基于图像插值和参考矩阵的可逆信息隐藏算法

本文提出一种基于插值技术和参考矩阵的可逆信息隐藏算法。该算法首先用一种改进的线性插值方法对载体图像进行插值,生成一幅插值图像;然后对插值图像进行不重叠分块,分块大小为2×2,在每个分块中以左上角的像素值作为平面坐标点的横坐标,其他像素值作为纵坐标构造3个坐标点并将其映射到参考矩阵中;最后根据秘密信息的十进制值和参考矩阵中相应坐标点的值来修改纵坐标以实现信息隐藏。在提取秘密信息时,通过信息隐藏时相同方法构造每个分块的3个坐标点并映射到参考矩阵中获取相应坐标点处的值完成秘密信息的提取。由于信息隐藏过程仅修改插值像素,原始像素保持不变,因此可无损还原载体图像。大量实验结果表明,该算法具有较大的信息隐藏容量和较好的视觉效果。     

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.     

基于分块的JPEG图像信息隐藏算法

本文将图像进行分块,根据每块图像量化后的DCT系数矩阵,结合视觉特性将图像块分为不同的类型;然后对不同类型的块采用不同的方法在AC系数中嵌入秘密信息,减少对载体图像的影响,隐藏信息后载体图像块的类型不变,从而可正确提取隐藏信息.实验结果表明,该算法在保持JPEG图像视觉质量的同时有较高信息隐藏容量.     

一种基于多预测值分类的可逆信息隐藏算法

本文提出一种基于多预测值分类的可逆信息隐藏算法。该算法通过多种预测算子对像素值进行预测,确定最大预测值和最小预测值的下标,根据最大预测值和最小预测值与当前像素值的关系进行分类。若最大预测值与最小预测值相等,则最优预测值为最小预测值;若当前像素值大于或等于最大预测值,则最优预测值为最大预测值;若当前像素值小于或等于最小预测值,则最优预测值为最小预测值。计算当前像素值与最优预测值的差值,然后选择相应差值隐藏秘密信息。该算法能够准确提取秘密信息,并无损恢复原始载体图像,且载密图像具有较好的视觉效果。     

基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法

提出一种基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法.对原始图像进行加密,利用随机函数确定加密图像中的载体像素,根据载体像素取反位的不同采取不同的隐藏方法.对载密图像进行解密以确定载体像素,在载体像素5×5邻域中选取与载体像素距离最近的6个非载体像素,采用曲面插值的方法计算载体像素的预测值,应用该预测值提取秘密信息并恢复载体像素.实验结果表明,该算法提取秘密信息的错误率较低,恢复图像的视觉效果较好.     

面向密文图像信息隐藏的随机插值方法

传统图像插值方法应用于密文域图像信息隐藏时会降低信息隐藏系统的安全性.为此利用随机分配插值权重的策略设计了一种密文图像随机插值方法.该方法首先生成大小为密文图像两倍的初始插值图像，对于插值图像的奇数行和奇数列像素，直接用密文图像的相应像素填充；对于其他位置的像素，先用伪随机函数生成随机值，再结合像素的具体位置来计算插值结果.实验结果表明，所提方法生成的密文图像的插值图像，其直方图近似均匀分布.对比结果显示该随机插值方法在安全性方面优于3种文献插值方法.     

联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法

提出一种联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法.该方法先对输入图像进行预处理,并计算其颜色向量角矩阵,然后对矩阵进行非重叠分块,再将每一块进行压缩感知测量,用测量向量的均值构成哈希值.实验表明,该方法对常见数字操作稳健并有良好的唯一性,分类性能优于3种现有方法.