基于动态块划分和预测误差对扩展的可逆信息隐藏

为提高含密图像质量,提出了一种基于动态像素块划分和预测误差对扩展的可逆信息隐藏算法.通过局部区域纹理复杂度计算对图像进行动态二次分块,运用像素排序算法计算预测误差并生成相应的预测误差对,最后通过预测误差对扩展嵌入秘密信息.实验结果表明:所提出的算法在保证一定嵌入容量条件下得到的含密图像质量更高.     

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.     

一种邻域像素差预测的可逆水印算法

针对现有高容量水印嵌入算法中载体图像失真问题,提出一种邻域差值预测的可逆水印算法,该算法通过计算相邻像素差值的绝对值来决定是否嵌入水印.为确保较高的图像质量,设置理想阈值,嵌入过程中如果绝对差值高于预设的阈值,则像素保持不变.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.     

一种邻域像素差预测的可逆水印算法

针对现有高容量水印嵌入算法中载体图像失真问题,提出一种邻域差值预测的可逆水印算法,该算法通过计算相邻像素差值的绝对值来决定是否嵌入水印.为确保较高的图像质量,设置理想阈值,嵌入过程中如果绝对差值高于预设的阈值,则像素保持不变.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.     

一种改进的预测误差扩展可逆数据隐藏算法

利用灰度图像的值特征,本文在预测误差扩展算法基础上,提出一种改进的可逆数据隐藏算法.该算法对边界像素结合其邻接像素进行判断,在保证不会产生溢出时嵌入数据,以提高原载体图像的数据嵌入率,并降低辅助数据容量.最后选取自然图像与医学图像进行实验证明,该数据隐藏算法在嵌入容量、图像视觉质量方法均取得较好的效果.     

采用相邻像素预测的可逆信息隐藏算法

为了提高图像信息隐藏算法的信息嵌入容量和载密图像的保真度,提出一种采用相邻像素预测的可逆信息隐藏算法.构建局部线性预测模型,以待预测像素的3个相邻像素为目标像素,通过目标像素的相邻像素建立线性方程组,求解预测模型参数.应用预测模型进行预测,计算预测误差,绘制预测误差直方图,通过直方图平移实现可逆信息隐藏.实验结果表明:文中算法可通过较少的预测像素进行预测,比其他算法具有更高的预测精度和更大的信息嵌入容量.     

基于分块预测的差值直方图平移的可逆水印算法

提出一种基于分块的预测差值直方图平移的可逆水印算法。在保持图像视觉效果的前提下,简化了算法步骤,嵌入和提取水印前,不需要进行复杂的预处理,只需要进行分块即可。算法首先把图像划分成4×4的图像块,然后每4个像素为一组,选取1个像素和它周边的3个像素,使用周边3个像素生成预测值,使用预测值与选取的像素进行比较,产生差值,差值进行向下取整,一个图像块内生成4个差值。然后生成差值直方图,选取0值点作为判断标准,差值为0可以嵌入水印。实验表明,该算法不仅可以实现可逆水印,而且水印不可见性较好,实验简单易行,嵌入水印后图像的PSNR高,图像视觉效果好。     

基于差值二次可扩展性的彩色图像可擦除水印

提出了一种基于差值二次可扩展性的彩色图像可擦除水印算法.利用色彩分量之间的相关性减小差值,将较小的差值扩展量分散到2个色彩分量中,从而减小像素值的修改量,提高含印图像的质量.采用修改像素值LSB的方法嵌入水印,并利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,采用调整临界像素值的方法避免像素溢出,在另一色彩分量中嵌入少量的辅助信息代替定位图,确保水印的嵌入率达到最大值.实验结果表明,该算法嵌入的水印不可见性好,在擦除水印后能够无损地恢复原始图像.     

一种鲁棒性强的视频图像在线识别算法

针对当前视频图像水印在线识别正确率低的问题,提出一种鲁棒强的视频水印在线识别算法.首先利用支持向量机对邻域像素之间的相关性进行估计,并根据估计结果进行水印的嵌入,然后采用支持向量机对邻域像素值之间的关系进行估计,并根据估计结果与水印嵌入位置的像素关系进行视频图像水印的识别.仿真实验结果表明,该算法嵌入的水印不仅具有不可见性,而且可以实现视频图像水印的在线检测,具有较高的实际应用价值.     

应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法

结合P-Fibonacci加密算法和模糊归类,提出一种自适应水印新算法.利用P-Fibonacci加密具有良好的均匀性及安全性,将水印图像的像素位置打乱,消除了二维数字水印图像的像素空间相关性,使嵌入水印后的块效应降低.对原始载体图像进行分块,结合人类视觉系统的纹理和照度掩蔽特性,得到纹理模糊函数和各图像子块的归类结果,并自适应地确定水印的嵌入强度.对载体图像的各子块进行离散小波变换(DWT),将经P-Fibonacci加密算法加密后的水印信息重复嵌入各子块DWT域的低频部分.实验结果表明:该算法抗JPE     

基于混沌映射和POB编码的密文域可逆信息隐藏

为了解决运用预测误差扩展算法进行信息嵌入时会造成溢出问题以及加密后图像分块内仍存在一定的相关性问题,提出了基于混沌映射和置换有序二进制(permutation ordered binary,POB)编码的密文域可逆信息隐藏.首先,图像拥有者运用混沌映射系统对原始图像进行加密.然后,数据隐藏者对加密图像中的参考像素点与其相邻像素点做差值计算后,再运用POB编码进行秘密信息的嵌入.最后,接收方不仅能正确提取秘密信息,还能无损地恢复原始图像.实验结果表明,与预测误差扩展算法相比,运用POB编码进行信息嵌入时不仅能够避免移位时造成的溢出,而且会进一步破坏分块内的相关性,使得加密图像的安全性提高.因此,该算法具有更广阔的应用场景.     

基于NTRU的密文域可逆信息隐藏算法

NTRU (number theory research unit)具有抗量子计算攻击、加解密速度快、安全性高的特点,非常适合用于无线保密数据网、认证系统等业务。结合可逆信息隐藏技术,提出了一种基于NTRU的密文域可逆信息隐藏算法。首先利用差值扩展算法完成对图像像素的预处理;然后使用NTRU算法对图像像素进行加密,利用NTRU算法的加法同态性质在密文中嵌入信息,嵌入的信息得到NTRU算法加密的安全性理论保证;解密与信息提取后,利用差值扩展算法的特点可逆恢复出图像像素。采用图像的直方图及方差、信息熵、相邻像素的相关性等统计学方法,论证了在密文中嵌入信息的不可感知性。仿真实验结果表明：该算法既能实现嵌入信息后密文的正确解密,又能无损提取秘密信息,平均嵌入率可达到0.5 bpp (bit per pixel)。     

基于预测差值的医学图像可逆信息隐藏

针对目前医学图像需要对图像中特殊区域进行划分以及在应用于医学图像时效果不稳定、嵌入容量小等问题,结合医学图像的特点,提出一种基于预测差值的可逆信息隐藏算法。首先采用中值边缘预测算法计算预测差值,再根据预测差值的分类进行信息嵌入和像素平移;在形成载密图像的过程中,为防止像素值溢出,对原始图像进行多次预嵌入来标记所有可能发生溢出的像素点位置,且标记过的像素点不再修改。实验结果表明,本文算法能在保证图像质量的同时获得较高的嵌入量。     

基于二叉树标记与码分复用的密文域图像可逆信息隐藏

针对当前密文域可逆信息隐藏中嵌入容量不高的问题,结合码分复用的特性,提出了一种基于二叉树标记的密文域可逆信息隐藏优化方案,首先利用梯度下降的预测方法在图像加密前获取冗余空间,然后借助参数二叉树标记的方法对像素进行分类,最后利用码分复用的正交特性将重要的辅助信息嵌入密文图像中。经仿真实验验证:该算法同时具有可逆性与可分离性,嵌入率可高达到3.473 bpp,与现有的基于二叉树标记的密文域可逆信息隐藏的方法相比,有效提高了密文域可逆信息隐藏算法的嵌入容量。。     

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。     

基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏

针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律,设计块内移位以及块重排方式,保留了块内相邻像素相关性。然后,通过动态标记块内误差区间以最大限度地空出冗余空间,达到提高嵌入容量的目的。选用5幅标准灰度图像及数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID中的万余张灰度图像进行对比实验。结果表明：本文算法在安全性、可逆性和可分离性都满足的前提下,嵌入容量相比同类算法平均提升0.35～0.9 bpp(比特数)。     

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)。     

一种基于混沌映射的空域数字水印新算法

通过对多种空域水印算法优缺点的分析,提出了一种新的图像空域盲水印算法.利用广义猫映射将各水印比特的嵌入位置随机置乱到整个载体图像的像素空间;再用Logistic混沌映射随机产生各水印比特嵌入载体像素的比特位置;各水印比特被随机嵌入到像素点的某一中间比特位,并采用最小化像素改变量的优化策略;提取水印只需要密钥,且密钥空间大.实验结果表明:嵌入水印隐蔽性好,同时具有很强的抵抗剪切攻击、LSB(最不重要比特位)攻击、多低位破坏攻击和椒盐噪声攻击的鲁棒性;合法用户能方便快捷地提取水印,而非法用户则不能提取正确水印.因此,这种基于双混沌映射的水印算法,不仅使嵌入水印具有良好的隐蔽性、鲁棒性和安全性,而且使算法具有很好的现实可操作性.