基于邻域预测差值直方图平移的可逆信息隐藏

在基于直方图平移的可逆信息隐藏算法中,应用二叉树算法向接收方传送峰值像素和零值像素对,通过三角向后预测算子和错误能量估计可以提高负载和图像质量。但鉴于三角向后预测算子的预测准确度不高,提出一种基于邻域预测差值直方图平移的可逆信息隐藏算法。采用领域均值预测代替三角向后预测,并对错误能量估计和提取秘密信息算法进行相应的改进。实验结果表明,在常用的7张实验图像中,与双二叉树错误能量估计算法相比,该可逆信息隐藏算法的满负载量平均提高8.7%,在某些相同参数条件下负载提高达到300%,其预测更加准确、负载量更高,并且能有效提高破译难度。

基于小波变换的图象分层预测差值编码

二元正交小波变换能实现图象多分辨率的塔形结构表示，相邻两层水平和垂直方向的分辨率以２（或１／２）的因子改变，上一层的每个系数对应下一层的２×２区域，相邻两层存在着较大的空域相关性，为进一步减少小波变换系数的冗余性，我们提出了图象分层预测差值编码，实验表明分层预测差值编码能从整体上大幅度地减少小波变换系数的冗余性。

基于预测差值的医学图像可逆信息隐藏

针对目前医学图像需要对图像中特殊区域进行划分以及在应用于医学图像时效果不稳定、嵌入容量小等问题,结合医学图像的特点,提出一种基于预测差值的可逆信息隐藏算法。首先采用中值边缘预测算法计算预测差值,再根据预测差值的分类进行信息嵌入和像素平移;在形成载密图像的过程中,为防止像素值溢出,对原始图像进行多次预嵌入来标记所有可能发生溢出的像素点位置,且标记过的像素点不再修改。实验结果表明,本文算法能在保证图像质量的同时获得较高的嵌入量。

一种选择性补偿机制的预测差值可逆数据隐藏方法

为了改善预测差值扩展(PEE)算法的可视化质量,采用一种局部预测方法,提出基于选择性补偿机制的预测差值可逆数据隐藏算法。将2×2像素块中左上角像素和右下角像素依次作为待预测像素,然后使用其下方和右方的相邻像素分别进行预测并计算预测差值,依据两个预测差值所满足的条件选择实施补偿操作,并完成信息隐藏过程。实验结果表明,预测差值扩展算法引入补偿机制后,在同等嵌入量条件下,能一定程度降低信息嵌入对像素值变动的影响,增强图像保真度。

基于预测差值扩展的WSN数据完整性认证方法

传统的基于加密的认证方法在能量消耗、存储空间以及计算能力等方面开销过大,并不适合WSN;已有的基于水印的认证方案对原始数据有不同程度的不可逆修改。提出一种新的基于预测差值扩展的认证方法(PDE-WC),传感器数据流基于哈希函数产生水印信息,利用预测器产生预测差值,将水印信息嵌入差值,组织成水印链发送;接收节点提取并进行水印信息比对,比对一致则通过认证,并利用相同的预测器产生预测差进而完整恢复原始数据。实验表明,该方案具有更好的篡改识别率,同时对于通过认证的数据帧可以实现原始数据的完整恢复。

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。

基于单步预测输出差值抑制超调的改进预测控制算法

为抑制传统预测控制算法中产生的超调量同时减小计算规模,提出了一种基于单步预测输出差值抑制超调的改进广义预测控制算法.通过在性能指标函数中引入单步预测输出差值项K[y(k+d+2/k)-y(k+d+1/k)]2有效抑制了2次预测输出之间的剧烈波动,从而有效抑制了超调量的产生,同时计算量的增加很小.算法中同时考虑了系统的时滞特性对控制过程的影响,即单步预测输出差值项施加在当前的输入控制量Δu(k)开始在预测输出中起作用之后.通过柔化系统输入Δu(k+j)有效避免了矩阵求逆运算,因此算法的计算量进一步减小.仿真实验证明该算法不仅可以有效抑制超调的产生而且可以加快算法的跟踪速度.

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。

基于分块预测的差值直方图平移的可逆水印算法

提出一种基于分块的预测差值直方图平移的可逆水印算法。在保持图像视觉效果的前提下,简化了算法步骤,嵌入和提取水印前,不需要进行复杂的预处理,只需要进行分块即可。算法首先把图像划分成4×4的图像块,然后每4个像素为一组,选取1个像素和它周边的3个像素,使用周边3个像素生成预测值,使用预测值与选取的像素进行比较,产生差值,差值进行向下取整,一个图像块内生成4个差值。然后生成差值直方图,选取0值点作为判断标准,差值为0可以嵌入水印。实验表明,该算法不仅可以实现可逆水印,而且水印不可见性较好,实验简单易行,嵌入水印后图像的PSNR高,图像视觉效果好。

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。

基于自适应MSB与差值预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法

为提高密文域可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI)的嵌入容量,提出了一种基于自适应MSB(most significant bit)与差值预测的RDH-EI方案。首先将图像进行分块,然后进行块级加密和置乱以抵抗对于加密图像的分析。在嵌入数据阶段,对于自适应MSB预测的方法进行改进,将没有嵌入数据的块,利用部分块内像素之间差值很小的特点采用自适应差值预测的方法嵌入数据,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其他像素从而腾出更多的嵌入空间。实验结果表明,所提方法具有可逆性和可分离性,并且在自适应MSB预测方法的基础上进一步提高了嵌入容量,对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高了大约7445 bit。

基于像素对平均预测的可逆信息隐藏

可逆信息隐藏之所以可逆是因为现存方案都以图像中某种不变的特性为准来完成可逆操作。基于此原理,区别于现存方案,选择两像素间的平均值作为不变特性,再借助于直方图平移的思想提出了一种基于像素对平均预测的直方图平移的可逆信息隐藏方案。它是在保证每次操作时两像素间平均值保持不变的前提下利用差分直方图思想完成嵌入和提取信息并无损恢复原始图像的操作。实验结果证明本方案在保证良好的图像质量前提下嵌入容量也得到提高,同时产生较少的辅助信息,与相关研究方案相比具有良好的优越性。

服装产品的市场需求预测研究——以Z公司为例

本文研究提出了一种基于时间序列模型ARIMA预测模型加边信息影响因子的影响下非线性CNN-LSTM模型结合的ARIMA-CNN-LSTM模型对在亚马逊电商平台销售的Z公司服装产品的市场需求销量预测研究。首先使用ARIMA模型对Z公司服装产品在亚马逊平台销售数据进行时序预测,得出销售量的变化趋势;采用CNN-LSTM模型结合对影响销售量随机变化的因子,对ARIMA模型预测结果与实际值的差值预测,以修正原始的ARIMA预测结果。通过历史数据进行仿真实验对模型进行测试,结果表明,相比其他预测模型,ARIMA-CNN-LSTM模型可以更加准确和全面描述Z公司在亚马逊平台的产品市场预测需求量的复杂变化规律,提高需求预测的精准度。

基于差值直方图平移的彩色图像可逆信息隐藏

针对现有直方图平移算法嵌入容量偏低、不适合彩色图像等缺点,提出一种基于预测误差差值直方图平移的彩色图像可逆信息隐藏算法。除使用双分量差值以外,还加入了第3分量计算差值,根据预测误差之间的关系,将差值分成5种,从而有效地减小差值,提高嵌入容量和图像质量。通过扩展像素值嵌入信息,利用像素值可扩展性定位不可扩展像素,并嵌入少量的标志信息代替溢出定位图,采用两轮嵌入避免使用最坏测试法判断像素值可扩展性,以减少辅助信息量,进一步提高嵌入容量。实验结果表明,本文算法在嵌入容量和图像质量两方面均有较大优势,与其它可逆嵌入方法相比,算法整体性能更高。

基于分段差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏

针对Tian差值扩展技术存在过分修改像素值、定位图较大等缺点,提出一种基于分段差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量之间的相关性减小差值,并将较小的差值扩展量分散到两个色彩分量中,采用分段差值扩展和位平面替换的方法嵌入数据,从而减少不可扩展差值的数量,提高定位图的压缩率,根据差值次低位平面的可改变性定位不可变差值,从而提高嵌入容量。提取端在提取信息后可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,该算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有较大的提高。

基于差值二次可扩展性的彩色图像可擦除水印

提出了一种基于差值二次可扩展性的彩色图像可擦除水印算法.利用色彩分量之间的相关性减小差值,将较小的差值扩展量分散到2个色彩分量中,从而减小像素值的修改量,提高含印图像的质量.采用修改像素值LSB的方法嵌入水印,并利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,采用调整临界像素值的方法避免像素溢出,在另一色彩分量中嵌入少量的辅助信息代替定位图,确保水印的嵌入率达到最大值.实验结果表明,该算法嵌入的水印不可见性好,在擦除水印后能够无损地恢复原始图像.

H.264码率控制中mad预测的一种改进算法

码率控制是H.264中的一个重要的组成部分,好的码率控制可以有效地提高压缩图像的质量。而目标比特数的来准确估计,对码率控制的工作的好坏,起着不可忽略的作用。该文针对jm模型以及以往研究中,目标比特数的分配和实际比特数存在差值较大的缺点,分析了其不良影响,并提出了对mad预测的改进措施,以此来提高R-Q模型的准确性,从而提高QP预测的精确度,并通过实验结果证明其的合理性。

儿童运动行距预测能力的发展及影响因素

采用计算机软件控制实验，以三种不同运动速度、四种不同运动行距组合呈现的光点运动为刺激物，每次光点在暴露运动一段行程后进入遮蔽，要求儿童判断光点到达目标位置时按键反应。主要结果表明：（１）儿童运动行距预测能力的发展表现为５─８岁和１２─１９岁两个加速期及８─１２岁一个过渡期的发展模式。但在过渡期内，儿童的预测误差偏向有显著变化；（２）客体运动速度对儿童运动行距预测操作精度有显著影响，慢速下精度较高；（３）客体运动行距、被试性别并不影响儿童的行距预测操作；（４）５岁、１２岁与１９岁儿童多倾向于超前反应。

基于二维直方图移位的图像认证算法

针对如何检测数字图像内容是否完整、有无篡改,提高认证图像质量的问题,提出了一种基于二维直方图移位的图像认证算法。首先,在棋盘格结构中利用两种预测差值计算方法构建原始图像的二维直方图,由预先设定的参数选择可嵌入信道,并确定可嵌入信道峰值点的位置,将可嵌入信道移位。然后结合直方图信息嵌入方法将认证信息嵌入到图像分块中。在篡改检测过程中采用分层篡改检测方法,有效提高篡改检测准确度。实验结果显示,该算法不仅可以抵抗噪声攻击,而且当参数设定为2和4时,认证图像的平均峰值信噪比(PSNR)分别为52.37 d B和50.33 d B,进一步提高了图像质量。实结果表明,所提算法安全性高,可实现可逆水印,并准确定位出篡改区域。

基于二维直方图平移的可逆图像水印算法

针对如何检测灰度图像内容是否完整,提高认证图像的质量和水印隐蔽性问题,提出基于二维直方图平移的可逆图像水印算法。用左下两邻域预测差值计算方法解决图像在嵌入容量较大的情况下,水印隐蔽性和认证图像质量不高的问题。对比嵌入和提取水印的篡改检测方法定位出图像被篡改的区域,进一步增强图像完整性的认证。实验结果表明,在保持相同嵌入容量的情况下,该方法提高了含水印图像的质量,增强了水印的不可见性。