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。

基于改进像素排序预测的大容量可逆数据隐藏

基于像素排序的误差扩展方法能实现高保真度的可逆数据隐藏,但嵌入容量较小。针对这一问题,Qu等人提出了以像素为单位的像素排序方法,即使用排序后的上下文像素来预测目标像素。尽管在嵌入容量上实现了较大突破,但Qu算法单一的嵌入策略不能充分利用平滑区域的数据冗余。考虑到以像素为单位的像素排序方法避免了嵌入像素定位问题,提出进一步划分目标像素,并相应地提出了新的基于方向编码的嵌入策略和两轮嵌入式的数据嵌入方案。平滑区域的目标像素预测准确率高,通过双向修改该类像素实施数据嵌入能使得嵌入容量增幅达50%,这意味着后续嵌入操作仅需更少量的非平滑区域目标像素,因此算法可以采用更小的区域复杂度阈值以提高预测准确率。实验结果表明该工作不仅进一步稳固了Qu算法在嵌入容量上的优势,并且有利于提高嵌入图像保真度。与现有基于像素排序的误差扩展方法相比,该算法在多数情况下能取得更优的嵌入图像保真度。

偏置型像素预测的航拍图像可逆信息隐藏

航拍绝缘子图像在电力线路设备巡检中具有重要意义,无人机一般使用电荷藕合器件图像传感器,拍出的绝缘子图像通常分辨率低、噪点多、背景复杂度差别大,因此对信息嵌入容量和图像保真度要求高。针对上述特点,提出了一种基于偏置型像素预测的可逆信息隐藏方法。新方法标识了动态窗口像素块内的像素,设计了偏置型预测像素选择策略,结合均衡型方案对SIPI标准图像库的Lena和Airplane以及3幅航拍工况绝缘子图像进行了实验分析。结果表明,偏置型方案可以在不降低嵌入质量的前提下,获得更高的嵌入容量。

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.

远程小目标图像特征精准匹配方法研究与仿真

研究远程图像中小目标区域的准确匹配问题。远程采集的图像中目标过小,像素与周围环境排列过于紧密,背景灰度值与目标灰度值非常相近,像素特征很难通过阀值与背景完整分割。传统的灰度图像小目标匹配的方法,当图像中的像素特征高度重合的情况下,会导致图像特征局部模糊,特征匹配的准确性不高。提出一种低频像素排序和高斯金字塔分解的弱小目标匹配方法,通过提取出图像中的像素频率信息,并对其进行排序,利用高斯金字塔分解结果将图像中的目标细化,并依此完成准确匹配。实验证明,改进的匹配方法能够准确匹配图像小目标区域,可为图像匹配优化提供参考。

基于改进PVO自适应嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法

针对加密图像像素间相关性小,嵌入数据困难等问题,提出了一种基于改进PVO自适应嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法。首先将加密图像进行分块处理,所有图像块依据块复杂度自适应地分为多个等级,图像块所在等级越高,所能嵌入数据的容量越大;并对块内像素根据灰度值大小进行升序排列,然后根据排序结果和图像块所在等级确定中间若干位置像素值作为目标像素,目标像素预测分块内其他像素;最后,预测结果根据相关性强度自适应地嵌入秘密信息。实验结果证明此方法具有较好的嵌入质量和嵌入容量。

基于信息预处理的PPVO可逆信息隐藏算法

基于像素的像素排序(PPVO)方法使用上下文概念,以像素为嵌入单位,极大地提高了嵌入量。为了进一步提高嵌入量和保证图像的保真度,对数据流秘密信息进行映射变换,嵌入率提高为原来的150%;当秘密信息是扫描文档图像时,对其进行半色调和四叉树处理,使实际嵌入量提高4倍左右。实验数据表明,提出的方法显著提高了嵌入容量,而且图像保真度效果更好。