基于差分扩张和差分平移的无损信息隐藏算法

基于差分扩张和差分平移提出了一种新的无损信息隐藏算法。在按照一定的顺序扫描图像得到一个灰度序列后,用该算法计算序列中任意2个相邻像素之间的差分,将差分大于K-1(K是由用户根据嵌入容量所选择的一个正整数)的向右扩张,差分小于-K的向左扩张,介于-K、K-1之间的差分用来隐藏信息。并通过适当调整图像灰度使得嵌入信息后差分的改变均匀分布在2个像素上,保证了较好的图像质量。与目前几种常见算法进行比较发现,本文算法在保持相同峰值信噪比的基础上,能够嵌入更多的信息。

可抵抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印

提出了一种可用于半脆弱认证的鲁棒可逆水印算法.该算法利用了鲁棒的统计量-图像均值,通过计算相邻两个图像子块均值的差分,根据差分的范围,将差分进行不同程度地平移来嵌入水印;再根据差分的平移量分别调整两个子块的各个像素,以保证算法的可逆性.同时该算法利用分块直方图调整来避免像素的溢出.对常见图像和三类医学图像(CT、超声波、X光图像)进行仿真实验,发现该可逆水印算法对JPEG压缩具有良好的鲁棒性.并且具有较高的图像质量.

基于差分扩张和平移的2D矢量地图的可逆水印

利用差分平移和差分扩张,提出一种新的应用于数字矢量地图的可逆水印算法。该算法通过调整地图中的顶点坐标进行水印嵌入。与差分扩张方法不同,该算法依次计算顶点坐标序列中任意2个相邻坐标之间差分,将差分大于K-1的向右平移,差分小于-K的向左平移,差分介于-K、K-1间的进行差分扩张并嵌入水印(K是由用户所确定的正整数),同时通过适当调整顶点的坐标使得嵌入水印后差分的改动均匀分布在2个坐标上,保证了较低的数据扰动。与Wang的算法相比,该算法在保持较低变形的基础上能够嵌入更多的水印信息。