多层嵌入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偏低、不适合多光谱图像等问题,提出一种基于预测误差直方图移位和波段顺序重排的多层嵌入的多光谱图像可逆信息隐藏算法。对于每层嵌入,首先用提出的排序算法对波段进行重新排序,然后利用多光谱图像的空间相关性和谱间相关性对图像进行自适应联合预测,最后通过预测误差直方图移位技术嵌入秘密信息。Landsat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更大的隐藏容量。     

可逆数据隐藏算法在卫星遥感图像上的应用

针对卫星遥感图像受环境因素影响导致图像对比度下降,以及现有可逆信息隐藏算法嵌入容量低等问题,提出一种新的可逆数据隐藏算法,实现在遥感图像安全传输的同时增强图像的对比度.算法为了提高嵌入率,改进已有算法的嵌入方式,同时在信息嵌入的过程中,逐步增强卫星遥感图像的对比度.实验结果表明:提出的算法和一些典型可逆数据隐藏.     

基于位平面无损压缩的密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高,可逆性不强,鲁棒性差的问题,提出一种密文图像位平面无损压缩的可逆信息隐藏算法。首先介绍二进制数据位压缩编码方式,使用该方式将低位平面信息存储于压缩后的高位平面中。而后加密图像,采用比特替换的方式在低位平面嵌入秘密信息,最后按位重组图像。接收方提取秘密信息和恢复图像的操作相互独立。实验证明,该算法具有较高的嵌入率,可逆恢复的载体图像质量较好,能够有效抵抗一定程度的噪声及数据丢失攻击。     

基于像素预测和块标记的图像密文可逆信息隐藏

图像密文可逆信息隐藏是一种在加密图像上嵌入附加的信息,并能无损地提取信息和恢复原始图像的技术.由于该技术不仅能有效地实现信息传递,还能保障传输载体的安全性,所以随着云计算的发展和对隐私保护的需求的日益增长,近年来图像密文可逆信息隐藏逐渐得到广泛的关注.基于像素预测和分块标记的图像密文可逆信息隐藏算法,重点研究如何在保障安全性的同时,实现高嵌入容量和完全可逆性.在预处理阶段,采用中值预测的方法计算得到图像的预测误差.不同于之前的算法,该算法使用最高有效位表示预测误差的符号位,其余位平面表示数值位后得到预测误差位平面,并将预测误差位平面分块后自适应地标记.所得到的标记序列具有稀疏特征,可以使用算术编码有效压缩.在加密阶段,使用密钥生成伪随机矩阵,对原始图像的像素执行异或操作.在信息隐藏阶段,对于每种分块使用不同方法嵌入附加信息.最后根据相应密钥即可无损地提取信息并恢复原始图像.实验结果表明,提出算法的最终结果相较于此前的同类算法而言,在保证安全性和可逆性的同时,嵌入容量得到明显提升.     

基于纹理度划分的医学图像可逆信息隐藏方法

针对目前具有对比度增强效果的可逆信息隐藏（RDH）算法大多受到嵌入率的影响,未能实现较好的对比度增强效果的问题,提出一种基于纹理度划分的医学图像可逆信息隐藏方法。首先,通过对比度拉伸的方法实现医学图像对比度增强;然后,再利用医学图像纹理度的自身特点,将医学图像划分为高、低两类纹理度等级,其中高纹理度等级构成医学图像的关键部分;最后,为了进一步增强高纹理度等级的对比度并保证信息嵌入率,对不同的纹理度等级像素采用不同的嵌入方法。为了与其他具有对比度增强效果的医学图像可逆信息隐藏算法比较载密图像的对比度增强效果,采用了针对对比度失真的无参考图像质量评价标准（NR-CDIQA）作为实验客观依据。实验结果表明,在不同嵌入率下,使用所提方法的载密图像的NR-CDIQA值更高,对比度增强效果更好。     

图像加密域可分离可逆信息隐藏算法的系统设计与实现

改进了一种图像加密域可分离可逆信息隐藏的算法,设计并实现了一个图像加密域的可分离可逆信息隐藏软件系统。在此系统中,内容拥有者对未压缩的原始图像使用加密密钥进行加密。然后,信息隐藏者使用信息隐藏密钥把加密图像的最低位平面进行压缩,在压缩所得的空余空间里嵌入额外数据。最后得到包含嵌入信息的加密图像：拥有信息隐藏密钥的接收方,尽管不知道原始图片内容也可以提取出隐藏信息;拥有加密密钥的接收方可以获得原始图像的近似图,但是不能提取隐藏信息;如果同时拥有加密密钥和信息隐藏密钥,那么既可以提取出隐藏信息,也可以利用自然图像的空间相关性恢复出图像的相似图像。实例测试的结果表明,算法具有嵌入容量大、操作更灵活的优点。     

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。     

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。     

NEQR量子图像下的差分扩展可逆数据隐藏算法

量子图像安全处理是一个新兴的研究领域,而量子图像数据隐藏是量子图像安全处理技术的一种,在不损害载体的情况下可用于保护量子图像的版权和认证量子图像是否完整。目前尚缺乏对量子图像可逆数据隐藏的详细技术研究。结合差值扩展技术,本文提出了一种量子图像可逆数据隐藏算法：1）选用NEQR量子图像表示法来表示图像;2）借鉴经典的差值扩展算法,在NEQR量子图像上对量子比特进行处理,可逆嵌入数据;3）设计了信息嵌入、信息提取和载体无损恢复的量子线路图,并进行了仿真。基于经典图像的实验结果表明,本文算法是可逆的,可用于将来对量子图像的认证和保护。     

Improved Dual-image Quality with Reversible Data Hiding Using Translocation and Switching Strategy

Dual-image reversible data hiding (RDH) is a technique for hiding important messages. This technology can be used to safely deliver secret messages to the recipient through dual images in an open network without being easily noticed. The recipient of the image must receive the two stego-images before the secret message can be completely retrieved. Imperceptibility is one of the main advantages of data hiding technology; to increase the imperceptibility, the quality requirements of the stego-images are relatively important. A dual steganographic image RDH method, called a DS-CF scheme that can achieve a better steganographic image quality using the center folding (CF) strategy. In this paper, we developed a translocation and switching strategy (TaS) to shorten the distances between the stego-pixel coordinates and the cover pixel coordinates after information being hidden. Compared with the DS-CF scheme, our proposed DS-TaS scheme can effectively improve the quality of the steganographic images at the same level of embedding capability. The experimental results show that the PSNR of our DS-TaS scheme at = 1 was 55.66 dB, which is an increase of 1.5 dB, and is 51.43 dB for = 2, 46.66 dB for = 3, and 40.91 dB for = 4. In addition, the PSNR values of the stego images was increased by 1.5, 0.29, 0.29, and 0.19 dB, respectively. This shows that our proposed dual-image RDH method can optimize the visual quality of the stego-images and is better than many other dual-image RDH techniques.     

基于自适应MSB与差值预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法

为提高密文域可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI）的嵌入容量,提出了一种基于自适应MSB（most significant bit）与差值预测的RDH-EI方案。首先将图像进行分块,然后进行块级加密和置乱以抵抗对于加密图像的分析。在嵌入数据阶段,对于自适应MSB预测的方法进行改进,将没有嵌入数据的块,利用部分块内像素之间差值很小的特点采用自适应差值预测的方法嵌入数据,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其他像素从而腾出更多的嵌入空间。实验结果表明,所提方法具有可逆性和可分离性,并且在自适应MSB预测方法的基础上进一步提高了嵌入容量,对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高了大约7 445 bit。     

A reversible data hiding scheme using complementary embedding strategy

Obtaining good visual quality and high hiding capacity with reversible data hiding systems is a technically challenging problem. In this paper, we propose a simple reversible data hiding scheme that uses a complementary hiding strategy. The proposed method embeds one secret bit horizontally and vertically into one cover pixel of a grayscale cover image by decreasing odd-valued pixels and increasing even-valued pixels by one. Experimental results show that the hiding capacity measured by bit per pixel (bpp) of the proposed scheme is at least 1.21 bpp with a PSNR (peak signal-to-noise ratio) value greater than 52 dB for all standard test images. Especially in the case of four-layer embedding, the PSNR value of the proposed method is still greater than 51 dB at a hiding capacity of about 5 bpp for all standard test images. In addition, the proposed method is quite simple because it primarily uses additions and subtractions. These results indicate that the proposed scheme is superior to many existing reversible data hiding schemes introduced in the literature.     

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.     

图像空域可逆信息隐藏研究进展

可逆信息隐藏是信息隐藏技术的重要分支,它不仅能从含密载体中提取秘密信息,还能无损地还原原始载体。以图像空域为载体的可逆信息隐藏研究根据图像是否被加密可分为明文域和密文域。早期,该领域研究基本在明文域开展,在保证可逆嵌入的前提下,着重提高嵌入容量与减少嵌入失真。随着人们日益重视隐私保护和数据安全,密文域的信号处理引起广泛关注。密文域可逆信息隐藏结合加密技术和可逆信息隐藏技术,从而达到载体内容保护和秘密信息传递的双重目的。本文梳理现有的相关文献,分别对明文域和密文域的研究进行归纳与分析,按照时间先后顺序帮助理清各类方法的发展脉络及其关联。首先,概括明文域的经典方法,包括差值扩展、直方图平移、预测误差扩展和多直方图修改4种方法及其改进版本。其次,阐述密文域中基于加密后腾出空间、加密前预留空间和通过加密腾出空间3类方法的研究进展。再次,总结指出明文域的研究趋向于减少嵌入失真,而密文域的研究趋向于提高嵌入容量,其在鲁棒性及安全性方面的进展则相对缓慢。最后,结合当前研究面临的实际问题,如载体多元化、有损信道传输和安全性等,进一步展望未来的研究趋势。总之,可逆信息隐藏研究的有效性与实用性仍有待提高,面向不同应用需求时,亟需学者提出新的理论支撑与评价体系。     

减少相邻位平面间冗余度的加密图像可逆信息隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法在对位平面压缩时未能充分利用位平面间的相关性的问题,为了降低位平面的压缩率从而提高嵌入容量,提出一种减少相邻位平面间冗余度的加密域可逆信息隐藏算法。方法 算法将图像进行分块并将块的位置进行置乱,置乱并未改变位平面的块内像素的相关性,使得位平面的块同样利于压缩。将块置乱后的图像的高位平面与次高位进行异或操作后得到新的次高位平面,再用新的次高位异或比它低一位的位平面。依次对其余的低位平面进行同样的操作后得到新的低7个位平面,将它们与原始最高位相结合得到新的图像的8个位平面。使用BBE（binary-block embeding）算法对新的图像的位平面进行压缩为嵌入信息腾出空间。为了保证加密图像的安全性,对腾出空间后的图像进行异或加密。结果 对相邻位平面进行异或后使除了最高位平面外的低位平面更平滑,减少了不能使用BBE算法压缩的块及压缩的不好的块的个数,更有利于用BBE算法对图像进行压缩。提出的算法与现有的基于位平面压缩的算法相比得到了较高的嵌入率,对不同纹理的图像而言,嵌入的容量平均提高了0.4 bit/像素。结论 实验结果表明,提出的算法在保证安全性的同时可以腾出更多的空间来嵌入额外的信息,在实际生活中能根据需求灵活地嵌入信息。嵌入的信息能无损地提取,且图像能完全恢复。总的来说,提出的算法具有良好的性能。     

图像分区选择的像素值排序可逆数据隐藏

目的 基于像素值排序（PVO）的数据隐藏算法因其高保真的优越性受到广泛重视,并不断得到改进。本文提出一种图像分区选择思想,以进一步充分利用图像的嵌入空间,改善PVO算法的嵌入性能,提高载秘图像的信噪比。方法 原始PVO算法通常采用预测差值“1”进行数据隐藏,对平滑像素组有较好的利用率和隐蔽性,而对毛躁像素组隐秘性能明显下降,算法性能与图像像素分布情况密切相关。本文在PVO算法基础上提出图像分区选择的思想,首先,将原始图像分为若干区域,然后按移位率从小到大的顺序依次选择图像区域;其次,在每个区域中选择合适的嵌入预测误差;最后,按顺序在被选区域利用该区域的最优嵌入差值完成信息嵌入。结果 假设将图像划分为8×8个区域,对本文算法与原始PVO算法进行比较,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Elaine图像的移位率由81.59%降为74.40%,载秘图像的峰值信噪比（PSNR）值由55.388 2提高为56.996 9,提高了1.608 7,采用其他图像并就不同嵌入量进行实验,各图像PSNR值均表现出不同程度的提高。其次,将图像分别划分为2×2、4×4、8×8、16×16个分区,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Lena图像PSNR由原始PVO的59.204 6逐渐增加至60.846 9,其他图像在不同嵌入量时PSNR均随着分区数的增加而有不同程度的提高。结论 本文提出的基于图像分区选择的改进PVO算法,可根据像素分布情况增加对嵌入空间的利用,在相同嵌入量情况下,改进后的算法能够获得更高的PSNR值;在一定分区数量条件范围内,分区数量与图像PSNR值表现出正相关性,随着分区数量的增加,图像PSNR值随之增加;本文方法在一定程度上改善了嵌入容量,弥补了因分区数量增加带来的辅助信息增加的问题。     

基于JPEG图像的模块化可逆信息隐藏方法

当前的可逆信息隐藏方法为了寻求更好的嵌入性能,通常会基于给定的图像内容对修改模式和嵌入参数作出自适应的调整。然而,通过细化自适应程度或扩大解空间来寻找更优解时,会造成计算复杂度高、时间成本难以承受等问题。为此,提出了一种适用于JPEG图像的模块化可逆嵌入方法来提高自适应寻优的效率。通过比较不同情况下最优解的嵌入性能,对原有的解空间进行优化、筛选,从而生成一个适用于不同图像的通用修改模式集合。每一个修改模式被定义为在多直方图修改框架下的最优嵌入点集合。在嵌入时,为给定的图像内容自适应地从预设的解集中选定合适的修改模式。实验在USC-SIPI数据集上与五个具有代表性的方法进行了比较。相比于同类算法,所提算法可将峰值信噪比提升0.03～1.81 dB。对于文件大小扩展,所提算法的性能结果可比两个经典方法分别减少12.4%和5.1%。实验结果表明,相比于主流经典方法,该方法在含密图像质量和文件大小扩展方面有更好的性能表现,并能以较低的计算复杂度取得与最近的高效方法相近的自适应嵌入效果。