测效果，证明了基于三次B样条小波的局部模极大值方法检测目标边缘的有效性和正确性．     

用于实现图像对比度增强的可逆数据隐藏算法

针对已有算法嵌入率低、算法过程复杂等问题,提出一种新的可逆数据隐藏算法。算法为了提高信息隐藏率,首先选取直方图中值点两侧的峰值进行数据嵌入。在多次嵌入之后,算法选择中值点位置嵌入所有峰值信息,由于中值点在嵌入后可以直接定位,因此可以实现可逆嵌入与恢复,从而不需要已有算法最低有效位的替换过程,减少了算法过程的复杂性。算法在两个图像集上进行性能测试,先与已有算法进行数据嵌入量比较,接着与MATLAB中3个对比度增强函数进行比较,用于评估算法的嵌入容量以及对比度增强后的图像质量。实验结果表明,所提算法在实现可逆数据隐藏和对比度增强的同时,嵌入容量有较大的提高。