失真补偿量化索引调制水印的性能分析

该文分析了基于量化索引调制的失真补偿水印方案中量化步长的伸缩因子与失真度、鲁棒性和检测误码率之间的关系。在高分辨率量化的假设前提下,推导出失真补偿量化索引调制水印算法在加性高斯白噪声信道下的误码率计算公式,并提出了一个失真-鲁棒性函数来度量算法的抗噪鲁棒性和失真度与鲁棒性之间的代价关系。通过计算机仿真,比较了不同失真补偿量化索引调制水印方案下算法的失真-鲁棒性能和误码率性能;并以一段音频数据三级小波细节系数为载体嵌入水印信息,统计检测时的位错误率。实验结果验证了在低量化步长范围内,理论预测误码率与实验检测误码率较为吻合,失真-鲁棒性函数能够很好地度量高分辨率量化前提下的算法抗噪鲁棒性和失真度与鲁棒性之间的代价关系。     

基于插值预测和块分类的低失真可逆数据隐藏

提出一种基于插值预测和块分类模型的低失真可 逆数据隐藏算法。首先,对原始图像 进行插值预测, 得到预测误差图像;然后根据误差图像建立直方图,使得产生的直方图更陡峭,峰值点出现 频率更大;接 着对误差图像进行分块,利用块分类模型,在隐藏块内利用直方图平移隐藏信息,尽可能地 减少平移点的 数量;最后,相应地修改原始像素的灰度值,得到低失真的隐秘图像。实验结果表明,本文 算法不仅可以实现可逆数据隐藏,而且隐藏效果较好,有效载荷较高。     

量化索引调制水印算法及其MATLAB实现

数字水印技术是确保数字产品版权的一种有效的手段。量化索引调制算法是一种经典的水印算法,它按照水印信息,应用不同的量化器将载体数据调制到不同的索引区间。文章利用Matlab软件,实现了数字水印的嵌入的和提取,具有较高的现实意义。     

基于非均匀DCT的量化索引调制隐写

基于量化索引调制(QIM)的隐写技术正日益受到隐写分析的威胁。该文将通常在DCT域隐写的做法改为在非均匀DCT域进行,将参数作为密钥,提出了一种NDCT-QIM图像隐写方法。由于在攻击者猜测的域中,嵌入信号具有扩散性,NDCT-QIM方法不利于隐写分析对隐写特征的检测,分析和实验表明,它能够更好地抵御基于梯度能量、直方图及小波统计特征等常用统计量的隐写分析,增强了隐写的隐蔽性。     

新颖的差值扩展可逆数据隐藏算法

提出一种变换方向自适应的差值扩展可逆数据隐藏算法(ACD),ACD通过扩展像素对的差值嵌入数据。像素对中一为参照像素,另一为变换像素,ACD根据像素对所处区域类型的估测,自适应选择变换像素,暗区选大值像素,亮区选小值像素,否则选默认方向像素。理论分析及实验结果表明,ACD解决了预测误差扩展可逆数据隐藏算法(PEE)在暗或亮载体时灰度溢出急剧增加的问题,与采用现有灰度溢出解决方案的PEE相比,改善了载体普适性,性能更稳定。     

基于Tabu搜索的彩色图像可逆数据隐藏算法

针对当前算法对彩色图像进行可逆隐藏时无法获取最优嵌入数据,存在综合性能差以及加密性能差的问题,提出基于Tabu搜索的彩色图像可逆数据隐藏算法,首先对彩色图像进行加密,确定嵌入的位置,利用Tabu搜索算法提取出最优嵌入秘密数据,在加密图像时进行秘密数据的嵌入,对秘密信息以及图像进行预处理;其次接收者利用自带的密钥对已经嵌入数据的加密图像进行解密,同时对图像进行翻转恢复以及信息提取,实现彩色图像可逆数据隐藏。实验结果表明,所提算法的综合性能高以及加密性较好。     

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。     

可逆信息隐藏算法综述

可逆信息隐藏是信息隐藏领域一个新的分支,在过去的几年中一些关于可逆信息隐藏的研究论文相继发表。它不仅能增强原始媒质对所有权的鉴定,还可以从隐藏数据的媒质中恢复出原始媒质。这个特征对于一些重要的媒质例如医学军事图像非常重要,因为这种类型的媒质不允许有任何失真。该文的目的主要是介绍可逆信息隐藏技术以及最新的进展,并为其将来的发展提供研究方向。     

大容量的预测误差差值扩展可逆数据隐藏算法

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种大容量的基于预测误差差值扩展(PEDE)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值、嵌入容量受定位图制约等缺点,首先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2个色彩分量中;其次采用LSB替换方法嵌入数据,将差值扩展变换与数据嵌入过程分离,从而减少不可扩展差值的数量;最后利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,并用少量的标志信息代替定位图,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,本文算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有较大的提高。     

基于AQIM嵌入算法实现信息隐藏技术的研究

比较目前几种信息隐藏技术,提出了一种基于自适应量化索引调制(AQIM)与信道编码实现信息隐藏通信的新方法.重点介绍了该方法在数字视频中实现指纹节点数据的自适应嵌入和检测的应用准则.最后通过实验并与一般QIM技术相比,该系统具有更强的鲁棒性和更好的图像感官质量.     

基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性,该方案包括两种嵌入算法：算法1在图像分割的过程中,将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像,该算法支持在图像重构之后提取额外信息;算法2针对图像分割后的任一影子图像,利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入,该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试,当压缩率为50%时,(3, 4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel),(3, 5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明,两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息,实现了方案的可分离性;与现有方案相比,所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低,具有较强的实用性。     

Reversible Data Hiding Based on Greedy Pairing Prediction-Error Expansion

Reversible data hiding (RDH) is a method to embed messages into an image that human eyes are difficult to recognize the differences between the original image and the embedded image. The method needs to make sure that the original image and the embedded information can be exactly recovered. The prediction-error expansion (PEE) is a successful way to realize RDH. However, it is fixed when pairing the conventional two-dimensional prediction-error histogram (2D-PEH). So, the embedding capacity (EC) and embedding distortion (ED) are not satisfactory. In this study, we propose a method called greedy pairing prediction-error expansion (GPPEE) based on pairwise RDH and demonstrate GPPEE can achieve a more efficient embedding goal and reduce ED.     

基于滑动窗口和对数函数的高纹理图像可逆数据隐藏

可逆数据隐藏技术利用可逆变换将数据嵌入原始宿主图像中,在图像接收端正确提取出所嵌入数据的同时,能够有效地恢复原始数据,在图像信息隐藏技术中具有较好的应用.本文分析了差值扩展嵌入数据前后单个像素的变化和像素对间大小关系的变化,从而说明滑动窗口在提高图像嵌入比特率方面的有效性.同时对于差值扩展算法中扩展差给图像带来的较大失真,利用对数函数对差值进行修改,从而降低数据嵌入后对原始宿主图像造成的失真.实验结果表明,滑动嵌入方式能够有效解决单层嵌入比特率低于0.5bpp的缺陷,理论上单层图像嵌入比特率高达1bpp.同时,和Lou算法比较表明,修改后对数函数嵌入方式在提高嵌入比特率的同时,有效地提高了嵌入数据后图像的质量．      

基于融合的数据隐藏算法

本文在讨论基于融合的数字图像隐藏技术算法的基础上,提出了一种基于融合的数据隐藏算法.该算法利用一次Bézier曲线,将秘密数据隐藏在原始图像中.该算法可以在数字图像中嵌入任意形式的数字化数据,在选取适当的参数时,可以完全正确地恢复出数字化数据.该算法的特点是数据隐藏能力强,在以灰度图像为原始图像的情况下,其最大隐藏能力可以达到3bits/pixel.     

图像抛物线插值空间大容量可逆信息隐藏算法

针对可逆信息隐藏算法嵌入容量小、通用性差、运行效率低等问题,提出以插值图像为载体的大容量可逆信息隐藏方法,设计了一种类线性图像插值方法,通过实验数据分析给出了理想插值图像的期望插值,将载体图像两相邻像素值看作抛物线的根,构造一元二次方程,利用方程性质,建立以抛物线最值为参考点、以两根均值为期望插值的模型,根据差值区间确定出可嵌入位置和位数,再由区间调整因子和秘密信息共同确定出最终插值,设计了两种可逆隐藏方案,均无附加信息、无数据溢出,平均嵌入率接近4bit/pixel,载密图像有较高质量,通过与5种优秀算法的实验比较,表明算法在嵌入容量、隐蔽性、运行效率等方面相对比较算法有一定优势.     

A Modified Reversible Data Hiding in Encrypted Images Using Random Diffusion and Accurate Prediction

A modified version of Zhang's reversible data hiding method in encrypted images is proposed in this letter. To make full use of spatial correlation in natural images, the former idea of block division is thoroughly abandoned, whereas the random diffusion strategy is used. Additionally, the fluctuation measurement of pixels containing embedded data is improved by accurate prediction. The experiment results reveal that our proposed method is superior to both Zhang's method and the later improved version proposed by Hong and others.     

基于图像块动态参照像素的无损信息隐藏算法

提出了一种基于动态参照像素和多层嵌入的图像无损信息隐藏方法,其能在保持较小图像失真的同时,实现大容量的信息嵌入,且机密信息提取后能完全恢复原载体图像.特别地,与其他基于直方图移位的算法不同,本文方法提取机密信息和恢复载体图像不需要除机密信息长度之外的任何其他信息.实验结果表明了该算法的有效性.     

Lossless Data Hiding Scheme Based on VQ Index Coding

Lossless data hiding can restore the original status of cover media after embedded secret data are extracted. In 2010, Wang et al. proposed a lossless data hiding scheme which hides secret data in vector quantization (VQ) indices, but the encoding strategies adopted by their scheme expand the final codestream. This paper designs four embedding and encoding strategies to improve Wang et al.'s scheme. The experiment result of the proposed scheme compared with that of the Wang et al.'s scheme reduces the bit rates of the final codestream by 4.6% and raises the payload by 1.09% on average.