结合视觉感知的BTC域高容量数据隐藏方案

现有BTC域数据隐藏算法没有充分利用图像视觉感知特性,不能获得高的隐藏容量与隐秘图像质量。为此,通过充分挖掘图像BTC域视觉感知特性,提出一种BTC域自适应数据隐藏算法。算法利用BTC域亮度特性与边缘特性,计算出图像BTC域视觉因子;根据视觉因子将秘密信息自适应地嵌入到BTC域位示图中。实验表明该算法能较好地实现隐藏容量与隐秘图像质量之间的有效平衡。与同类BTC域隐藏算法相比,隐藏容量相同时,本文算法隐秘图像PSNR值高出约1.4 dB。     

结合层次结构和直方图平移的无损数据隐藏

针对现有基于差值直方图方法利用原始图像结构关系上的不足,提出了一种基于层次结构和差值直方图平移的无损数据隐藏方法RDH-HSDHS。RDH-HSDHS利用原始图像数据块中像素的差值形成直方图,充分利用图像中相邻像素间的相关性嵌入数据,为了进一步利用数据块中的参考像素进行数据嵌入,将参考像素组成新的图像进行下一层水印嵌入,直到当前层的嵌入容量小于解码所需的附加信息的长度或隐秘图像质量小于给定阈值。实验仿真结果表明,RDH-HSDHS能较好利用原始图像的全局和局部特性,在嵌入容量和隐秘图像质量之间达到较好的折中,在隐秘图像质量超过30 dB的同时,嵌入容量大于0.75 bit/pixel。另外,与相似方法的性能比较证明了提出方法的优势。该方法能有效应用于高质量需求的图像载体中进行信息隐藏。     

一种自适应的数字图像信息隐藏算法

给出一种新的自适应数字图像信息隐藏算法.在传统混合算法的基础上,根据公开图像本身的像素分布和颜色特点,对混合系数进行改变.算法结合图像的局部特征,充分利用人类视觉的各种掩蔽特性自适应地嵌入秘密信息,对原图像所作的改变具有很好的不可见性.算法简单、信息隐藏量大,且具有一定的鲁棒性.     

采用插值和排序的大容量可逆数据隐藏算法

针对现有基于图像插值可逆数据隐藏算法的隐藏容量和隐秘图像质量问题,提出一种采用插值和排序的大容量图像可逆数据隐藏算法.首先提出一种改进的图像插值算法,提高了插值图像的质量;然后对插值图像进行重叠分块,采用优先选择方差较小的分块、自适应地计算各个非基准像素能隐藏的最大数据量和自适应的秘密数据隐藏3种策略来隐藏秘密数据,解决了隐秘图像像素溢出问题并提高了隐藏容量及隐秘图像质量.在Kodaklossless true color image suite, uncompressed color image database, McMaster dataset和USC-SIPI image database这4个图像集上进行实验,并将文中算法与相似的4种算法进行对比,结果表明,该算法的隐藏容量分别提升了约113.16%,27.69%, 188.53%和4.08%,且在相同的隐藏容量条件下也具有更好的图像质量.     

一种改进的图像自适应信息隐藏算法

在深入分析图像像素灰度差分隐藏算法的基础上,提出了一种改进的自适应信息隐藏算法,它充分利用人类视觉的各种掩蔽特性,结合图像的局部特征以自适应地嵌入秘密信息,使得对原图像所做的改变具有更好的不可见性。实验结果表明,利用改进的算法进行信息隐藏易于实现,增加了图像的信息隐藏容量,提高了其鲁棒性,从而缓解了信息隐藏系统各技术指标之间存在的矛盾。     

一种新颖的图像自适应信息隐藏算法

在深入研究图像像素灰度差分的基础上,提出了一种新颖有效的自适应信息隐藏算法。该算法结合图像的局部特征,充分利用人类视觉的各种掩蔽特性以自适应地嵌入秘密信息,使得对原图像所作的改变具有很好的不可见性。实验结果表明,利用该算法进行信息隐藏易于实现,且具有较大的信息隐藏容量及一定的鲁棒性,从而缓解了信息隐藏系统各技术指标之间存在的矛盾。     

基于矩阵编码的空域信息隐藏算法

普通的LSB替换嵌入算法虽然易于实现,但安全性差.位平面复杂度分割算法是一种较LSB替换算法容量更大的算法,但因其固有的复杂度统计特性,也影响了其安全性.研究了一种基于空域的信息隐藏算法,这种算法引入了矩阵编码,以提高嵌入效率;将隐藏信息嵌入到低3位位平面中,以提高嵌入容量;只有像素值大于规定阈值的像素,才能选为可嵌像素,以防止隐写图像失真.实验结果表明,该算法是一种隐蔽性高,嵌入量大,简单易行的信息隐藏算法.     

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法.首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量.最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

基于改进PVO自适应嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法

针对加密图像像素间相关性小,嵌入数据困难等问题,提出了一种基于改进PVO自适应嵌入的加密域图像可逆信息隐藏方法.首先将加密图像进行分块处理,所有图像块依据块复杂度自适应地分为多个等级,图像块所在等级越高,所能嵌入数据的容量越大;并对块内像素根据灰度值大小进行升序排列,然后根据排序结果和图像块所在等级确定中间若干位置像素值作为目标像素,目标像素预测分块内其他像素;最后,预测结果根据相关性强度自适应地嵌入秘密信息.实验结果证明此方法具有较好的嵌入质量和嵌入容量.     

一种基于扫描相关度的LSB算法

自然图像相邻像素序列具有一定的相关性。基于图像的这种统计特性,提出了扫描相关度的概念。隐藏信息的非均匀嵌入使得载体图像的相邻像素序列相关度降低,而且图像局部有相关度突变的现象,增大了隐藏信息被检测到的风险。进一步提出了一种LSB改进算法,该算法将隐藏信息均匀嵌入到载体图像中,并在嵌入过程中,根据相邻像素期望值对扫描相关度有突变的区域进行平滑。实验结果表明,该算法明显降低了图像相关度突变的现象。     

Reversible steganography based on side match and hit pattern for VQ-compressed images

Data hiding is an important technique in multimedia security. Multimedia data hiding techniques enable message senders to disguise secret data by embedding them into cover media. Thus, delivering secret messages is as easy as sending the cover media. Recently, many researchers have studied reversible data hiding for images. Those methods can reconstruct the original cover image and extract the embedded secret data from a stego-image. This study proposes a novel reversible steganographic method of embedding secret data into a vector quantization (VQ) compressed image by applying the concept of side match. The proposed method uses extra information, namely the hit pattern, to achieve reversibility. Moreover, its small hit pattern enables the embedding of the entire hit pattern along with the secret data in most cases. To optimize visual quality of the output stego-image, the method applies the concept of partitioned codebooks (state codebooks). The partition operation on the codebook uses a look-up table to minimize embedding and extraction time. We also propose the use of diagonal seed blocks to embed the entire hit pattern into the cover image without producing any extra control messages. Compared to the Chang and Lin method, the experimental results show that the proposed method has higher capacity, better visual quality, and shorter execution time.     

Improved Dual-image Quality with Reversible Data Hiding Using Translocation and Switching Strategy

Dual-image reversible data hiding (RDH) is a technique for hiding important messages. This technology can be used to safely deliver secret messages to the recipient through dual images in an open network without being easily noticed. The recipient of the image must receive the two stego-images before the secret message can be completely retrieved. Imperceptibility is one of the main advantages of data hiding technology; to increase the imperceptibility, the quality requirements of the stego-images are relatively important. A dual steganographic image RDH method, called a DS-CF scheme that can achieve a better steganographic image quality using the center folding (CF) strategy. In this paper, we developed a translocation and switching strategy (TaS) to shorten the distances between the stego-pixel coordinates and the cover pixel coordinates after information being hidden. Compared with the DS-CF scheme, our proposed DS-TaS scheme can effectively improve the quality of the steganographic images at the same level of embedding capability. The experimental results show that the PSNR of our DS-TaS scheme at = 1 was 55.66 dB, which is an increase of 1.5 dB, and is 51.43 dB for = 2, 46.66 dB for = 3, and 40.91 dB for = 4. In addition, the PSNR values of the stego images was increased by 1.5, 0.29, 0.29, and 0.19 dB, respectively. This shows that our proposed dual-image RDH method can optimize the visual quality of the stego-images and is better than many other dual-image RDH techniques.     

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。     

可规避文本信息拦截的“火星文”生成隐写系统

近些年来，由于互联网企业竞争激烈，各平台文本信息存在着相互恶意拦截的问题，这往往给用户带来不便甚至造成损失。目前，在中文文本信息过滤领域中，“火星文”在规避关键词屏蔽方面效果显著。然而，随着人工智能的快速发展，检测技术不断提升，仅仅依靠规避关键词屏蔽已然不足以确保文本信息传递的安全性，文本关键信息仍然存在着被拦截的风险，这是由于这类关键信息的呈现模式通常具有规律性。为了解决这类问题，本文采用了文本信息隐藏技术。鉴于传统文本隐写算法的局限性，本文提出了一种基于“火星文”生成的文本隐写系统。该文本隐写系统利用“火星文”较于传统平面媒介的语言形式而言，信息冗余度高的特点，将重要内容隐藏至文本中。该文本隐写系统主要由预处理、控制以及隐写三大基本模块组成。通过对汉字结构特征的研究以及“火星文”构字方式的分析，本文设计出了6种隐写子模块以供信息嵌入与提取。实验结果分析，所提出的隐写方案的嵌入容量高于同类型隐写方案，且具有较强的鲁棒性。此外，我们给出该文本隐写系统在互联网中的一个具体应用，从而体现其实用性。     

A new steganographic method for color and grayscale image hiding

In this paper, we present a steganographic method for embedding a color or a grayscale image in a true color image. Three types of secret images can be carried by the proposed method: hiding a color secret image, hiding a palette-based 256-color secret image, and hiding a grayscale image in a true color image. Secret data are protected by the conventional crypto system DES. We compare the image quality and hiding capacity of the proposed method with those of the scheme in Lin et al.’s scheme. According to the experimental results, the image quality of the proposed method is better than that of the Lin et al.’s scheme. In addition, annotation data can be hidden with the secret image in the host image. The hiding capacity of the proposed method is greater than that of other compared schemes. The experimental results show that the proposed method is a secure steganographic method that provides high hiding capacity and good image quality.     

基于高7位平面嵌入的灰度图像可逆数据隐藏算法

现有基于直方图平移的可逆数据隐藏算法都致力于提高嵌入率,而忽略了算法所产生边界图的大小;数量较大的边界图将不能够有效存储进而影响算法的实施。本文对现有典型算法存在的这一问题进行分析,并给出了解决方法。最后本文提出了基于高7位平面嵌入的灰度图像可逆数据隐藏算法,与传统可逆数据隐藏算法使用全部位平面进行数据嵌入不同,本文所提出的算法使用高7位平面当做数据载体。由高7位平面构成的载体图像具有像素值分布更加集中的特点,因而使用该载体图像进行可逆数据嵌入能够有效的控制边界图大小并且明显的提高嵌入率。实验结果表明,本文所提出的算法在提高嵌入率的同时,还能使嵌入附加数据的图像具有高的峰值信噪比值。     

用于实现图像对比度增强的可逆数据隐藏算法

针对已有算法嵌入率低、算法过程复杂等问题,提出一种新的可逆数据隐藏算法。算法为了提高信息隐藏率,首先选取直方图中值点两侧的峰值进行数据嵌入。在多次嵌入之后,算法选择中值点位置嵌入所有峰值信息,由于中值点在嵌入后可以直接定位,因此可以实现可逆嵌入与恢复,从而不需要已有算法最低有效位的替换过程,减少了算法过程的复杂性。算法在两个图像集上进行性能测试,先与已有算法进行数据嵌入量比较,接着与MATLAB中3个对比度增强函数进行比较,用于评估算法的嵌入容量以及对比度增强后的图像质量。实验结果表明,所提算法在实现可逆数据隐藏和对比度增强的同时,嵌入容量有较大的提高。     

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。     

图像分区选择的像素值排序可逆数据隐藏

目的 基于像素值排序（PVO）的数据隐藏算法因其高保真的优越性受到广泛重视,并不断得到改进。本文提出一种图像分区选择思想,以进一步充分利用图像的嵌入空间,改善PVO算法的嵌入性能,提高载秘图像的信噪比。方法 原始PVO算法通常采用预测差值“1”进行数据隐藏,对平滑像素组有较好的利用率和隐蔽性,而对毛躁像素组隐秘性能明显下降,算法性能与图像像素分布情况密切相关。本文在PVO算法基础上提出图像分区选择的思想,首先,将原始图像分为若干区域,然后按移位率从小到大的顺序依次选择图像区域;其次,在每个区域中选择合适的嵌入预测误差;最后,按顺序在被选区域利用该区域的最优嵌入差值完成信息嵌入。结果 假设将图像划分为8×8个区域,对本文算法与原始PVO算法进行比较,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Elaine图像的移位率由81.59%降为74.40%,载秘图像的峰值信噪比（PSNR）值由55.388 2提高为56.996 9,提高了1.608 7,采用其他图像并就不同嵌入量进行实验,各图像PSNR值均表现出不同程度的提高。其次,将图像分别划分为2×2、4×4、8×8、16×16个分区,当嵌入量为1×10⁴ bit时,Lena图像PSNR由原始PVO的59.204 6逐渐增加至60.846 9,其他图像在不同嵌入量时PSNR均随着分区数的增加而有不同程度的提高。结论 本文提出的基于图像分区选择的改进PVO算法,可根据像素分布情况增加对嵌入空间的利用,在相同嵌入量情况下,改进后的算法能够获得更高的PSNR值;在一定分区数量条件范围内,分区数量与图像PSNR值表现出正相关性,随着分区数量的增加,图像PSNR值随之增加;本文方法在一定程度上改善了嵌入容量,弥补了因分区数量增加带来的辅助信息增加的问题。