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。     

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。     

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。     

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)。     

数字图像的混合噪声去除

针对混有高斯噪声和椒盐噪声的数字图像去噪,提出一种混合噪声滤波算法.首先判断滤波窗中心像素是否是噪声点,如果是噪声点,则取窗口内与其他像素灰度差值绝对值和最小的那个像素值作为噪声点的灰度值;否则,不改变当前像素值.通过实验分析比较,该算法能够在去除噪声的同时更大限度地保留图像的细节信息,并且由于算法在时域内进行,其运算...     

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。     

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.     

利用行列变换的无损信息隐藏算法

为了充分挖掘载体图像的像素相关性,提出一种利用行列变换的无损信息隐藏算法LDHA RT。该算法依次计算列方向、行方向和对角线方向的像素差及其直方图,对获得的像素差直方图进行移位以构造冗余空间,实现在指定差值处嵌入隐藏信息。在提取隐藏信息后,LDHA RT算法可以无损地恢复载体图像,不需要除隐藏信息以外的附加信息。仿真实验表明,与参考文献的算法相比,LDHA RT算法的PSNR／bits是最低的或接近最低的,表明该算法在保证图像质量的情况下,具有隐藏信息容量大的优势。     

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%。     

基于相邻像素相似性的可逆信息隐藏算法

在基于相邻两像素差值的无损数据隐藏算法的基础上,提出基于相邻像素相似性的可逆信息隐藏算法,并进行实例验证。该算法用希尔伯特曲线扫描载体图像得到载体图像一维序列,先从第一个像素开始将序列分成不相交的包含两个像素的连续组,选择组元素相等的组嵌入信息,其它组作一定的修改以避免数据的重叠,然后从修改后序列的第二个像素开始分组进行同样的操作。该算法隐藏容量大,具有较好的视觉效果。     

一种抗掩密分析的图像LSB掩密算法

信息隐藏是在不影响载体数据可用性的前提下,将信息隐藏在数字多媒体诸如图像、视频和语音信号中的一种信息安全技术。针对传统LSB掩密算法仅在图像像素值上进行秘密信息掩藏的缺点,提出了一种基于灰度值扩散的图像LSB掩密算法,该算法首先利用混沌影射将载体图像进行像素灰度值扩散,然后在扩散后的灰度值上进行LSB掩密嵌入,最后进行灰度值逆扩散得到含密图像。实验结果表明,本算法不仅可以很好地保持掩密图像的质量,而且对于信息量估计法、RS分析法以及GPC分析法等掩密分析都具有很好的抵抗性。     

图像可逆数据隐藏技术研究综述

可逆数据隐藏技术不仅能从嵌入数据后的载体中完整地提取嵌入的秘密数据,而且能无损地恢复原始载体,这在诸如医学图像、遥感图像等特殊的应用领域非常实用,已成为多媒体安全领域的研究热点。以数字图像为载体,首先对信息隐藏技术的分类、应用和特性与可逆数据隐藏技术的基本框架和性能评估进行简要描述。其次,对基于差值扩展、直方图平移、预测误差扩展、像素值排序和插值技术等五种典型的可逆数据隐藏技术分别进行了介绍和讨论,给出了每种典型技术的嵌入和提取过程。最后,对可逆数据隐藏技术未来的研究趋势进行了展望。     

基于混沌映射和置换有序二进制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。     

基于像素值排序最值阶跃响应的可逆信息隐藏

针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。     

基于二次预测误差和像素排序的可逆图像水印

为了提高可逆图像水印算法的性能,提出一种二次预测误差与像素排序相结合的可逆图像水印算法;该算法首先对像素进行二次误差预测;并利用相邻像素的误差值来确定其余像素的预测误差;然后采用局部复杂度对像素进行排序,以使具有较小误差值的像素被优先处理并进行数据嵌入;最后通过平移差值直方图生成零点间隙,利用冗余的零点间隙嵌入水印信息。实验结果表明,利用二次预测误差与像素排序技术,可以有效地提高像素的预测精度并降低图像失真;在相同的嵌入容量下,该算法嵌入水印后图像的PSNR比相关算法提高了1 dB左右,具有更好的不可感知性。     

一种基于位平面的差值扩展可逆水印算法

为了提高算法的嵌入容量和降低失真率等问题,文章提出一种基于图像位平面图分解理论的差值扩展算法,该算法只针对图像较低层的位平面图进行信息嵌入,不改变图像的其他较高位平面的像素值,通过这样的操作,在减小图像失真的同时,提高了总的信息隐藏量.