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.     

基于直方图平移和定向嵌入的可逆数据隐藏

提出了一种基于差值直方图平移和定向嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法.利用色彩分量之间的相关性和整数Haar小波系数之间的关系减小差值,以增加差值直方图的峰值.采用多重直方图平移嵌入方法提高嵌入容量,按指定的像素值扩展方向嵌入数据,多重嵌入过程中交替使用像素值增加和减小方向,使得部分像素值扩展量相互抵消,从而减小图像质量的下降幅度.实验结果表明:该算法在保证图像质量的同时大幅提高了嵌入容量,与其它同类算法相比,算法的整体性能更高.     

基于多进制嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法

针对Tian差值扩展算法存在过分修改像素值、嵌入容量不高等缺点,提出了一种基于多进制嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法.它利用十字预测法获取较高的直方图峰值,将版权信息变换成二进制和三进制信息,然后分两次嵌入到多个峰值中;同时在嵌入之前有针对性地对所有可能溢出的像素进行调整,并将这部分信息作为辅助信息优先存放,替代了定位图.嵌入的顺序与分形生长图形计算的结果一致,提高了保密性.实验结果表明:该算法在保证图像质量的同时,嵌入的容量有一定的提高.     

基于整数小波变换和差值扩展的可逆数据隐藏

针对传统差值扩展嵌入算法存在过分修改像素值、须嵌入溢出定位图等缺点,提出了一种基于整数CDF(2,2)双正交小波变换和差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏算法.该算法用较小的差值扩展量扩展1个色彩分量的像素值,扩展方向由溢出像素的数量决定,采用调整像素值的方法避免像素溢出,并用少量的调整信息代替定位图,从而提高嵌入容量.提取端根据临界像素值的顺序定位调整的像素,用调整信息恢复调整像素的值,提取信息的同时可无损地恢复原始图像.实验结果表明:算法的整体性能优于预测误差差值扩展和传统差值扩展算法.     

一种基于改进插值的数据隐藏算法

针对数据隐藏算法嵌入容量有限的问题,提出一种新的插值方法,将其应用到数据隐藏领域中,并给出一种基于改进插值的可逆数据隐藏算法.该算法在信息嵌入时,先用文中提出的插值方法对原始宿主图像进行扩展,扩展时,每个扩展像素以4个宿主像素点作为参考,通过计算得出均值,再将其分配到待扩展的位置上,信息嵌入后可以无损地进行信息提取和图像的恢复.实验结果表明,该数据隐藏算法在嵌入容量、图像视觉质量方面均取得很好的效果,相比其他的数据隐藏算法,最大嵌入容量提高了24.78%~39.29%,最大藏量下的信噪比均保持在39 d B以上.     

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.     

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.     

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.     

自适应压缩移位区间的IPVO可逆数据隐藏方法

改进像素值排序(IPVO)算法采用预测差值“0”和“1”进行信息嵌入,其他预测差值执行移位操作,针对其嵌入空间利用率和感知质量较低的问题,提出一种基于自适应压缩移位区间的IPVO可逆数据隐藏方法。通过统计像素值排序方法各预测差值出现频率,使用频率为零次的预测差值压缩移位区间,根据嵌入需求选择合适的连续移位预测差值区间和嵌入差值密度较大区域进行信息嵌入,改进IPVO可逆数据隐藏方法。通过图像不可感知性、嵌入容量和鲁棒性实验分析表明,在相同嵌入量下,压缩移位区间可以减少执行移位操作的像素数量,降低信息嵌入对图像感知质量的影响;在保证良好视觉质量前提下,算法嵌入容量性能没有下降,并具有较强的鲁棒性。     

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.     

基于位平面分解的可逆图像水印算法

为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6 bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取其熵值较小的图像块利用广义差值扩展算法嵌入水印.选取熵值较大的图像块所对应的原始图像块利用差值量化法嵌入溢出图等相关辅助信息.采用Lena,Barbara等标准的8 bit灰度图像作为测试图像进行了可逆水印算法的试验.结果表明该算法不仅嵌入率高,而且有较高的视觉质量,能实现原始图像的完全恢复.以Lena为宿主图像时,其有效载荷可达0.93 bpp.和其他算法相比,在维持较好视觉质量的前提下提高了水印嵌入率.     

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等优点。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。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(regular singular)隐写分析。     

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.     

基于运动矢量的H.264信息隐藏算法

提出了一种基于H.264的视频信息隐藏算法.该算法引入菱形编码,通过轻微调制运动矢量实现信息的嵌入过程.菱形编码不仅可以有效减少运动矢量修改率,同时可以提高嵌入容量.在嵌入过程为减少信息嵌入对码率和视频图像质量的影响,选择纹理复杂区域和较大运动矢量为嵌入点.实验结果表明,该算法在确保良好视频质量的条件下,可以满足大容量信息嵌入的要求,对压缩码率的影响较小.     

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。     

一种适用于二值图像的数字水印算法

提出了一种根据像素的空间邻域特性在二值图像中嵌入数字水印的算法．由邻域内的平滑度和连通性计算像素的可非度，从而确定各种邻域组合的可嵌入优先级．为了均衡可嵌入水印像素的空间分布，对原始图像进行随机排列和分块后，在每一块中嵌入相同数量的水印．并根据随机排列的统计特性，自适应地确定可嵌入水印像素，以尽量减少对图像质量的损害．实验结果表明，嵌入的水印不易被察觉，而且是脆弱的，可以作为检测图像是否被改动过的一种有效手段．     

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。     

基于图像插值技术的可逆数据隐藏算法

针对现有基于插值技术可逆数据隐藏算法具有较高的隐藏容量,但隐秘图像质量不是很高问题的问题,提出一种新的大容量图像可逆数据隐藏算法。首先对输入图像进行插值处理生成载体图像,然后对载体图像进行重叠分块并计算分块中每一个非基准像素能隐藏的数据量,最后采用自适应的方法隐藏秘密数据。在Kodak图像集上的实验结果表明,本文算法能完整地提取隐藏的秘密数据和不会出现像素溢出现象;与相似的算法相比,该算法的秘密数据隐藏容量平均提升了约98%,隐秘图像质量平均提升了约6%。     

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.