基于单向极值预测误差扩展的可逆信息隐藏算法

为了能够有效解决现有可逆信息隐藏算法中高失真、低嵌入的问题,提出了一种基于单向极值预测误差扩展的可逆信息隐藏算法。该算法采用像素菱形预测策略,利用目标像素十字邻域上的4个参考像素,计算其预测误差值,并通过相邻参考像素的预测误差值对其进行差值预测,利用二者的冗余性,计算出2个极值预测器,生成相应的非对称直方图;然后计算出各目标像素的局部复杂度值,根据该值的高低,对像素进行排序,以使得低复杂度的像素被优先处理;最后通过对直方图的单向预测误差扩展,将水印信息分为两轮依次进行自适应嵌入。实验结果表明,该算法不仅具备较高的嵌入容量,此外在相同嵌入容量下,其载密图像的PSNR值与对比算法相比提高了2 dB左右,具有更高的视觉质量。

基于误差扩展与像素容量评估的图像水印算法

为了解决当前图像水印算法无法准确预测相邻像素间的误差值,不能根据像素的局部纹理特征差异来自适应确定其嵌入容量,导致复原水印信息存在较大失真以及水印容量较小的问题,本文提出了基于误差扩展与像素容量评估的无损图像水印算法.首先,设计动态混淆方法,对水印信息完成加密;再考虑3个相邻像素,引入边缘像素预测机制,准确预测载体图像的每个像素值,获取其对应的误差值;随后,利用载体图像中的任意3个相邻像素的方差,设计像素容量评估方法,对其水印容量完成评估;借助误差扩展技术,设计水印信息嵌入机制,根据像素容量评估结果,将不同容量的水印数据植入到载体图像的不同像素中,获取水印图像;最后,建立水印提取方法,结合解密密钥,准确复原水印信息.实验数据表明:与当前图像水印技术相比,所提算法具有更高的水印质量与水印容量.

基于全方向预测与误差扩展的可逆数据隐藏

提出一种具有高容量低失真特点的可逆图像数据隐藏算法.通过扩展像素的预测误差值将数据嵌入图像宿主中,可在提取嵌入的数据后准确还原原始图像.与大部分基于预测误差扩展的算法不同的是,提出一种具有全方向上下文的预测器以提高预测精度.提出一种基于差值扩展的嵌入算法将数据嵌入预测误差中,并提出一种仅需少量附加数据的边界表策略以避免像素溢出问题.实验数据表明,提出的全方向预测器能有效提高预测精度,并且结合提出的扩展算法与边界表,其嵌入容量与宿主图像质量较已有的可逆数据隐藏算法都有所提高.

基于像素评估与运动补偿预测误差扩展的视频水印算法

目的为了解决当前视频水印技术因忽略了视频像素特性与时间的相关性,从而出现嵌入失真和水印容量较低等不足,设计一种基于像素评估和运动补偿预测误差扩展的自适应视频水印算法。方法首先,引入运动补偿预测误差扩展方法,预估每个视频帧的像素灰度值,从而获取其对应的运动补偿预测误差。再依据预测误差,计算像素的运动补偿局部标准差,将整个视频分割为平滑和非平滑子块。依据运动补偿局部标准差,结合像素选择阈值,从平滑块中选择出合适的像素用于嵌入水印。依据评估的水印容量与选择的视频像素,针对不同的像素,设计不同的水印嵌入机制,将水印信息隐藏到视频特定的像素中,通过完成边信息的嵌入,从而输出水印视频。最后,构建水印提取方法,从水印图像中检测出初始水印。结果测试数据显示,与当前视频水印方法相比,所提算法具有更高的水印容量和更低的失真度,其最大水印容量为2 bits,提取水印信息的PSNR值在40 dB以上。结论所提算法具有良好的不可感知性与较低的失真,在版权保护、信息防伪等领域具有一定的应用价值。

一种改进的预测误差扩展可逆数据隐藏算法

利用灰度图像的值特征,本文在预测误差扩展算法基础上,提出一种改进的可逆数据隐藏算法.该算法对边界像素结合其邻接像素进行判断,在保证不会产生溢出时嵌入数据,以提高原载体图像的数据嵌入率,并降低辅助数据容量.最后选取自然图像与医学图像进行实验证明,该数据隐藏算法在嵌入容量、图像视觉质量方法均取得较好的效果.

基于预测误差扩展的高动态范围图像可逆数据隐藏

针对高动态范围(HDR)图像组成通道复杂、数据隐藏较为困难的问题,提出一种基于预测误差扩展的HDR图像可逆数据隐藏算法.首先采用光辉格式编码HDR图像;然后利用HDR图像组成通道间的冗余性,把像素分为平滑和边缘像素2类;再对这2类像素分别采取不同的嵌入方式,并根据排序策略依次对像素点嵌入数据;最后在提取端提取信息之后,载体图像可以完整恢复.实验结果表明,相对于传统数据隐藏算法,该算法更好地利用了HDR图像通道间的相互关系,在图像失真较少的情况下可以隐藏更多的数据.

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。

基于预测误差扩展的可逆文本水印算法

为了避免在水印嵌入后造成文本内容的永久性改变,该文借鉴图像中可恢复水印的思想,将预测误差扩展应用于文本文档,提出了一种基于预测误差扩展的可逆中文文本水印算法。该算法以句子为单位,通过上下文搭配度大小选择可替换的词语,最后利用预测误差扩展和混沌序列,实现水印的嵌入。研究结果表明该算法不仅具有较高的安全性,而且能有效地提取水印和无损地恢复出原始文本。

基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法

对于可逆水印技术在三维医学图像中的应用问题,提出一种基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法。首先根据像素间的三维梯度变化预测像素从而得到预测误差;然后结合磁共振成像生成的三维医学图像的特征,采用单向直方图位移与预测误差扩展相结合的方法将外部信息嵌入至三维医学图像;最后,重新预测像素,提取外部信息,恢复原始三维图像。实验结果表明,在MR-head和MR-chest测试数据体上,与二维梯度预测相比,所提算法预测误差的平均绝对偏差分别降低1. 09和1. 40,每个像素的最大嵌入容量分别增加0. 045 6比特和0. 129 1比特,从而能够更准确地预测像素值,嵌入更多的外部信息。该算法可应用于对三维医学图像的篡改检测以及患者隐私保护。

改进的成对预测误差扩展可逆数据隐藏算法

基于成对预测误差扩展是目前一种大容量低失真的可逆数据隐藏技术。误差扩展算法通过生成二维预测误差直方图确定最优扩展路径以完成自适应地修改。中值边缘检测器和菱形预测的方法只考虑了部分被测像素周围的相邻像素,本文考虑了被测像素周围的八个像素值,更好地利用了图像像素之间的相关性,并在此基础上,更精确地区分像素局部区域纹理度的高低,来实现选择像素值的精确度。所提方法在嵌入相同容量的秘密信息时,图像的失真度都优于现有算法,具有更好的视觉质量。

基于图像插值误差扩展的可逆医学图像水印

将水印信息嵌入到音频,图像或视频等数字信号中可以保护产品的版权信息。在提取水印信息后,可逆水印图像可以在没有任何失真的情况下恢复原始图像。在本文中,我们利用加法插值误差扩展技术水印数据嵌入到图像的平滑区域中。与以前的水印方法不同,加法插值误差扩展通过对插值误差相加扩展或保持不变来嵌入比特“1”或“0”。由于只对平滑区域的像素进行了轻微的修改,因此保留了图像的高质量。实验结果还表明,与其他最先进的方案相比,所提出的方案可以提供更大的有效载荷容量和更高的图像保真度。

基于Walsh-Hadamard变换与预测误差扩展的图像水印算法

设计了基于可逆Walsh-Hadamard变换与预测误差扩展的图像水印算法。将载体图像分割为4×4的非重叠子块,引入Walsh-Hadamard变换,对每个子块进行处理,得到其域Hadamard,提取其直流分量与交流分量系数;基于Adaline神经网络,确定一个准确的预测系数,构建线性预测函数,计算每个交流系数的误差;对交流系数误差完成二进制表示,根据水印信息对误差进行扩展;考虑像素的溢出或下溢问题,从所有子块中指定一个平滑扩展块,通过设计水印嵌入方法,将水印信息嵌入到扩展块中,再借助Walsh-Hadamard逆变换,输出水印图像;构建水印提取机制,从水印图像中提取初始水印信息。实验结果显示：与当前水印图像相比,所提算法具有更高的不可感知性与更低的失真度。

扩展Nudging模式误差订正与初值蒙特卡洛集合预报的融合——模式参数和微分方程均有误差

本文主要研究扩展Nudging模式误差订正方案与初值蒙特卡洛集合预报的融合预报方法。这一方法首先使用历史资料估计出常数型模式误差,并将其叠加在模式倾向上作为新的预报模式,预报时再对此新预报模式的初始场叠加多了扰动,进行蒙特卡洛集合预报。这样在预报中不仅订正了模式误差,而且也考虑了初始场不确定性。在模式参数和微分方程均有误差的情况下,在最大简化气候模型的混沌台上,对这一新方法的预报效果做出全面的评估。数值试验结果表明,这一新方法在适当的人为扰动量级、预报时段和观测误差量级前提下,可以获得很好预报效果。

无定位图的预测误差差值扩展可逆数据隐藏

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像中,提出一种利用预测误差差值进行扩展嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、须嵌入定位图等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,对直方图平移技术进行改进,使得同等嵌入率下图像质量达到最佳;最后由两个色彩分量中像素的预测值之和决定可用于扩展嵌入的像素,无须保存溢出定位图,提取端在提取信息时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量,算法复杂度更低。

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.

基于预测误差差值扩展和最低有效位替换的可逆数据隐藏

将差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展和最低有效位(LSB)替换的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、定位图偏大等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,改变差值扩展公式以减少不可扩展差值的数量,提高定位图的压缩率,从而增加嵌入容量;最后,运用LSB替换法嵌入数据,将差值扩展与数据嵌入过程分离,嵌入端和提取端均只需进行一次差值扩展,嵌入和提取效率得以提高。提取端在提取信息时可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,该算法在提高嵌入容量和图像质量的同时降低了算法复杂度。

基于三分量预测误差差值扩展的可逆数据隐藏

针对传统差值扩展存在过分修改像素值、须嵌入定位图等缺陷,提出了一种新的彩色图像可逆数据隐藏算法。首先利用色彩分量之间的相关性减小差值,并根据扩展方向和差值的符号,用较小的差值扩展量修改部分色彩分量的像素值,扩展方向由可能产生上溢和下溢的像素数量决定;其次采用单向像素值调整的方法避免像素值溢出,并用少量的调整信息代替定位图,嵌入容量大幅提高;最后改进差值直方图平移技术控制嵌入容量和图像失真。提取端根据临界像素值的顺序定位调整的像素位置,用调整信息恢复调整的像素值,在提取信息的同时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,所提出的算法在大幅提高嵌入容量的同时,仍能保持较高的图像质量。

一种利用预测误差扩展的可逆信息隐藏算法

信息隐藏是将秘密信息嵌入进另一载体里的过程。可逆信息隐藏则是在秘密信息提取之后仍然能够无失真的恢复原始载体的技术。本文提出了一种利用预测误差扩展的可逆信息隐藏算法。首先讲图像根据复杂度分块,然后将秘密信息按照复杂度由高到低的顺序嵌入。同时使用Arnold变换加密秘密信息,因此可以提供更高的安全性。

基于错误控制编码的差值扩展可逆数字水印

可逆数字水印能在水印提取后将含印载体恢复到无失真的原始状态。Tian的基于差值扩展隐藏算法是目前容量最高但含印载体质量偏低的可逆隐藏算法。针对Tian中过度修改像素对值造成含印图像质量不必要下降问题,该文提出了基于错误控制编码的差值扩展可逆数字水印算法。该算法将像素对仅分为I,II两类。嵌入、提取及恢复过程对称,实现相对简单,含印图像质量在容载较低时得到很大提高。

像素预测误差耦合极限学习机的图像水印算法

为解决当前图像水印算法难以准确预测相邻两像素之间的差值,使其存在较大的嵌入失真问题,提出基于像素预测误差扩展与优化的极限学习机的图像水印算法。设计像素交叉混淆技术,对水印信息完成置乱,输出水印密文;引入变尺度混沌,对极限学习机进行优化;将混淆后的载体图像像素值作为优化极限学习机的输入信号,对其进行准确预测,引入像素预测误差扩展方法,设计水印信息嵌入机制,将水印数据嵌入到载体图像中;构建水印信息检测机制,利用解密密钥,准确提取出初始水印信息。实验结果表明,与当前水印技术相比,所提算法具有更低的嵌入失真与更高的水印不可感知性。