基于自适应直方图均衡化的医学图像可逆对比度增强算法

目前,一些可逆数据隐藏算法通常是对图像进行类似直方图均衡化的信息嵌入操作来实现对比度增强。这类方法虽然简单有效,但是缺乏明确的目标函数来指引参数选择,难以优化对比度增强效果,因而容易产生增强不足或过度增强等问题。为了优化可逆信息嵌入后的对比度增强效果,提出了一种基于自适应直方图均衡化并结合对比度增强的医学图像可逆数据隐藏算法。该方法基于预测误差扩展技术来实现可逆数据嵌入,并通过所定义的自适应直方图均衡化目标函数来优化预测残差直方图的修改,确定最优的数据嵌入点,在确保对比度增强的前提下实现低失真的可逆嵌入。实验结果表明,相比同类算法,所提方法在实现可逆嵌入的同时,能够进一步增强图像对比度,辅助提升医学图像中的目标识别效率。

基于预测误差直方图的密文域可逆信息隐藏算法

预测误差扩展是可逆信息隐藏的一种重要方法,预测误差直方图比像素直方图更加集中,峰值点更尖锐。为了增加密文图像的嵌入容量,提出一种基于预测误差直方图的可逆信息隐藏算法,并利用Paillier加密算法的同态特性在密文域中直接嵌入秘密信息。在预处理阶段使用中值预测模型对像素值进行预测,将第一行和第一列作为参考像素,对除参考像素外的所有像素进行预测,生成预测误差直方图,并通过预测误差直方图确定嵌入位置。这种方法充分利用图像像素,增加了目标像素的嵌入位置,从而增加了算法的嵌入容量。测试结果表明,本文的方法有效地提高了嵌入容量。

基于相邻像素预测的可逆图像信息隐藏软件

为了确保秘密信息在网络传输中的安全,文中利用预测误差直方图平移技术设计并开发出一款可逆图像信息隐藏软件。该软件是在PyCharm开发环境下使用Python语言实现,具有对BMP和TIFF等格式的载体图像进行秘密信息隐藏、提取以及载体图像还原等主要功能。经测试,软件运行稳定,各项功能操作简单方便。

基于预测多对非对称直方图的可逆信息隐藏

非对称预测误差直方图算法能够生成较0值偏左与较0值偏右的2个非对称直方图,在嵌入过程中,2个直方图向相反方向移动,使得部分被修改过的像素能够还原为原始像素,即发生补偿还原反应。针对该特点,结合多对直方图平移算法,生成2对非对称直方图,通过2轮非对称直方图嵌入即共4层数据嵌入,提高被修改过的像素发生补偿还原的概率。此外,通过研究数据嵌入后与原始图像峰值点和像素值的变化范围,将所有图像块分类,优先选取可嵌入概率高的图像块,减少不必要的像素修改。与其他算法相比,所提算法利用非对称直方图算法的补偿还原反应,并结合图像本身像素值分布特点,减少像素的无效修改,较好地保证了载密图像的质量。

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。

基于双声道信息相关性的音频文件可逆水印算法

本文提出一种基于双声道信息相关性的音频文件可逆水印隐藏算法,通过生成二维稀疏误差平面提高音频文件的可逆水印隐藏性能。本算法利用单声道目标音频点上下文间的一致性关系设计误差预测算法,提高误差预测精度。利用相同时刻双声道音频文件变化的一致性关系,构建近似预测误差对。基于音频文件单声道音频点之间的时间相关性和双声道之间的空间相关性,构建陡峭分布的二维预测误差直方图。根据预测误差二维直方图的分布特性自适应嵌入敏感信息,在提高嵌入容量的同时,降低载体音频文件失真。实验结果表明,当嵌入大量信息后,本方法具有更优的可逆水印隐藏性能和更高的音频保真度。

一种基于块分类和差值扩展的可逆数据隐藏算法

利用图像块的统计特性,描述一种新的基于差值扩展和块分类技术的可逆数据隐藏算法。首先,将图像分为数据嵌入区域和辅助信息嵌入区域。在数据嵌入区域,将分块后的图像利用周围图像块与目标图像块间的统计关系判断图像块的类型,从而根据类型差异嵌入不同数据量的信息,实现图像内容复杂度对数据嵌入量的控制。同时,利用方向判断准则选择对图像影响较小的方向嵌入,解决了单一嵌入方向对图像造成较大失真的问题。在辅助信息嵌入区域,采用MPE零溢出的特性嵌入位图辅助信息,避免嵌入辅助信息带来新的位图信息。对不同纹理图像进行实验测试以及与其他算法进行比较。研究结果表明:该算法具有良好的综合性能;在提高算法嵌入容量的同时,有效地降低了嵌入数据后对原始图像质量的影响。

基于帧间预测误差扩展的可逆视频水印

为了提高可逆视频水印的嵌入容量和嵌水印视频质量,提出一种使用运动估计和预测误差直方图修改的算法.在嵌入端,根据视频中相邻帧间的内容关系,对每一帧使用运动估计获得其像素的预测误差,生成预测误差直方图,并通过扩展位于直方图峰值点的预测误差来嵌入水印;在每帧的嵌入过程中会产生少量用于提取水印和还原视频的头信息,包括运动向量和边界表等,将其与水印一起嵌入到该帧的参考帧中.在提取端,先获取参考帧中的水印和头信息并还原参考帧,保证提取操作具有正确的上下文,然后根据获取的头信息和还原后的参考帧提取当前帧中的水印.实验结果表明,采用文中算法获得的预测误差直方图具有高度的集中性,并且对像素值的修改十分微小,比其他可逆水印算法具有更大的嵌入容量和更好的嵌水印视频质量.

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。

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。

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。

基于中值预测的四轮嵌入可逆信息隐藏算法

传统基于预测误差直方图平移的可逆信息隐藏算法大多通过固定顺序来扫描原始图像,从而进行数据嵌入,这种方式没有考虑图像本身的纹理信息,导致无效移位像素点较多,伪装图像视觉质量较差。为解决该问题,提出一种基于中值预测的四轮嵌入可逆信息隐藏算法,以在提高嵌入容量的同时降低伪装图像的失真率。利用相邻像素之间具有较强相关性的特点,在较小的误差值处聚集大量像素点,以得到更陡峭的预测误差直方图并提高嵌入容量。对每个像素点定义复杂度,根据复杂度的高低对预测误差进行排序,优先在图像平滑区域嵌入数据,从而有效减少无效移位像素点个数,降低伪装图像的失真率。实验结果表明,该算法的最大嵌入率可以达到0.3 bpp,在0.1 bpp的嵌入率下峰值信噪比高达55.15 dB,与非对称直方图算法、误差直方图移位算法等相比,其具有较高的嵌入容量和较小的视觉失真率。

使用直方图排序模型的自适应部分失真搜索

运动估计在视频编码中占据十分重要的地位,因为它能有效地去除图像序列的时域冗余,大大提高编码效率,但其计算复杂度较高,难以适应实时性要求较高的场合。为了降低运动估计的复杂度,提出了使用直方图排序模型进行匹配误差预测的快速匹配算法,该算法首先利用运动矢量相关性进行初始搜索中心预测,然后将块划分为1×4子块,利用当前块的像素直方图分析各子块的边缘强度,并根据边缘强度决定各子块匹配顺序,最后依据子块边缘强度大小利用已计算的子块部分失真自适应预测当前候选块匹配误差,可以在完成失真计算前较早的排除不可能的候选块,有效地降低匹配准则复杂度。实验结果表明,在不考虑额外开销的情况下,该算法比PDS算法减少92.62%的计算量,而图像质量基本不变,可以忽略不计。

基于预测误差和直方图对的无损数据隐藏方法

针对目前存在的大部分图像数据隐藏方法的嵌入量不大和视觉效果一般的问题,提出一种基于预测误差和直方图对的无损数据隐藏方法。在多灰度图像中,用某一像素点周围的八个像素点来预测中心像素点的灰度值,同时得到预测误差。再利用直方图对的方法,把数据嵌入到预测误差中。在嵌入过程中,以嵌入阈值和起伏阈值作为指导进行嵌入,通过调整这两个阈值,得到最佳的嵌入效果。实验表明,该方法在视觉效果和嵌入容量方面都取得很好的效果。

基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏

可逆信息隐藏是一种特殊的信息隐藏技术,在医学、军事和法律等领域具有重要的应用价值.本文提出一种基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏算法.首先,利用模型形状的局部相似性,预测顶点位置以获得预测误差序列,构造陡峭的预测误差直方图.然后,根据直方图的分布特点,直接使用嵌入区域内两组指定的预测误差来嵌入秘密信息,减少了辅助信息的传输.最后,为减少模型失真,根据载荷大小自适应地选取合适的嵌入区域,有效避免对预测误差过多移动.实验结果表明,本文提出的算法在小容量嵌入时能保持较高的视觉质量,适用于高保真的网格可逆信息隐藏.

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。

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题。针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案。该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息。在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素的无效修改量,提高率失真性能。

基于非对称直方图平移的可逆信息隐藏算法

利用两个非对称直方图分别向相反方向平移嵌入信息,会产生像素值的补偿还原效应,提出了一种更好的像素值预测方法,生成两个更偏向0值右侧和左侧的非对称预测误差直方图,这样的两个直方图在进行第二层信息嵌入时,会出现更多的像素点恢复到原始图像像素值,减少图像扭曲失真,提高载密图像质量。与传统算法相比,减少了参与直方图修改的像素量,进一步保护了载密图像质量。

基于非对称直方图修改的可逆信息隐藏方案

改进了一种可逆信息隐藏方案,利用2种不同的预测方法计算原始图像的预测误差,生成2个不对称的预测误差分布直方图,在进行秘密信息的嵌入时分别对2个不对称的预测误差分布直方图采取相反方向的平移方式。与传统方案相比,改进的方案可以更好地发挥互补嵌入策略的优点,使尽可能多的像素点发生像素值补偿现象,进一步保护了含密图像的质量。