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。     

基于自适应四叉树分块与最高有效位预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法（英文）

为提高密文域可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI）算法的嵌入容量,提出一种基于自适应四叉树分块和最高有效位（mostsignificantbit,MSB）预测的大容量RDH-EI方案。首先根据图像的平滑程度进行自适应四叉树分块,然后将不同大小的块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,对于文献Wang&He(2022)提出的自适应MSB预测方法进行改进,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其它像素,从而腾出更多嵌入空间。首次将四叉树分块方法应用于密文域图像的可逆信息隐藏。模拟结果表明,所提方法具有可逆性与可分离性,并且在自适应MSB预测方法基础上进一步提高了平均嵌入容量。对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高约25565比特,对于所有嵌入容量有所提高的较平滑图像,平均嵌入容量提高约35 530比特。