基于8邻域边缘预测的大容量医学脆弱可逆水印算法

针对传统中值边缘预测算法在没有边缘情况下预测准确值不高的问题,提出一种基于8邻域边缘预测的大容量医学脆弱可逆水印算法。考虑预测点邻域8像素在不同方向的影响不同,计算其在对应位置上的权重并进行优化,将8邻域预测值与中值边缘预测值比较,得到更精准的预测值。同时为避免恢复像素点浪费,将整体像素点划分区域后对预测点像素采用多层嵌入的方法大幅提高嵌入容量。最后,通过改进的预测误差直方图移位方法,将水印信息嵌入到载体图像中。实验结果表明,该算法能够实现对医学图像的可逆恢复,满足大容量嵌入的需求,同时对大部分攻击具有较强的脆弱性,保护了水印图像的安全。