基于差值直方图的简单高效可逆信息隐藏方法

提出一种基于图像相邻像素差值直方图的可逆信息隐藏方法,运用该方法同时提高了信息嵌入容量和嵌入信息后的图像质量。首先对原始图像进行分块、扫描并求取差值直方图,然后在分块图像的差值直方图中选取最高的两个峰值点并向两个方向移位来产生空缺用于信息嵌入。算法充分利用了自然图像的相邻相似特性,同时提高了基于直方图的信息隐藏方案的峰值点数目和峰值点高度,从而大大提高信息嵌入容量。此外,算法在信息嵌入前对待嵌入信息的预处理使得在嵌入同样容量的信息时,对载体图像的影响更小,具有更好的嵌入后图像质量。     

基于图像块像素差的大容量无损信息隐藏算法

为使提取嵌入的秘密信息后能无损恢复原始载体图像,提出一种基于图像块相邻像素差的大容量无损信息隐藏算法。将原始载体图像进行分块,并按一定顺序扫描图像块得到一系列像素序列,通过计算每个序列中相邻像素的差值得到差值直方图,从中选择2个最大峰值点将秘密信息嵌入。实验结果表明,与其他无损嵌入算法相比,该算法在保证较好不可见性的情况下,信息嵌入容量较大,峰值信噪比较高。     

基于不同扫描顺序差值的可逆信息隐藏算法

为实现敏感图像的大容量可逆信息隐藏,提出一种基于图像相邻像素差值的大容量无损隐藏算法。通过将图像分块,对每个分块按照不同的扫描顺序计算差值,对差值序列进行比较,选取最优扫描顺序生成的差值直方图。从差值直方图中选取2个最大峰值点,每个峰值点选取最近的多个零值点,在峰值像素点插入多位秘密信息,从而实现图像大容量的可逆信息隐藏。仿真结果表明,该算法能根据不同分块图像的像素分布动态选择最优扫描顺序,且利用双峰值多零点嵌入,在嵌入隐秘信息后的峰值信噪比相差不大的情况下,可大幅提高隐写容量。     

一种基于像素预测的图像可逆信息隐藏策略

基于像素点预测的可逆信息隐藏(Reversible Data Hiding,RDH)是当今一种低失真、高容量的信息隐藏策略,特别是对于差值扩展和直方图平移算法而言,准确预测可以同时提高数据容量和减小图像失真。文中提出了一种基于像素预测差的直方图平移方案。首先,采用Warped Distance算法来对像素值进行预测,并在此基础上利用图像的局部梯度来实现对像素值的更精确预测。综合上述两种策略,改进了现有的直方图平移算法,同时也给出了防止像素值在平移后溢出的建议。实验结果表明,相对于近年来的其他方案,该方案能够在保证图像质量的情况下有效提升数据嵌入量,并且通过调整数据嵌入层级,可以在具体使用该算法时针对图像质量和数据嵌入量进行权衡。这也进一步说明了利用图像的局部特性,特别是梯度与图像局部几何相似性,可以有效提升像素预测的精度,从而改善可逆信息隐藏的容量-失真性能。     

一种基于差值直方图平移的多层可逆水印算法

提出一种基于差值直方图平移的多层可逆水印算法。首先划分图像块,每个图像块内产生两个差值;然后建立所有差值的直方图,使得产生的直方图陡峭,峰值点出现频率较大;最后利用矩阵编码的思想在每个图像块内至多修改一个像素的值,达到同时嵌入水印和平移直方图的目的。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,嵌入水印后图像的PSNR高于52.90 db,嵌入容量较高,算法复杂度较低。     

自适应的无损像素差分隐写算法

提出一种自适应的无损像素差分隐藏算法,利用像素块差值的最大值和门限值的关系,在平滑区域和边缘区域嵌入较多的隐藏信息,在中间地带嵌入较少的信息。实验结果表明,该算法可以提高数据隐藏的容量,实现隐藏信息的盲提取,有效抵抗差分直方图的攻击,无损恢复原始载体图像。     

基于差值直方图平移的密文域可逆信息隐藏算法

目前的差值直方图平移算法多数存在嵌入容量偏低的缺点,因此,在信息隐藏算法的基础上,提出一种大容量的密文域可逆信息隐藏算法。利用单同态加密在加密域内直接对图像进行操作,将图像分成大小相同的块,每块图像的像素根据位置关系进行分组,通过对互不重叠的4个相邻像素作差建立分块差值直方图,再选取两侧边缘值作为嵌入位置以提高嵌入容量。实验结果表明,该算法在提高信息嵌入率的同时可保证直接解密后的图像具有较高的PSNR值,并且能够完全恢复载体图像。     

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     

整数变换实现大容量图像无损信息隐藏

目的 针对图像无损信息隐藏中嵌入容量和隐藏图像质量问题,描述了一种基于可逆整数变换算法在图像中实现较大容量数据嵌入的无损隐藏方法。方法 定义的可逆整数变换算法先计算图像块n个像素点的整数平均值,在整数变换过程中将各像素点与平均值之间的差值扩展到4倍。结果 整数变换后图像块所有像素点最低两位有效位相同,产生的冗余信息可用来嵌入2(n-1)比特数据。结论 给出了一种新的可逆整数变换算法并实现较大容量图像无损信息隐藏,实验结果表明该方法具有较大的数据嵌入容量和较好的隐藏图像质量,嵌入数据和原宿主图像均能从隐藏图像中无失真恢复。     

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。     

Reversible data hiding scheme based on neighboring pixel differences

In this paper, we propose a reversible data hiding algorithm for grayscale images. Specifically, our algorithm is based on the histogram modification technique. The premise of this algorithm is that a histogram is constructed from the differences between each pixel and its neighbors. In the data embedding process, a modified histogram shifting scheme is used to embed a secret message into the pixels whose pixel difference is located at the peak value within the histogram. Experimental results show that our algorithm can achieve higher embedding capacity and imperceptible distortion. Performance comparisons with other existing algorithms are also provided to demonstrate the feasibility of our proposed algorithm in reversible data hiding.     

Reversible data hiding for high quality images exploiting interpolation and direction order mechanism

Reversible data hiding can restore the original image from the stego image without any distortion after the embedded secret message is exactly extracted. In this paper, a novel, reversible, data hiding scheme for high quality images is proposed in spatial domain. To increase embedding capacity and enhance image quality, the proposed scheme classifies all pixels as wall pixels and non-wall pixels. For wall pixel, the interpolation error is used to embed secret data over the interpolation prediction method. In contrast, the difference value between the non-wall pixel and its parent pixel, which is defined by the direction order, is computed to hide secret data based on the histogram shifting. The experimental results demonstrate that our scheme provides a larger payload and a better image quality than some existing schemes. Moreover, the performance of the proposed scheme is more stable for different images.     

Reversible data hiding based on block median preservation

This paper proposes a reversible data hiding scheme for gray level images. It exploits the high correlation among image block pixels to produce a difference histogram. Secret data is embedded based on a multi-level histogram shifting mechanism with reference to the integer median of each block. The image blocks are divided into four categories due to four corresponding embedding strategies, aiming at preserving the medians during data embedding. In decoder, the median pixels are retrieved first followed by the hidden data extraction, and the host image can be accurately recovered via an inverse histogram shifting mechanism after removing the secret data from the marked image. Experimental results validate the effectiveness of our scheme and demonstrate that it outperforms several previous methods in terms of capacity and marked image’s quality.     

High capacity reversible hiding scheme based on interpolation,difference expansion,and histogram shifting

Difference expansion and histogram shifting methods are two popular hiding strategies that have been widely used in many researches. For example, Hong and Chen developed a reversible hiding method based on interpolation and histogram shifting. The image quality of their scheme is exceptional; however, their scheme needs to keep and transmit two peak points for secret data extraction and pixel recovering. Moreover, the reference pixels in their scheme cannot be used to embed secret data that will decrease the hiding capacity. Therefore, this paper shall propose a reversible hiding method to enhance their scheme. The proposed method applies the difference expansion, histogram shifting and interpolation strategies to conceal secret data in the reference pixels for increasing the hiding payload. Experimental results indicate that the proposed method performs better in terms of hiding capacity than recently developed methods.     

基于块参照像素的无损信息隐藏算法

提出一种具有高嵌入容量的图像无损信息隐藏算法。首先将载体图像分成互不重叠的子块,然后在每块中选定一个参照像素,并计算参照像素与块内其它像素的差。在像素差直方图移位产生冗余空间之后,机密信息就可以无损地嵌入到这些冗余空间中。该方法在机密信息提取后可完全恢复载体图像,而且提取机密信息和恢复载体图像不需要除机密信息长度之外的任何信息。实验结果表明了该算法的有效性。     

利用像素置换的自适应可逆信息隐藏

目的 像素置换作为一种可逆信息隐藏方式具有良好的抗灰度直方图隐写分析能力,但嵌入容量偏小一直是其缺陷。针对这一问题,提出了一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏算法。方法 首先,与传统2×2像素块结构相比构造了尺寸更小的像素对结构,使得载体图像可以被更稠密地分割,为嵌入容量的提升提供了基数条件。其次,提出适用于该新像素结构的可嵌像素对（EPP）筛选条件,避免嵌入过程引起图像质量大幅下降。之后,根据EPP的灰度趋势差异对其进行自适应预编码,提高Huffman编码压缩比,进一步提升算法嵌入容量。最终,通过像素置换嵌入信息。结果 与2×2像素块结构的非自适应图像隐写算法相比,在同样保证灰度直方图稳定性的情况下该算法的PSNR提高了32%左右,嵌入容量提高了95%以上。其中自适应性对嵌入容量提升的贡献极大。结论 本文算法同时具有抗灰度直方图隐写分析能力与高嵌入容量性的可逆信息隐藏。算法构造了更高效的可嵌单位,并且针对不同载体图像的特点对其可嵌区域进行差异化编码。实验结果表明,本文算法在具有更好的不可见性的同时,嵌入容量得到大幅提升。