选择排序的DCT系数对JPEG图像的可逆数据隐藏

JPEG图像压缩算法可以为使用者提供良好的压缩性能,改善图像文件重建质量,在图像和视频处理领域有着广泛的应用价值。 提出了一种可行且有效的对JPEG图像进行可逆信息隐藏的算法。在该算法中,JPEG图像中所有的8×8块中量化的DCT系数重新排列成新的矩阵,纵列为每个块的系数值,横列为同频率下的系数值。对相同频率下的系数进行模拟嵌入比特位,优先选择失真小的频率下的系数嵌入信息,直到嵌入完秘密比特流信息,同时在嵌入秘密信息时根据解码矩阵减少了无效的比特流扩展。实验结果表明,该算法在嵌入同等数量的比特流的情形下能够得到更好的JPEG图像视觉质量和更少的图像比特流扩展。     

JPEG图像多域可逆信息隐藏及载荷分配算法

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可逆信息隐藏方法可分2类：1)离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)系数域修改,会导致文件扩展和视觉质量失真;2)熵编码域修改,生成的载密图像与原始图像相比无信号失真,但载荷有限且载荷越高往往文件扩展越严重.针对这2类方法存在的问题,设计了一种JPEG图像多域可逆信息隐藏算法,同时考虑DCT系数域修改和熵编码域修改来嵌入附加信息.由于2个域的修改对视觉质量失真和文件扩展的影响不同,因此研究重点在于载荷的合理分配.首先分析了在熵编码域嵌入信息时引起文件扩展的原因;然后据此设计基于VLC频率直方图的载荷分配算法以最小化文件扩展和视觉质量失真.实验结果表明：所提算法在文件扩展和视觉质量方面明显优于现有的方法.     

基于中值预测的四轮嵌入可逆信息隐藏算法

传统基于预测误差直方图平移的可逆信息隐藏算法大多通过固定顺序来扫描原始图像,从而进行数据嵌入,这种方式没有考虑图像本身的纹理信息,导致无效移位像素点较多,伪装图像视觉质量较差。为解决该问题,提出一种基于中值预测的四轮嵌入可逆信息隐藏算法,以在提高嵌入容量的同时降低伪装图像的失真率。利用相邻像素之间具有较强相关性的特点,在较小的误差值处聚集大量像素点,以得到更陡峭的预测误差直方图并提高嵌入容量。对每个像素点定义复杂度,根据复杂度的高低对预测误差进行排序,优先在图像平滑区域嵌入数据,从而有效减少无效移位像素点个数,降低伪装图像的失真率。实验结果表明,该算法的最大嵌入率可以达到0.3 bpp,在0.1 bpp的嵌入率下峰值信噪比高达55.15 dB,与非对称直方图算法、误差直方图移位算法等相比,其具有较高的嵌入容量和较小的视觉失真率。     

双层差值扩展可逆数字水印算法

传统的差值扩展可逆数字水印算法通过将图像相邻像素对的差值进行扩展来嵌入1b水印,最大嵌入率为0.5bpp.其不足之处在于低嵌入率和高嵌入失真.为提高嵌入率,差值扩展算法需进行多次嵌入,由于无法有效地利用像素间的相关性,从而带来较大的嵌入失真.为了提高嵌入性能提出一种新的双层差值扩展嵌入可逆数字水印算法,通过分析差值扩展对像素对的修改规律,对第1层嵌入和第2层嵌入分别采用不同的像素对构建方式,更好地利了像素的相关性,并进一步利用像素块的均值作为预测器优先选择平滑像素对用于嵌入,使得在超过0.5bpp的嵌入率时仍可保持较高的峰值信噪比.仿真实验结果表明:所提出的算法在提高水印嵌入容量的同时可有效减少图像的失真.     

利用纠错码的JPEG图像压缩域隐写算法

在对JPEG图像压缩域数据进行分析的基础上,提出了一种以JPEG图像为载体的隐写算法.算法利用纠错码信息隐藏的原理,以对共享密钥进行纠错编码得到的纠错码码字为载体码字,将对秘密信息进行映射编码得到的错误图样嵌入其中,得到载密码字;然后以块为单位,将载密纠错码码字嵌入到JPEG图像压缩域中幅值较大的AC系数中.实验及分析表明,算法在确保一定的嵌入容量的情况下,具有较好的视觉不可感知性和统计不可感知性,并且满足密码学中的"Kerchhoff准则".     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

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。     

JPEG比特流加密域大容量可逆数据隐藏

兼顾加密JPEG图像的隐藏容量和安全性,提出一种JPEG比特流加密域可逆数据隐藏新方法。该算法设计了一种块间置乱与块内加密相结合的JPEG比特流加密方法,不仅实现对图像块的伪随机置乱,还实现了熵编码块的霍夫曼编码和扩展位的全加密,降低信息泄露可能性的同时,提高了算法抵抗唯密文攻击的能力。同时,该算法生成的加密JPEG比特流与JPEG解码标准兼容,解码得到的加密图像类似随机噪声且与原始图像大小相同,所有图像块熵编码都可以用来隐藏附加信息,有效解决了隐藏容量与安全性之间的矛盾。对比分析了算法的安全性、文件大小和隐藏容量等性能。实验仿真结果表明本文算法能有效抵抗唯密文攻击,隐藏容量是现有最新同类算法的4倍以上。     

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。     

统计量移位的鲁棒无损图像信息隐藏

鲁棒无损信息隐藏在医学成像、法律取证、遥感等领域有广泛的应用。提出了一种鲁棒无损图像信息隐藏算法。在含密载体图像未受损情况下,正确提取秘密信息后可无损恢复原始载体图像;在含密载体图像受到一定程度JPEG2000压缩攻击后,秘密信息仍然可以被正确提取。首先将原始载体图像分块并计算每个图像块的统计量,再根据统计量绝对值的最大值选择合适的阈值对统计量进行移位,最后利用移位后的统计量来嵌入秘密信息。实验结果表明,该算法在图像视觉质量、嵌入容量和鲁棒性3个方面都具有很好的性能。与其他鲁棒无损嵌入方法相比,在图像视觉质量和鲁棒性大致相当的情况下,该算法的嵌入容量有了很大提高,表明该算法较其他算法具有明显的优势。     

基于全方向预测与误差扩展的可逆数据隐藏

提出一种具有高容量低失真特点的可逆图像数据隐藏算法.通过扩展像素的预测误差值将数据嵌入图像宿主中,可在提取嵌入的数据后准确还原原始图像.与大部分基于预测误差扩展的算法不同的是,提出一种具有全方向上下文的预测器以提高预测精度.提出一种基于差值扩展的嵌入算法将数据嵌入预测误差中,并提出一种仅需少量附加数据的边界表策略以避免像素溢出问题.实验数据表明,提出的全方向预测器能有效提高预测精度,并且结合提出的扩展算法与边界表,其嵌入容量与宿主图像质量较已有的可逆数据隐藏算法都有所提高.     

用于图像认证的变容量恢复水印算法

兼顾水印嵌入容量和安全性,提出一种水印容量可变的数字图像可恢复水印算法.该算法提取2×2图像块特征生成变容量恢复水印——平滑块6比特,纹理块12比特.图像块的恢复水印基于密钥随机嵌入在其它图像块的低有效位,通过比较图像块特征与相应恢复水印重构的块特征并结合邻域特征判定图像块的真实性,变容量恢复水印用尽可能少的比特数保存足够的图像块信息,仅被嵌入一次且同时用于篡改检测与恢复,不仅有效降低了水印嵌入容量,而且提高了算法抵抗恒均值攻击的能力.实验仿真结果表明,该算法得到的含水印图像和恢复图像的质量好,且能有效抵抗拼贴攻击、恒均值攻击等已知伪造攻击.     

基于混沌和斜变换的卫星图像抗压缩隐藏传输

针对星上一些重要图像数据的传输问题,提出了一种基于混沌序列和斜变换的大容量卫星遥感图像抗压缩隐藏传输方法.通过利用混沌序列随机选取原始高分辨率遥感载体图像块,并对其进行斜变换后在斜变换域中高频系数中嵌入秘密图像的斜变换系数,对选取的载体图像块进行逆斜变换得到含密载体图像.含密载体图像在经过卫星数传系统有损数据压缩后下传,地面接收端可以从解压后的含密载体图像中正确提取秘密图像.实验结果表明,提出的隐藏算法可抵抗星上JPEG2000有损压缩,并在保证良好的不可见性的情况下获得了较高的嵌入容量,可应用于卫星数据传输.     

基于隐写编码和Markov模型的自适应图像隐写算法

如何构造大容量、低失真和高统计安全的隐写算法一直是隐写研究的难点和热点.提出一种兼顾感知失真和二阶统计安全的自适应图像隐写算法设计思路.算法将载体各部分的平滑度引入隐写编码的生成过程,自适应地利用一簇隐写编码在载体各部分的合理运用降低载密图像失真度;在隐秘信息嵌入方式上利用基于Markov链模型的动态补偿方法提高载密图像统计安全性;算法对载体最低有效位和次最低有效位进行嵌入以保证嵌入容量.实验表明算法在相同嵌入量下相较双层随机LSB匹配算法以及仅使用一种隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,而在失真度和统计分布改变相近时嵌入容量更大.     

基于预测误差编码的加密域可逆数据隐藏算法

为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性,提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法.以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性,利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测,同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中,通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间,使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的...     

边缘和纹理优先的可逆数据隐藏算法

为了提高加水印图像的感知质量,对基于图像像素预测误差的嵌入算法进行了研究。优先选择了图像的边缘和纹理进行差值扩展嵌入,并结合压缩性非常高的溢出位置图,实现了高视觉质量、大嵌入容量的可逆数据隐藏算法。     

基于改进像素排序预测的大容量可逆数据隐藏

基于像素排序的误差扩展方法能实现高保真度的可逆数据隐藏,但嵌入容量较小。针对这一问题,Qu等提出了以像素为单位的像素排序方法,即使用排序后的上下文像素来预测目标像素。尽管在嵌入容量上实现了较大突破,但Qu算法单一的嵌入策略不能充分利用平滑区域的数据冗余。考虑到以像素为单位的像素排序方法避免了嵌入像素定位问题,本文提出进一步划分目标像素,并相应地提出了新的基于方向编码的嵌入策略和两轮嵌入式的数据嵌入方案。平滑区域的目标像素预测准确率高,通过双向修改该类像素实施数据嵌入能使得嵌入容量增幅达50%,这意味着后续嵌入操作仅需更少量的非平滑区域目标像素,因此算法可以采用更小的区域复杂度阈值以提高预测准确率。实验结果表明本文工作不仅进一步稳固了Qu算法在嵌入容量上的优势,并且有利于提高嵌入图像保真度。与现有基于像素排序的误差扩展方法相比,本文算法在多数情况下能取得更优的嵌入图像保真度。     

采用可逆信息隐藏技术的高性能彩色图像对比度增强算法

针对彩色图像可逆信息隐藏中相对较少的嵌入容量和数据嵌入后的图像质量问题,提出基于可逆信息隐藏的高性能彩色图像对比度增强算法.该算法将原始RGB图像转换成HSV(色调,饱和度,亮度)图像,在预处理时,合并像素直方图单侧2个高度最低的条柱,并设置一个失真阈值防止图像失真;数据嵌入过程中,在保持色调分量不变的同时增大单个像素能嵌入秘密信息的长度,且在增大数据嵌入量的同时减少了图像失真;在多次执行数据嵌入过程后,直方图实现均衡化,从而有效地增强图像的对比度.在Kodak和USC-SICI图像集上的实验结果表明,与同类算法(UCE和HSP算法)相比,所提算法在嵌入容量指标和色彩差异指标CIEDE2000的性能上分别平均提升28.6%和34.7%.     

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.     

用于JPEG图像的高容量信息隐藏算法

使用JPEG图像的DCT系数作为隐藏载体，通过一种改进的量化嵌入算法提高了信息隐藏的容量．算法以基于结构相似度的图像质量指标作为图像的失真度量，以最速下降法选择嵌入算法中的控制参数，保证了数据嵌入后的图像具有较低的失真水平．实验结果表明本文提出的算法提高了信息隐藏的容量，并较好地平衡了失真和容量之间的关系．