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.     

一种新的空域图像信息隐藏算法

在空域图像信息隐藏算法中,LSB算法嵌入容量大,但鲁棒性差,MSB算法的鲁棒性有了一定提高,但嵌入容量大大降低。本文提出了一种新的空域信息隐藏算法。该算法对图像的每个像素都做修改以实现较大的嵌入容量,通过区间设定和扩展因子来提高算法的鲁棒性。实验表明,本算法鲁棒性优于LSB算法并且隐藏容量优于MSB算法,因此,本算法可应用于隐蔽通信     

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。     

大容量的高效三像素匹配隐写方法

利用相邻三像素为基本嵌入单元,以最小化像素修改幅度为目标,同时使嵌入单元中相邻像素的像素差修改幅度也尽量小,设计隐写提取函数.嵌入信息时根据提取函数对像素进行修改,可保证对像素尽可能少修改的同时,尽可能地保持了图像内容.实验表明:在同样的大嵌入容量下,该方法的嵌入效率、视觉效果和安全性均优于已有方法.     

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.     

基于相邻直方图的LSB替换隐写分析算法

提出一种新的针对空域LSB替换隐写的检测算法。LSB替换隐写通过改变图像的像素灰度值的最低意义位的值来达到嵌入秘密信息的目的。LSB替换隐写时会引起像素灰度值间的不对称,根据这个特点,提出基于相邻像素直方图的隐写分析算法。该方法易于实现,物理意义直观。实验结果表明该法具有较好的检测能力。     

采用预测编码的图像隐写分析算法

通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。     

基于图像多域特征缩放与BP网络的信息隐藏盲检测

为了提高图像信息隐藏通用盲检测的正确检测率，扩大通用盲检测的适用范围，提出一种基于多域特征缩放的图像信息隐藏盲检测方法，从图像的空域、DCT域和DWT域分别提取相邻像素对统计偏离度、DCT系数宏块中拉普拉斯分布的尺度参数的方差，以及小波系数高阶统计量作为特征，并按域进行特征值缩放，组成26维向量；然后设计BP神经网络分类器，进行训练和分类实现，对8种BMP和JPEG图像典型隐藏方法在多种嵌入比率情况下进行了实验，结果表明：该方法能对多种典型隐藏方法进行较为可靠的盲检测。