基于像素值排序的可逆信息隐藏算法

针对嵌入秘密后灰度图失真明显的问题,提出一种基于像素值排序（PVO）的可逆信息隐藏算法。首先,将像素分成灰、白两层,选择灰层的像素作为目标像素,对目标像素十字交叉位置上的4个白色像素进行排序;然后根据排序结果计算两端两个像素的均值和中间两个像素的均值,利用可逆约束实现像素的动态预测;最后,根据预测结果构造预测误差直方图（PEH）,使用环形复杂度实现秘密数据的自适应嵌入,并用同样的方法处理白色层像素。利用USC-SIPI标准图像库中6幅图像进行仿真实验,当嵌入容量（EC）为10000 b,平均峰值信噪比（PSNR）为61.89 dB时,该算法能有效减小携密图像的失真。     

基于预测误差编码的加密域可逆数据隐藏算法

为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性,提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法。以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性,利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测,同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中,通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间,使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的情况下可无失真地恢复原始图像和提取秘密信息。实验结果表明,该算法在BOWS-2和UCID数据集上的平均嵌入率分别达到1.717和1.310 bit/pixel,在提高嵌入容量和安全性的同时实现了信息提取操作和图像恢复操作的完全分离。     

增强图像平滑度的可逆信息隐藏方案

随着互联网技术的发展和社交网络的普及,可逆信息隐藏技术因其具有无损恢复载体信息的特性而被广泛应用于医疗、军事等领域的隐蔽信息传输。传统的可逆信息隐藏方案大多聚焦于嵌入容量提升和载密图像失真率降低,并未过多关注人们对图像视觉细节的要求,难以抵抗隐藏信息检测方法。针对上述挑战,从增强图像视觉平滑度方面入手,提出了一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方案,在嵌入隐蔽信息的同时提升载密图像最终的视觉质量。具体来说,所提方案将目标图像分为参考区域与非参考区域,利用非参考区域的图像像素预测值与原始像素值的差值作为信息嵌入的判断依据,通过差值平移来嵌入信息;进而构造图像平滑机制,采用高斯滤波作为秘密信息嵌入时像素值修改的模板,对预测值进行滤波计算,将滤波差值无损地加入载体图像中,以达到图像平滑的效果;同时将参考区域的像素值作为边信息,用于实现信息提取方对原始载体图像和秘密信息的无损恢复和提取;并以高斯函数中的滤波系数作为预置秘密信息对嵌入信息进行加密处理以保证嵌入信息的机密性。大量经典图像数据集的测试与分析结果表明,所提方案处理过的载密图像视觉平滑度得到了显著增强,具有较低的失真率、较高的嵌入率和较高的嵌入提取效率。在典型环境下,其生成的载密图像与高斯滤波后的图像相似度可达0.996 3,且可获得37.346的峰值信噪比和0.328 9的嵌入容量。     

结合高色彩相似度预处理的压缩域隐写算法

为提高图像隐写算法的载荷能力,增强载体的嵌入容量,提出一种结合高色彩相似度预处理的压缩域隐写算法。对图像进行预处理,利用超像素分割(SLIC)将图像根据内容进行分块,该分块方式具有空间接近度低、色彩相似度高的特点,增强图像的载荷能力;利用改进后的AMBTC压缩编码算法对形状和大小不规则的超像素块进行重新编码并嵌入秘密信息。通过设计率失真实验和有效性实验,验证了该预处理算法对提高嵌入容量的有效性。     

用于实现医学图像ROI对比度增强的可逆数据隐藏算法

基于可逆数据隐藏技术具有可以准确地提取嵌入的秘密消息并无损还原原始载体的特点,可逆数据隐藏技术被广泛使用在医学和军事等领域。提出一种新的基于直方图平移的可逆数据隐藏算法,针对医学图像的像素分布特点,利用最大类间方差法分离背景和前景区域,确定边缘像素。对已有算法的预处理过程进行改进,使其能够自适应地选择最优预处理区间,降低视觉失真,并在信息嵌入的同时使医学图像感兴趣区域的对比度增强效果得到逐步改善,最终原始医学图像可以无失真地恢复。与现在已知的方法相比,新算法可以使医学图像ROI的对比度增强效果得到更明显的改善,大幅度提高了图像的视觉质量。     

基于四边边缘匹配的图像信息隐秘法

将人眼的视觉特性和图像信息隐藏技术结合,文章提出了基于HVS特性的信息隐秘方法,设计实现了一种基于四边边缘匹配的自适应信息隐秘算法,利用嵌入信息像素相邻的四个像素信息估计嵌入容量,依据载体图像局部的不同特性自适应地隐藏秘密信息.实验结果表明,这种方法比最低有效位算法嵌入容量大,而且不会产生易觉察的失真.此外,隐蔽图像中嵌入数据的提取与原始图像无关.同时,采用伪随机机制的图像遍历顺序,提高了信息的隐蔽性.     

基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.     

基于全方向预测与误差扩展的可逆数据隐藏

提出一种具有高容量低失真特点的可逆图像数据隐藏算法.通过扩展像素的预测误差值将数据嵌入图像宿主中,可在提取嵌入的数据后准确还原原始图像.与大部分基于预测误差扩展的算法不同的是,提出一种具有全方向上下文的预测器以提高预测精度.提出一种基于差值扩展的嵌入算法将数据嵌入预测误差中,并提出一种仅需少量附加数据的边界表策略以避免像素溢出问题.实验数据表明,提出的全方向预测器能有效提高预测精度,并且结合提出的扩展算法与边界表,其嵌入容量与宿主图像质量较已有的可逆数据隐藏算法都有所提高.     

采用可逆信息隐藏技术的高性能彩色图像对比度增强算法

针对彩色图像可逆信息隐藏中相对较少的嵌入容量和数据嵌入后的图像质量问题,提出基于可逆信息隐藏的高性能彩色图像对比度增强算法.该算法将原始RGB图像转换成HSV(色调,饱和度,亮度)图像,在预处理时,合并像素直方图单侧2个高度最低的条柱,并设置一个失真阈值防止图像失真;数据嵌入过程中,在保持色调分量不变的同时增大单个像素能嵌入秘密信息的长度,且在增大数据嵌入量的同时减少了图像失真;在多次执行数据嵌入过程后,直方图实现均衡化,从而有效地增强图像的对比度.在Kodak和USC-SICI图像集上的实验结果表明,与同类算法(UCE和HSP算法)相比,所提算法在嵌入容量指标和色彩差异指标CIEDE2000的性能上分别平均提升28.6%和34.7%.     

一种基于混沌系统和提升小波的视频水印算法

对压缩视频的图像帧的亮度分量进行小波提升分解,将水印数据嵌入到其低频子带的DCT系数中;利用混沌系统对水印图像进行置乱,再嵌入到原始载体图像帧中。由于置乱变换消除了水印像素间的空间相关性,使得算法的安全性和抗攻击能力进一步提高。实验结果表明,该算法易于实现,符合视频水印实时性的要求。     

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.     

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。     

不携密的安全批量隐写模型

采用数字图像的缩放算法,提出了一种符合绝对安全性定义的批量隐写模型。通过对隐秘图像进行分块,利用缩放算法推演隐秘信息,载体图像不直接携带隐秘信息。首先,选取n幅载体图像,通过特定算法将载体图像放大到指定倍数;然后,推出秘密图像的像素信息与新图像中像素信息的相关性;最后,再缩小为原图大小进行传输。由于未直接修改图像像素,提取密图不需原始图像,提高了隐秘信息的安全性。实验结果和分析表明了算法的有效性,适用于图像隐蔽通信。     

A high capacity reversible data hiding scheme with edge prediction and difference expansion

To enhance the embedding capacity of a reversible data hiding system, in this paper, a novel multiple-base lossless scheme based on JPEG-LS pixel value prediction and reversible difference expansion will be presented. The proposed scheme employs a pixel value prediction mechanism to decrease the distortion caused by the hiding of the secret data. In general, the prediction error value tends to be much smaller in smooth areas than in edge areas, and more secret data embedded in smooth areas still meets better stego-image quality. The multiple-base notational system, on the other hand, is applied to increase the payload of the image. With the system, the payload of each pixel, determined by the complexity of its neighboring pixels, can be very different. In addition, the cover image processed by the proposed scheme can be fully recovered without any distortion. Experimental results, as shown in this paper, have demonstrated that the proposed method is capable of hiding more secret data while keeping the stego-image quality degradation imperceptible.     

基于码分多址复用的双重加密可逆信息隐藏

针对多数密文域可逆信息隐藏算法嵌入容量小、加密算法单一的问题,提出一种双重加密的方法,并利用码分多址复用（CDMA）的思想嵌入秘密信息。加密时将图像分块,先对像素块进行多粒度置乱加密,再对块中每个像素的中间2位用流密码加密。信息嵌入采用码分多址的思想,选取k个长为4的相互正交的矩阵嵌入k层秘密信息,利用矩阵的正交性实现秘密信息多层嵌入,在提高嵌入容量的同时保证了对像素点的较小改变。对不满足嵌入条件的像素块嵌入伪比特,可避免使用位置图。拥有信息提取密钥的合法接收者可以提取秘密信息;拥有图像解密密钥可以近似恢复原始图像;拥有两种密钥既可提取秘密信息又可无损恢复原始图像。实验结果表明,512×512灰度图像Lena在峰值信噪比（PSNR）大于36 dB时最大嵌入容量133 313 bit。所提算法增强了加密图像安全性,在保证可逆性的同时大大提高密文域可逆信息隐藏嵌入容量。     

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。     

A high quality steganographic method with pixel-value differencing and modulus function

In this paper, we shall propose a new image steganographic technique capable of producing a secret-embedded image that is totally indistinguishable from the original image by the human eye. In addition, our new method avoids the falling-off-boundary problem by using pixel-value differencing and the modulus function. First, we derive a difference value from two consecutive pixels by utilizing the pixel-value differencing technique (PVD). The hiding capacity of the two consecutive pixels depends on the difference value. In other words, the smoother area is, the less secret data can be hidden; on the contrary, the more edges an area has, the more secret data can be embedded. This way, the stego-image quality degradation is more imperceptible to the human eye. Second, the remainder of the two consecutive pixels can be computed by using the modulus operation, and then secret data can be embedded into the two pixels by modifying their remainder. In our scheme, there is an optimal approach to alter the remainder so as to greatly reduce the image distortion caused by the hiding of the secret data. The values of the two consecutive pixels are scarcely changed after the embedding of the secret message by the proposed optimal alteration algorithm. Experimental results have also demonstrated that the proposed scheme is secure against the RS detection attack.     

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。