大容量的高效三像素匹配隐写方法

利用相邻三像素为基本嵌入单元,以最小化像素修改幅度为目标,同时使嵌入单元中相邻像素的像素差修改幅度也尽量小,设计隐写提取函数.嵌入信息时根据提取函数对像素进行修改,可保证对像素尽可能少修改的同时,尽可能地保持了图像内容.实验表明:在同样的大嵌入容量下,该方法的嵌入效率、视觉效果和安全性均优于已有方法.     

基于汉明码和Logistic-正弦映射的图像隐写

在汉明码和Logistic-正弦映射的基础上,提出了一种新型的信息隐藏算法.首先用Canny边缘检测算法提取载体图像的边缘,然后用Logistic-正弦映射产生3个密钥.对秘密信息流用汉明码进行编码,并把信息流隐藏在经过置乱的载体图像的边缘像素上.为了进一步增强图像的视觉效果,采用2k修正法进行修正隐写图像.实验结果证明了本文方法的安全性、有效性和鲁棒性.     

保持直方图特性的隐写嵌入

为了提高隐写的安全性, 必须保持隐写前后图像的特征一致. 提出了一种保持直方图特性的隐写算法. 首先, 对像素直方图进行分组, 通过计算定量失真时的最大嵌入数据量, 得到每个像素的修改概率, 并利用STC(syndrome trellis codes)确定需要修改的像素位置; 然后,根据直方图分组情况对需要修改的像素值进行组内和组间自适应调整, 实现秘密信息的嵌入,同时保持隐写前后图像的直方图变化最小. 实验结果表明, 在相同嵌入量的前提下, 该方法对直方图的改动远少于已有的隐写算法, 隐写图像视觉质量更好.     

面向隐写分析的图像富模型特征的改进

针对内容自适应隐写的最佳检测器是经载体图像集与相应隐写图像集训练的集成分类器,训练图像由基于残留噪声的富模型(一族特征)表示。最近研究显示,通过在富模型特征中融入对载体像素的嵌入修改概率,这种内容自适应要素可以提高检测准确度。由于每个残噪样值依赖其周边一整块像素,因此应把对残噪本身而不是对决定残噪的像素的嵌入影响融入富模型特征之中。基于这种认识,提出用残留噪声L1失真的期望值取代像素的嵌入修改率以提高检测准确度。针对当前三种先进的内容自适应隐写算法进行实验,这种新的改进思想得到了实验结果的支持。     

一种基于循环码的自适应图像隐写方法

在自然图像各部分嵌入相同量的隐秘信息,对载体失真度和安全性的影响各不相同,为使嵌入信息量在载体各部分合理分布,文章将载体分块像素复杂度与隐写编码相结合,利用一簇循环隐写编码在载体各部分的合理运用,提出一种基于循环隐写码的自适应图像隐写算法.算法以载体分块像素复杂度为指导,自适应地选择适合不同分块的循环隐写编码方式嵌入隐秘信息.实验表明,算法在相同嵌入量下相较LSB匹配算法和使用单一隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,在失真度和统计分布改变相近时相较使用单一隐写编码,嵌入容量更大.     

基于边信息估计的JPEG图像隐写方法

基于JPEG图像的隐写方法通常利用原始图像的边信息来提高隐写安全性.然而现有的JPEG图像隐写方法在使用边信息时需要提前获取未压缩的原始图像,当原始图像不可获得时,往往不能把边信息用于设计隐写方法.文中提出了一种在不具有未压缩的原始图像的情况下,通过估计图像的边信息来提高JPEG图像隐写安全性的方法.首先,使用卷积神经网络对JPEG载体图像进行恢复,得到估计的原始图像;其次,通过得到的估计图像计算取整误差;然后利用取整误差来控制嵌入过程中离散余弦变换(DCT)系数的修改方向;最后结合DCT系数的失真代价和STC编码来实现隐写嵌入.文中提出的边信息估计方法能够应用于现有的JPEG图像自适应隐写方法,如JC-UED和J-UNIWARD.实验结果表明,该方法能较好地恢复图像的边信息,并能显著提高现有JPEG图像自适应隐写方法的安全性.     

改进加权矩阵的双图像可逆数据隐藏算法

针对插值灰度图像嵌入容量有限和视觉质量较差的问题,提出了改进加权矩阵的双图像可逆数据隐藏算法,通过仅增加或减少载体图像的插值像素来嵌入多个机密数据位,进一步提高图像嵌入容量和视觉质量。该算法通过插值放大原始图像的大小生成载体图像,使用具有相同大小的共享预定义加权矩阵对原始像素块进行逐项相乘模和,将机密信息根据块的数量交替地嵌入2幅图像中,在每次迭代前,使用共享密钥修改加权矩阵以保护隐藏信息,加权矩阵有助于在较小失真的情况下嵌入更多的数据位,有效实现了安全性和嵌入容量。实验结果表明,该算法可以抵抗剪切、噪声、不透明修改等隐写攻击。相对于其他方法,该算法在嵌入容量和PSNR方面都有明显的提高。     

一种基于Gray码规则的彩色图像量子隐写方案

为提高量子隐写的安全性和隐写容量, 设计一种基于Gray码规则的隐写方案. 该方案以彩色图像作为载体, 先将秘密信息划分为3 bit段, 再将每段秘密信息基于Gray码规则嵌入载体像素RGB通道的LSB(least significant bit)中, 完成信息嵌入过程; 提取是嵌入的逆过程, 先从载体像素RGB通道提取出3 bit秘密信息段, 再将其拼接还原为原始秘密信息. 该方案每个载体像素可容纳3 bit秘密信息, 具有较高的嵌入容量; 基于Gray码的嵌入规则, 有效提高了嵌入方案的安全性. 仿真结果表明, 该方案在嵌入容量和安全性方面均优于其他同类方案.     

基于图像块间像素特征的隐写算法设计与实现

针对图像块间像素之间的关系,设计了一种图像理解算法.通过分析图像块间像素的特征,将传统的基于最低像素点信息隐写的算法进行改进,并分别分析了相邻两个像素点之间的图像关系和图像块之间的像素点的关系,设计了一种大容量的图像隐写算法.详细描述了算法的设计过程和实现方法,并给出了像素中主要参数的计算方法.通过实验和分析表明,该文设计的隐写算法,嵌入隐写信息后视角效果变化不明显.与经典的LSB算法和基于相邻两个像素差值的隐写算法对比,其PSNR均值都要更高,表明该文的隐写算法性能更好.     

一种基于PCNN图像分割和LSB的自适应隐写

为了提高图像LSB隐写时的嵌入容量与视觉质量,结合图像的位面图内容特性,提出了一种基于图像PCNN分割的LSB自适应隐写方案.该方案对图像的前4个位面图分别进行PCNN图像分割,并计算分割结果之和,以此作为各像素可以嵌入的秘密信息比特数,然后采用LSB方法进行隐写.实验结果表明,该算法具有较好的视觉隐蔽性和较高的数据嵌入量,而且不需要存储额外的嵌入深度信息.     

像素不扩展的（2,3）视觉密码方案

为解决视觉密码扩展度大的问题, 提出了像素不扩展的（2,3）视觉密码方案。该方案产生的分享图像与原始图像大小相同, 每次输入4个像素, 同时在分享图像中相应地产生4个输出像素, 所以解密出的秘密图像与原始秘密图像大小相同。同已有的视觉密码方案相比, 该方案没有像素扩展, 同时具有很好的安全性, 且容易实现。实验结果证实了该方案的有效性。     

具有伪装图像像素不扩展的(2,2)视觉密码方案

针对视觉密码具有扩展度大, 分享为毫无意义的随机二值图像的问题, 提出了一种具有伪装图像的像素不扩展的（2,2）视觉密码方案。该方案对秘密图像分享时, 等概率随机抽取基本矩阵的一列, 然后将所得向量的每个元素分配给相应的分享图像。该方法用白色像素在恢复图像的黑色区域和白色区域出现频率的不同区分黑色和白色, 白像素在白色区域出现的频率比在黑色区域出现的频率高。解密后的秘密图像具有很好的视觉效果和安全性, 实验结果证实了该方案的有效性。     

基于像素值排序最值阶跃响应的可逆信息隐藏

针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。     

基于相邻像素相似性的可逆信息隐藏算法

在基于相邻两像素差值的无损数据隐藏算法的基础上,提出基于相邻像素相似性的可逆信息隐藏算法,并进行实例验证。该算法用希尔伯特曲线扫描载体图像得到载体图像一维序列,先从第一个像素开始将序列分成不相交的包含两个像素的连续组,选择组元素相等的组嵌入信息,其它组作一定的修改以避免数据的重叠,然后从修改后序列的第二个像素开始分组进行同样的操作。该算法隐藏容量大,具有较好的视觉效果。     

基于插值技术和多层折叠的可逆数据隐藏算法

现有的基于插值技术的可逆数据隐藏算法具有单层嵌入容量大的优点。然而,现有算法隐秘图像的视觉质量不是很好。针对此问题,提出了一种基于插值技术和多层折叠的可逆数据隐藏算法。该算法先对输入图像进行不重叠的2×2分块;然后对每个分块利用提出的图像插值算法生成大小为3×3的分块。为降低嵌入数据对插值像素的失真,先对待嵌入的秘密数据进行多层折叠编码;然后再嵌入到插值像素中。大量的实验结果表明,提出的算法不会出现像素溢出;与最新相似的算法相比,在相同的嵌入容量条件下,该算法具有更好的视觉质量。此外,提出的算法能抵抗直方图和RS隐写分析。     

基于整数变换的加密图像可逆信息隐藏算法

兼顾嵌入容量和算法安全性,提出了一种基于整数变换的加密图像可逆信息隐藏算法。内容所有者利用变换密钥,选取相应的两相邻像素为一组进行整数变换。变换后的像素组受该整数变换特性的约束,使得其中任意一个最低有效位(LSB Least Significant Bit)被替换后,仍能恢复出原始像素组。因此,信息隐藏者可根据相同的密钥找到加密图像中已进行变换的像素组,利用嵌入密钥替换对应像素的LSB完成隐秘信息可逆嵌入。只有同时拥有变换密钥和嵌入密钥,才能正确提取嵌入信息;只有同时拥有变换密钥及加密密钥,才能恢复出原图像,所以算法安全性较高。实验结果表明,该算法能够有效地在加密域中直接进行信息的嵌入及提取,并在解密后无损地恢复出原图像;而且该算法的嵌入率可高达0.47 bpp(bit per pixel)。     

Shift visual cryptography scheme of two secret images

A new visual cryptography scheme of two secret images, which is named the shift visual cryptography of two secret images, is given. The compound function family of a general construction model is also introduced. The uniqueness and validity of this model are proved, and the minimum rows and columns for realizing the scheme are obtained. Compared with visual cryptography of one secret image, the shift visual cryptography scheme can share two secret images with the same size of pixels expansion without losing the contrast. It has randomness and various forms, and furthermore, we can also visually recover two secret images even if the two shares are different in form and color.     

Multi secret image color visual cryptography schemes for general access structures

In the proposed visual cryptography schemes for general access structures, the single secret image black-and-white visual cryptography schemes with meaningful shares have been constructed, in which the shares are innocent looking images. The meaningful shares have not been realized in single secret image color schemes; neither have the multi secret images color schemes. In this paper, the multi secret images color visual cryptography schemes for general access structures with meaningful shares are constructed by the method of matrix concatenation, the pixel expansion is obtained, and the validity of the scheme is proven. In our scheme, the different combination of meaningful color shares can be used to recover distinct color secret images. The multi secret images black-and-white visual cryptography scheme is a special case of our color scheme.     

采用两次模运算的无直方图异常安全密写法

提出一种以像素对为基础的数字图像密写方法,该方法同时对像素灰度值和像素对的差值进行模运算（modulo gray-value modulo difference,简称MGMD）,在每一对像素中可嵌入的比特数取决于像素对差值的大小.基于待嵌入的数据和两次模运算的结果修改像素对,并维持其差值不变.MGMD密写不会引起像素直方图和像素差值直方图的异常,不仅避免了一些基于像素对的密写法如PVD和SM的安全漏洞,还能抵御针对常规LSB密写的RS分析和χ²分析.该方法的安全性得到实验的验证.     

基于高频分量修正的图像水印混合方法

针对图像版权保护中图像水印受攻击的鲁棒性问题,提出一种基于高频分量修正(high frequency component modification,HFCM)的图像水印混合方法.在嵌入部分,首先利用高斯低通滤波器对原始图像进行预处理,使用秘钥随机选择多个灰度级,并且构造滤波图像关于这些选择的灰度级直方图;然后引入直方图形状相关指标来选择像素数最高的像素组,并在所选择的像素组和未选择的像素组之间建立安全带.该文提出了一种HFCM机制的水印嵌入方案,将水印嵌入到所选像素组中,以进一步提高鲁棒性.在解码端,基于可用的秘钥识别水印像素组,并从中提取水印.实验结果表明,该文算法对不同的攻击具有较强的鲁棒性,且性能优于其他算法.