基于采样预测和差值变换的医学图像可逆水印算法

针对远程诊疗应用场景下医学图像传输的安全性问题,提出一种基于采样预测差值变换的医学图像可逆水印算法.首先对图像进行采样并预测得到相邻子样图像的像素值;然后计算得到子样图像间的像素差值,通过调整差值嵌入水印信息并形成水印图像.接收端在水印图像没有遭到篡改情况下能正确提取出水印信息并且无失真地还原原始图像.算法充分利用图像子样像素之间的高相关性,提高了嵌入容量;另外,算法具有较好的图像质量和运行效率,实验结果证明了算法的优越性.     

改进的块差值无损鲁棒图像水印算法

为了解决目前基于块差值无损鲁棒水印算法的不足,提出了一种基于Huffman编码和K-means聚类的改进算法.对嵌入过程中产生的水印负载,利用Huffman编码进一步减少其大小,提高水印嵌入容量;对水印提取过程中,可能发生的1-bit区域和0-bit区域重合的问题,利用K-means聚类算法提高水印提取精确度.实验结果表明,与现有相关算法相比,文种算法在水印嵌入容量和鲁棒性上具有明显优势.