基于直方图技术的无损数据隐藏

提出一种无损图像数据隐藏的方法。该方法基于无损数据隐藏的基本原理,选择灰度图像作为载体及要隐藏的数据,采用直方图调整技术来防止灰度图像边界数据值的溢出,用整数小波的提升变换及直方图峰值点移动形成空位的方法完成数据的嵌入。实验结果表明该算法不仅嵌入信息量大,而且失真小易重构,被广泛应用于医学、法律、军事等领域。     

基于预测误差和直方图对的无损数据隐藏方法

针对目前存在的大部分图像数据隐藏方法的嵌入量不大和视觉效果一般的问题,提出一种基于预测误差和直方图对的无损数据隐藏方法。在多灰度图像中,用某一像素点周围的八个像素点来预测中心像素点的灰度值,同时得到预测误差。再利用直方图对的方法,把数据嵌入到预测误差中。在嵌入过程中,以嵌入阈值和起伏阈值作为指导进行嵌入,通过调整这两个阈值,得到最佳的嵌入效果。实验表明,该方法在视觉效果和嵌入容量方面都取得很好的效果。     

彩色图像的无损数据隐藏

提出一种在彩色图像中新的无损数据隐藏算法。首先对RGB图像直方图调整分别压缩灰度动态范围。然后进行整数YUV变换和Y分量整数小波变换。最后通过算术编码和哈希变换，将待隐藏信息连同压缩灰度动态范围剩余数据，嵌入小波高分辨率子带的中间位平面内，达到小波反变换时防止溢出的目的，实现无损数据隐藏。文中用6个通用的图像隐藏数据为例，嵌入数据容量达到19～73kbits。将该方法用于电子政务中，取得了良好的效果。     

基于直方图对的JPEG图像无损数据隐藏

提出一种基于直方图对的JPEG图像无损数据隐藏方法。该方法通过调整直方图,在JPEG图像的量化后DCT中频系数中嵌入隐藏数据。同时,能够在不需要原始图像的情况下对隐藏数据进行盲提取并无损恢复图像数据。通过设置2个阈值来选择调整的直方图对和进行调整的DCT系数块,该方法能够在嵌入大数据量的同时依然保持较好的视觉效果。     

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。     

基于差值直方图的简单高效可逆信息隐藏方法

提出一种基于图像相邻像素差值直方图的可逆信息隐藏方法,运用该方法同时提高了信息嵌入容量和嵌入信息后的图像质量。首先对原始图像进行分块、扫描并求取差值直方图,然后在分块图像的差值直方图中选取最高的两个峰值点并向两个方向移位来产生空缺用于信息嵌入。算法充分利用了自然图像的相邻相似特性,同时提高了基于直方图的信息隐藏方案的峰值点数目和峰值点高度,从而大大提高信息嵌入容量。此外,算法在信息嵌入前对待嵌入信息的预处理使得在嵌入同样容量的信息时,对载体图像的影响更小,具有更好的嵌入后图像质量。     

基于预测熵的JPEG图像无损数据隐藏

针对数据隐藏中的子块选择问题,提出一种基于预测熵的JPEG图像无损数据隐藏方法。利用直方图对法预测JPEG图像DCT系数块的熵,选择熵小的子块,并在中低频系数中嵌入数据。该方法可实现嵌入数据的盲提取和图像数据的无损恢复,且无需记录嵌入数据的子块位置。实验结果表明,与其他方法相比,该方法获得图像的峰值信噪比较高,数据隐藏性能较好。     

基于相邻灰度值对互补嵌入的LSB匹配隐写改进算法

LSB匹配隐写具有嵌入量大.视觉隐蔽性高的优势,但采用LSB 匹配隐写算法对于载密图像的灰度直方图有明显的平滑作用,因此攻击者可以基于直方图分析图像是否载密.通过研究LSB匹配算法对直方图产生影响的机理,提出一种基于相邻灰度值互补嵌入的LSB 匹配改进算法.该算法利用匹配像素灰度值加减1对直方图的影响具有互补性的特点,以相邻灰度值匹配像素对为对象进行成对嵌入,有效地保持了直方图特性,极大地提高了算法的抗统计分析性能.     

基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏

提出了基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏方法。在图像的小波子带系数的最低位（LSB）嵌入隐藏数据,将数据嵌入到小波CDF(2,2)的高频子带系数中,符合人的视觉系统原理(HVS)。并使用直方图调整的方法防止溢出。小波阈值嵌入利用阈值T控制小波系数在最低位是否插入隐藏数据。该方法嵌入数据容量大(相同PSNR),PNSR高(相同容量）。通过对CorelDraw图像库1096幅图像测试,证明了提出的方法是有效的。     

压缩差值后的双直方图平移可逆信息隐藏方法

基于直方图平移(Histogram Shifting, HS)的可逆信息隐藏(Reversible Data Hiding, RDH)是目前信息隐藏中最为普遍的技术,特别是对于结合了差值扩展和直方图平移的方法来说,可以实现较高的嵌入容量和较低的图像失真。文中提出了一种压缩差值后的双直方图平移的可逆信息隐藏方法。该算法通过综合压缩、差值及优化后的直方图平移这3种方法,改进了现有基于直方图平移方法嵌入容量不够大的缺陷,同时也给出了图像像素值在平移过程中产生溢出的处理方式。在接收端,不仅能够完整地提取数据,也能够进行无损的图像恢复。将所提方法与当前流行的4种方法进行了比较,所提方法在嵌入容量方面优于现有的基于直方图平移的算法,其嵌入容量与近年的4种方法相比提升了23%,11%,57%和93%。实验结果表明,所提方法的嵌入容量大幅增加,能够有效地实现大嵌入容量的可逆信息隐藏。     

基于直方图对的MPEG-4无损数据隐藏

目前绝大部分无损数据隐藏方案,只能无损恢复嵌入数据,而在数据提取后,原始的视频载体无法完全恢复,本质上仍是有损隐藏算法.为了实现视频无损认证和隐蔽通信,提出基于直方图对的MPEG-4视频无损数据隐藏方法.通过直方图调整,在MPEG-4视频的帧内视频对象平面(I-VOP)的量化离散余弦变换(DCT)系数中隐藏数据.同时,在提取过程中不需要原视频的参与,获得嵌入数据并且完全恢复原始视频.理论分析与实验结果表明,该方法失真程度小,隐蔽性高,适用性大.     

利用像素置换的自适应可逆信息隐藏

目的 像素置换作为一种可逆信息隐藏方式具有良好的抗灰度直方图隐写分析能力,但嵌入容量偏小一直是其缺陷。针对这一问题,提出了一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏算法。方法 首先,与传统2×2像素块结构相比构造了尺寸更小的像素对结构,使得载体图像可以被更稠密地分割,为嵌入容量的提升提供了基数条件。其次,提出适用于该新像素结构的可嵌像素对（EPP）筛选条件,避免嵌入过程引起图像质量大幅下降。之后,根据EPP的灰度趋势差异对其进行自适应预编码,提高Huffman编码压缩比,进一步提升算法嵌入容量。最终,通过像素置换嵌入信息。结果 与2×2像素块结构的非自适应图像隐写算法相比,在同样保证灰度直方图稳定性的情况下该算法的PSNR提高了32%左右,嵌入容量提高了95%以上。其中自适应性对嵌入容量提升的贡献极大。结论 本文算法同时具有抗灰度直方图隐写分析能力与高嵌入容量性的可逆信息隐藏。算法构造了更高效的可嵌单位,并且针对不同载体图像的特点对其可嵌区域进行差异化编码。实验结果表明,本文算法在具有更好的不可见性的同时,嵌入容量得到大幅提升。     

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。     

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。     

High capacity reversible hiding scheme based on interpolation,difference expansion,and histogram shifting

Difference expansion and histogram shifting methods are two popular hiding strategies that have been widely used in many researches. For example, Hong and Chen developed a reversible hiding method based on interpolation and histogram shifting. The image quality of their scheme is exceptional; however, their scheme needs to keep and transmit two peak points for secret data extraction and pixel recovering. Moreover, the reference pixels in their scheme cannot be used to embed secret data that will decrease the hiding capacity. Therefore, this paper shall propose a reversible hiding method to enhance their scheme. The proposed method applies the difference expansion, histogram shifting and interpolation strategies to conceal secret data in the reference pixels for increasing the hiding payload. Experimental results indicate that the proposed method performs better in terms of hiding capacity than recently developed methods.     

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。     

Reversible data hiding for high quality images exploiting interpolation and direction order mechanism

Reversible data hiding can restore the original image from the stego image without any distortion after the embedded secret message is exactly extracted. In this paper, a novel, reversible, data hiding scheme for high quality images is proposed in spatial domain. To increase embedding capacity and enhance image quality, the proposed scheme classifies all pixels as wall pixels and non-wall pixels. For wall pixel, the interpolation error is used to embed secret data over the interpolation prediction method. In contrast, the difference value between the non-wall pixel and its parent pixel, which is defined by the direction order, is computed to hide secret data based on the histogram shifting. The experimental results demonstrate that our scheme provides a larger payload and a better image quality than some existing schemes. Moreover, the performance of the proposed scheme is more stable for different images.     

Quadruple Difference Expansion-Based Reversible Data Hiding Method for Digital Images

ABSTRACT

Lossless data hiding is a special type of data hiding technique that guarantees not only the secret data but also the ability of cover media to be reconstructed without any distortion. A latest lossless data hiding technique is proposed by Hong Lin Jin's that is based on hiding only one data bit in the spatial domain in gray-level image. However, this method uses double difference expansion to embed bits which results in a small embedding capacity. For this purpose, we propose an improved algorithm with the potential of increasing the payload capacity and maintaining good image quality. The proposed improved algorithm is characterized by two aspects. First, the proposed improved reversible data hiding scheme is enhanced to exhibit data hiding in color palette images. Second, the embedding level is improved by using quadruple difference expansion to guarantee the embedding of 2-bit data into color images. Experiments of the proposed improved method have been conducted over several well-known test images. The results show that the proposed improved method significantly improves the embedding capacity over Hong Lin Jin's scheme by the range of 15–35% for grayscale images and 20–46% for color images while still maintaining the quality of the stego-images.