奇偶性分类下大容量医学图像可逆水印算法

提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法.相比一般图像,医学图像拥有更多接近0值的像素点,在嵌入过程中容易溢出.通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息.本算法充分利用了医学图像中所有能携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率.为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法.实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量.对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升.     

基于奇偶性的大容量医学图像可逆水印算法

本文提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法。相比一般图像医学图像拥有更多接近0 值的像素点,在嵌入过程中容易溢出。通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息。本算法充分利用了医学图像中所有有能力携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率。为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法。实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量。对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升。     

基于LASSO的可逆图像水印算法

对于采用差值扩展-直方图平移的可逆水印算法,提高预测的准确度有利于减小预测误差,从而在同等嵌入失真时获得更大的嵌入容量。为了进一步提高图像像素预测的准确度,构造了一种基于LASSO （Least Absolute Shrinkage And Selection Operator）的局部预测算法。具体而言,根据图像存在边缘、纹理方向的特点,将图像像素预测问题表征为基于LASSO的优化问题;然后通过优化求解得到预测系数,进而得到预测误差;随后利用预测误差,结合差值扩展-直方图平移嵌入技术设计可逆图像水印算法。实验仿真结果表明,与当前预测性能较好的、基于最小二乘局部预测的可逆图像水印算法相比,所提算法在嵌入相同的数据时拥有更高的峰值信噪比（PSNR）。     

基于ZUC可分离加密图像可逆水印算法

本文基于祖冲之(ZUC)算法,设计实现了一种可分离加密图像可逆水印算法,算法中内容所有者先进行图像标记并生成位置图,然后使用ZUC加密算法加密载体图像;水印嵌入者得到加密图像后根据位置图将水印信息嵌在选中像素的第7位或第8位;接收者根据加密密钥和嵌入密钥可以得到直接解密图像、水印信息和恢复图像.算法使用ZUC算法对图像进行加解密,很好地保证算法的安全性;在嵌入水印信息之前对图像进行标记,将水印信息嵌在选中的位置上;接收者在利用相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现水印提取和图像恢复,保证恢复的载体图像和直接解密图像的质量.实验表明所提出的算法具有较高的安全性并且达到可分离的效果,同时恢复的载体图像和直接解密图像都具有较高质量.     

基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法

对于可逆水印技术在三维医学图像中的应用问题，提出一种基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法。首先根据像素间的三维梯度变化预测像素从而得到预测误差；然后结合磁共振成像生成的三维医学图像的特征，采用单向直方图位移与预测误差扩展相结合的方法将外部信息嵌入至三维医学图像；最后，重新预测像素，提取外部信息，恢复原始三维图像。实验结果表明，在MR-head和MR-chest测试数据体上，与二维梯度预测相比，所提算法预测误差的平均绝对偏差分别降低1.09和1.40，每个像素的最大嵌入容量分别增加0.0456比特和0.1291比特，从而能够更准确地预测像素值，嵌入更多的外部信息。该算法可应用于对三维医学图像的篡改检测以及患者隐私保护。     

基于三像素块差值的多层可逆图像水印算法

数字图像可逆水印算法在水印嵌入容量和不可感知性方面要求越来越高。为了满足图像可逆水印算法的需求,提出一种基于三像素差值的多层可逆图像水印算法。该算法首先把原始图像按照三种类型进行水平分块,同时计算相邻三像素块的绝对差值,对差值进行分组,求出水平分块中的最大峰值点,将生成的二值水印嵌入在第一个像素和第三个像素的LSB中,同时记录最大峰值点所在块的索引和嵌入水印信息像素的最低有效位。其次,按照同样的方法对原始图像按照三种类型进行垂直分块,嵌入水印信息。实验仿真结果表明,该算法在不可见性、水印容量等方面较同类算法有显著提高。     

基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换（IWT）和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的[PNSR]高于常见的一些算法。     

边缘和纹理优先的可逆数据隐藏算法

为了提高加水印图像的感知质量,对基于图像像素预测误差的嵌入算法进行了研究。优先选择了图像的边缘和纹理进行差值扩展嵌入,并结合压缩性非常高的溢出位置图,实现了高视觉质量、大嵌入容量的可逆数据隐藏算法。     

基于图像插值和直方图平移的可逆水印算法

现有的基于直方图的可逆水印算法嵌入容量较少,针对这一问题,结合图像放大后像素点的特征,提出一种新的可逆水印算法。利用插值方法将图像放大4倍,既增加了图像的像素个数,又增强了像素之间的相关性;使用上下左右4个像素点计算像素点的预测误差值,并构造直方图,在峰值点处嵌入水印信息;利用相反的过程提取水印,并根据插值原理恢复原始图像。实验结果表明,将图像放大后再嵌入,可嵌入水印容量提高了3倍。算法不可见性较好、嵌入容量较大,可用于图像隐藏、信息安全等领域。     

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。