基于序列动态选择的PVO可逆信息隐藏算法

针对灰度图随着嵌入容量的提高而导致失真明显的问题,提出一种基于序列动态选择的可逆信息隐藏算法.新算法在动态分块像素值排序(PVO)算法基础上进行改进,对动态分类复杂像素块中可能存在的可嵌序列,利用阈值判定实现动态选择,然后对动态选择获得的可嵌序列进行I-PVO可逆信息嵌入.仿真结果表明,所提出的算法在嵌入容量和图像失真度性能方面有明显提高.     

一种基于分块的二值图像信息隐藏算法

提出了一种新颖的基于分块的二值图像信息隐藏算法，算法首先计算出原始图像中每个像素的可修改度，并通过置乱来均衡可修改像素在图像中的分布；将置乱后的二值图像分块，提取每块图像的特征值，组成二值的特征矩阵，对特征矩阵再进行分块，根据特征矩阵块进行信息嵌入，若要嵌入的信息与特征矩阵块中的某一特征值不相匹配时，则通过翻转与该特征值对应的图像块中最适合修改的一个像素来实现对此特征值的间接修改，实验结果表明，该隐藏算法信息嵌入量适中，隐藏信息的图像具有良好的视觉透明性，系统的安全性也较高。     

基于插值图像的可逆信息隐藏算法

为了提高可逆信息隐藏算法的容量,提出一种基于插值图像的可逆信息隐藏算法。将原始图像用最近邻插值算法放大,以放大后的图像作为载体图像进行隐藏。计算插值像素与相邻两个原始像素均值的差值,根据差值控制嵌入秘密信息的位数,根据秘密信息的数值修改插值像素实现秘密信息的隐藏。接收方提取秘密信息后,可对载密图像下采样恢复出载体图像,实现可逆信息隐藏。实验表明提出的算法可实现较大容量的信息隐藏,同时,在相同隐藏容量的情况下,具有较好的视觉效果。     

一种基于曲线拟合的可逆信息隐藏算法

利用差值直方图偏移算法来预测像素差值实现可逆信息隐藏.提出了一种基于曲线拟合的可逆信息隐藏方案,该方案将图像划分成大小相等的块,每一块转化为相应的序列,序列中奇数坐标值用于曲线拟合,通过曲线拟合得到预测值,预测值减去产生差值的当前位置的像素即得到差值计算.秘密数据被嵌入在具有不同解释的差值直方图中,根据阈值来实现可逆信息的隐藏.实验结果表明,该算法不仅提供了高容量信息隐藏,而且峰值信噪比较其他算法更优,取得了良好的视觉效果.     

基于低有效位数值排序的密文域可逆信息隐藏

提出了一种基于低有效位数值排序的密文域可逆信息隐藏方法。该方法首先对像素信息进行位平面划分,然后对非重叠像素块的低有效位进行数值排序实现秘密信息的可逆嵌入,同时利用排序结果提取排序特征。整个加密过程中对不同位平面采用不同的加密机制,对低有效位进行Josephus映射加密,将映射对应的低有效位排序特征作为混沌序列控制变量再对高有效位进行logistic加密。利用低有效位像素值排序,不仅能够实现信息提取与图像恢复的可分离操作,而且可以驱动排序特征控制整个高有效位加密过程,从而提高图像加密的安全性。     

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.     

一种新的二值图像信息隐藏方法

随着数字媒体的普及,人们已经提出了许多在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法,但是由于随意修改二值图像的像素值容易引起图像质量的明显下降,所以大多数在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法不能直接应用到二值图像中.本文提出了一种在二值图像中进行信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,利用图像块的奇偶性将一条二进制信息嵌入到黑白像素邻近的块中,嵌入1位信息平均修改0.5个像素,具有计算量小、嵌入信息量大、图像质量下降少、安全性高的优点.     

基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏

可逆信息隐藏是一种特殊的信息隐藏技术, 在医学、军事和法律等领域具有重要的应用价值.本文提出一种基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏算法. 首先, 利用模型形状的局部相似性, 预测顶点位置以获得预测误差序列, 构造陡峭的预测误差直方图. 然后, 根据直方图的分布特点, 直接使用嵌入区域内两组指定的预测误差来嵌入秘密信息,减少了辅助信息的传输. 最后, 为减少模型失真, 根据载荷大小自适应地选取合适的嵌入区域, 有效避免对预测误差过多移动. 实验结果表明, 本文提出的算法在小容量嵌入时能保持较高的视觉质量, 适用于高保真的网格可逆信息隐藏.     

基于排序码分多址的密文域可逆信息隐藏

为解决图像密文域可逆信息隐藏嵌入容量小的问题,通过使用码分多址的方法研究了密文域可逆信息隐藏,提出了利用排序码分多址的方法嵌入秘密信息。首先对图像进行置乱加密。然后对加密后的图像按列进行升序排列并记录排序索引。最后,使用码分多址的嵌入序列对秘密信息进行扩频编码;而后嵌入至载体图像,嵌入后再利用排序索引进行逆排序,得到携密图像。利用码分多址嵌入序列的正交特性,实现秘密信息的多层嵌入。通过仿真实验表明,算法的密文域可逆信息隐藏嵌入容量显著提高,消除了使用码分多址嵌入时图像纹理复杂度对嵌入容量的影响。     

用于对比度增强的医学图像可逆信息隐藏算法

用于医学图像对比度增强的可逆数据隐藏不仅能够利用可逆嵌入完成患者信息的存储,还可以实现对比度增强改善图像质量,在一定程度上帮助医生对患者疾病进行正确诊断.提出了一种新的用于医学图像对比度增强的可逆信息隐藏算法.该方法采用超像素分割医学图像,着重强调医学诊断的感兴趣区域的可逆嵌入与对比度增强.同时,将嵌入区域分为多个像素块,根据其统计特性有选择性地逐块修改.每个像素块采用经典的直方图修改方式,以直方图均衡化为优化目标,一次完成多个嵌入点的修改,从而减少在对比度增强过程中的嵌入失真.实验结果表明,与主流方法相比,该方法在兼顾可逆性能的同时,能进一步增强医学图像感兴趣区域的对比度,提高图像的视觉质量.     

基于汉明码与从属像素补偿的半色调图像信息隐藏

提出了一种以半色调图像为载体的基于汉明码与从属像素补偿的信息隐藏方法. 将载体半色调图像像素分为主像素和从属像素, 主像素用来承载秘密信息, 从属像素作为主像素的补偿位, 通过从属像素的修改来避免隐写图像视觉效果下降. 与此同时, 主、从像素一一对应的配对方式简化了从属像素的选择, 提高了图像像素的利用率.在信息嵌入的过程中引入汉明码, 既提高了嵌入率, 又降低了原始像素的修改比例. 通过实验对比分析可以看出, 本方法在嵌入率和隐写图像的视觉效果上均超过了已有的半色调图像隐写方法.     

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)。     

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。。     

基于秘密共享的同态加密图像可逆信息隐藏算法

为了利用秘密共享在隐私保护中的独特优势,通过Shamir门限秘密共享的方法研究了加密域可逆信息隐藏。首先用Shamir秘密共享体制对图像加密,然后利用Shamir秘密共享体制的加法同态特性嵌入信息。仿真实验结果表明:本文算法比使用Paillier密码体制的同类算法有较低的时间复杂度;当持有足够的份额,就可以完成原始图像的可逆恢复,实现了在加密域可逆信息隐藏中的秘密共享;所提算法平均最大嵌入率为0.498 bpp (bit per pixel)。     

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.     

鲁棒的密文彩色图像可逆数据隐藏方法

为了提高现有密文图像可逆数据隐藏方法的不可感知性、鲁棒性和嵌入容量等问题,提出一种大容量密文彩色图像可逆数据隐藏方法.在发送端,首先利用Logistic混沌映射加密算法对彩色图像进行加密并分成RGB三个色彩通道,对其进行分块和二维离散余弦变换;然后选取鲁棒性较好的低频部分进行秘密信息的嵌入,提高算法的抗攻击性;最后采用像素互补的方法进行大容量的嵌入秘密信息.在接收端,先对得到的加密图像进行解密,根据信息嵌入的逆过程提取秘密信息并恢复原始图像.实验结果表明,该方法与现有方法相比在图像质量、嵌入容量、鲁棒性和加密性能等方面具有更好的性能,可自适应地选择嵌入容量.当嵌入容量达到1.15 bpp时,平均峰值信噪比可达到39.39 dB.     

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。