一元二次方程插值空间大容量可逆信息隐藏

为解决现有可逆数据隐藏算法的隐藏容量和隐秘图像质量问题,提出一种基于一元二次方程插值空间的可逆信息隐藏算法。按照梯度预测性质将插值图像块分为边缘块和非边缘块,优先选择方差较小的分块嵌入信息,并运用一元二次方程插值算法OQEIAM和自适应梯度预测插值算法AGPIA隐藏非边缘块和边缘块信息。在SIPI数据集上的测试结果表明,该算法满载的平均容量ER高达4.0681bpp,已超过大部分同类算法,且具有较高的图像质量,过程中无附加信息、无数据溢出。所提方法显著提升在大容量可逆信息隐藏中的嵌入率和图像质量,为该领域提供一种新思路。

基于多特征和混沌加密的零水印算法

针对传统数字图像水印版权保护中存在的鲁棒性差和安全性低的问题,为提升不同图像零水印的可区分性,提出了一种基于多特征和混沌加密的零水印算法.首先根据整体与局部的角度提取图像的5维特征:均值特征、方差特征、偏态特征、峰度特征和HOG特征;然后利用新提出的基于混沌映射的块置乱方法加密水印图像;最后基于提取的多特征与置乱后水印,构造零水印信息.在版权认证过程中,首先提取多特征,再结合零水印信息,得到加密后水印;最后对其进行解密;即可实现版权认证.实验结果表明,所提出的方法效率高、安全性高、抗攻击能力强.基于多特征和混沌加密零水印算法综合了数字图像的多方面性质作为特征,稳定性高,提高了算法鲁棒性;同时采用新提出的基于混沌映射的块置乱方法提高了水印图像安全性,有效地解决了图像水印鲁棒性差和安全性低的问题.