基于图像块分类阈值优化的改进可逆图像伪装

为了提高数字图像伪装中生成的伪装图像的视觉质量,提出一种基于图像块分类阈值优化的可逆图像伪装方案.根据统计特征对原始图像子块和目标图像子块进行分类,通过优化分类阈值使得生成伪装图像和目标图像的均方差最小,然后进行相应类内图像块匹配、块线性变换、块旋转和翻转校正,最终使原始图像伪装成目标图像.采用可逆信息隐藏的算法将恢复原图所需的变换参数信息嵌入伪装图像,接收方提取辅助信息,从而实现原始图像的无损恢复.实验结果表明,该算法生成的伪装图像的视觉效果比未经阈值优化的伪装图像的效果更好.