一种分组的信息隐藏算法

将加密信息与载体图像转换成二进制序列,把加密信息每3个位分为一组,每组的加密信息与待嵌入图像低位的信息进行比较后,修改载体图像,嵌入加密信息;提取加密信息时,找出嵌入的位置,读取标志位,根据标志位取反与否读取隐藏信息.新算法在信息嵌入量不变的情况下,修改嵌入信息位少,载体图像变化小,安全性高.新算法实现简单,嵌入信息量大,隐藏效果好,具有一定的实用价值.     

基于JPEG_LS的图像无损信息隐藏方法

使用JPEG_LS模板对宿主图像进行预测.信息嵌入时,直接使用t位信息替换预测残差的后t位,以减小预测残差改变及嵌入后的图像失真.分析算法中所用阈值及嵌入容量对图像峰值信噪比的影响.试验表明:改进算法在与原算法嵌入容量相同的情况下,峰值信噪比提高了十几d B,并且可以做到图像的无损恢复.     

一种自适应可变容量的可逆水印算法

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3位.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证水印图像质量的基础上提高了可逆水印的嵌入容量,所嵌的版权信息及原始载体图像均能无失真提取与恢复.     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

一种基于块分类和差值扩展的可逆数据隐藏算法

利用图像块的统计特性,描述一种新的基于差值扩展和块分类技术的可逆数据隐藏算法.首先,将图像分为数据嵌入区域和辅助信息嵌入区域.在数据嵌入区域,将分块后的图像利用周围图像块与目标图像块间的统计关系判断图像块的类型,从而根据类型差异嵌入不同数据量的信息,实现图像内容复杂度对数据嵌入量的控制.同时,利用方向判断准则选择对图像影响较小的方向嵌入,解决了单一嵌入方向对图像造成较大失真的问题.在辅助信息嵌入区域,采用MPE零溢出的特性嵌入位图辅助信息,避免嵌入辅助信息带来新的位图信息.对不同纹理图像进行实验测试以及与其他算法进行比较.研究结果表明:该算法具有良好的综合性能;在提高算法嵌入容量的同时,有效地降低了嵌入数据后对原始图像质量的影响.     

基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法.为保证水印的安全性,在嵌入之前先对水印图像作置乱处理,再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小;然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性,将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合.通过实验验证,该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后,提取出的水印表现了较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小.     

基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法。为保证水印的安全性，在嵌入之前先对水印图像作置乱处理，再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小；然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性，将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后，提取出的水印表现了较好的鲁棒性，且主观视觉失真较小。     

一种基于直方图平移和局部复杂度的可逆水印算法

针对现有高容量水印嵌入算法中载体图像失真问题,本文提出一种基于直方图平移和局部复杂度的可逆水印算法.为确保较高的图像质量,该算法通过局部复杂度函数来区分宿主图像块是平滑还是复杂块,将平滑块嵌入水印信息,复杂块保持不变,不进行水印信息嵌入,以获得高质量图像.实验结果表明,与同类算法相比,该算法具有较好的图像质量和高嵌入容量.     

基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法

利用小波多分辨率分析技术,提出一种基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法.信息嵌入时,该算法在JPEG图像上使用YCb Cr颜色空间变换进行二维小波分解和重构,保证了嵌入后的图像不失真.验证试验表明:在嵌入容量相同的情况下,改进算法比原算法具有更好的鲁棒性,可以做到图像的无损恢复.     

基于极性的立体图像盲数字水印算法

针对平面图像水印算法不能很好地适用于立体图像的问题,在平面图像版权保护算法的基础上,提出一种新的立体图像盲数字水印算法,并进行了仿真研究.首先将立体图像分块并定义图像块的极性,然后基于左右图像块的极性与水印信息之间的关系嵌入水印:如果水印信息是零,则需要通过改变对应图像块的极性,使得两极性相反;反之则使两极性相同.在水印提取过程中,只要判断左右图像块极性的关系即可提取水印信息,实现了水印的盲提取.攻击实验结果表明该算法是可行的、有效的.