可逆数据隐藏技术综述

本文主要介绍了可逆数据隐藏技术的应用与研究进展,对当前几种典型的可逆数据隐藏算法进行研究分析,并对其未来发展方向进行了总结。     

基于自适应差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏

针对Tian差值扩展嵌入算法存在过分修改像素值、须嵌入定位图等缺点,提出一种基于自适应预测误差差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏算法.利用色彩分量间的相关性减小差值,用分布表将差值分为单向和双向差值,结合单向和双向差值扩展的优势提高图像质量并消除溢出定位图.采用调整像素值的方法解决像素溢出问题.并用少量的调整信息代替定位图...     

基于单向差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏

针对Tian差值扩展算法存在过分修改像素值、须嵌入定位图等缺点,提出一种基于单向差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量间的相关性减小差值,并用较小的差值扩展量扩展单个色彩分量的像素值,扩展方向由上溢和下溢像素的数量决定;采用预先调整像素值的方法避免像素溢出,少量的调整信息即可代替定位图,嵌入容量大幅提高;提取端根据临界像素值的顺序定位调整像素的位置,用调整信息恢复调整像素,因此不需要嵌入定位图,在提取信息的同时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有很大的提高。     

新颖的差值扩展可逆数据隐藏算法

提出一种变换方向自适应的差值扩展可逆数据隐藏算法(ACD),ACD通过扩展像素对的差值嵌入数据。像素对中一为参照像素,另一为变换像素,ACD根据像素对所处区域类型的估测,自适应选择变换像素,暗区选大值像素,亮区选小值像素,否则选默认方向像素。理论分析及实验结果表明,ACD解决了预测误差扩展可逆数据隐藏算法(PEE)在暗或亮载体时灰度溢出急剧增加的问题,与采用现有灰度溢出解决方案的PEE相比,改善了载体普适性,性能更稳定。     

基于差值扩展和余数调整的可逆数据隐藏

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展(PEDE)和余数调整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2个色彩分量中;其次,由2个色彩分量中像素的预测平均值决定可用于扩展嵌入的差值,对不能用于扩展嵌入的差值则用可逆对比图RCM变换嵌入数据,无需保存溢出定位图;最后,对直方图平移技术进行改进,实现嵌入容量和失真控制,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,本文算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量,算法复杂度更低。     

基于重复压缩的密文图像可逆数据隐藏方法

为了提高密文图像上的可逆数据隐藏方法的性能,在加密前处理图像以获得数据嵌入空间。首先,分析了在解压缩分块上进行可逆嵌入的可行性;其次,计算了成功恢复解压缩分块的理论概率;最后,提出了基于解压缩分块的密文图像可逆数据隐藏算法,主要过程包括预处理、加密、数据嵌入、数据提取与图像恢复。从图像恢复错误率、嵌入容量和PSNR这3个方面与3种已有方法进行对比,表明所提方法实现了数据提取和图像解密在操作上的完全分离,且图像恢复错误率更低,嵌入容量更大,PSNR更高。     

基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏

针对传统差值直方图平移算法嵌入容量偏低、多重嵌入时图像质量严重下降等缺陷,提出一种基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量之间的相关性和整数小波系数之间的关系减小差值,以增加差值直方图的峰值。采用双重直方图平移方法提高嵌入容量,两次嵌入过程的像素值扩展方向相反,部分像素值扩展量相互抵消,扩展量最大值为1。实...     

一种基于差值扩展大容量可逆信息隐藏新算法

在保证图像质量的前提下,为了提高可逆信息隐藏的容量,提出了一种基于差值扩展的可逆信息隐藏新算法。该方法通过差值直方图平移,将由阈值丁确定的特定区间外的一部分差值平移到该区问内,同时仅对属于该特定区间的差值进行定位图标注,从而不仅增大可嵌入信息的总量,而且得到远小于现有方法的定位图。特别是在阈值,较小的情况下,效果更加明显。实验表明,该算法在保持图像低失真的前提下,与其他算法相比较,取得了较大的信息嵌入量。     

基于排序和去噪的广义差值扩展可逆水印

针对可逆水印中常用的位置图的两点不足:占用大量空间和压缩处理成本高,提出了一种不使用位置图的大容量可逆水印算法.首先将宿主图像分块;然后计算每个像素块的平滑度近似值,该值在水印信息嵌入前后保持不变;依据平滑度近似值对像素块进行稳定的升序排序;最后,根据信息隐藏量的大小,按照排序选取适当数量的像素块,滤除像素块中的差值噪声,利用广义差值扩展嵌入水印.实验结果表明在相同PNSR下,该算法的信息隐藏量高于同类算法.     

大容量的预测误差差值扩展可逆数据隐藏算法

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种大容量的基于预测误差差值扩展(PEDE)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值、嵌入容量受定位图制约等缺点,首先利用色彩分量之间的相关性减小差值,并将较小的差值扩展量分散到2个色彩分量中;其次采用LSB替换方法嵌入数据,将差值扩展变换与数据嵌入过程分离,从而减少不可扩展差值的数量;最后利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,并用少量的标志信息代替定位图,从而提高嵌入容量。提取端在提取信息后可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有较大的提高。     

Reversible Data Hiding in Block Compressed Sensing Images

Block compressed sensing (BCS) is widely used in image sampling and is an efficient, effective technique. Through the use of BCS, an image can be simultaneously compressed and encrypted. In this paper, a novel reversible data hiding (RDH) method is proposed to embed additional data into BCS images. The proposed method is the first RDH method of its kind for BCS images. Results demonstrate that our approach performs better compared with other state‐of‐the‐art RDH methods on encrypted images.     

基于动态失真补偿量化索引调制的可逆数据隐藏算法

不同于传统的失真补偿量化索引调制,该文提出了动态失真补偿量化索引调制的概念。两者的区别在于量化步长和失真补偿参数是否可变。首先推导出动态失真补偿量化索引调制可逆性的成立条件,然后推导出失真补偿参数的可允许范围,最后利用可逆性设计一个具体的可逆数据隐藏算法。在只执行一遍时,它的数据隐藏率高达1 bit每像素,高于其他可逆数据隐藏算法。另外,算法的动态特性有利于防止参数泄露。实验结果表明：不管初始条件如何,该算法既能正确解码出秘密信息,又能准确恢复原始载体。     

基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性,该方案包括两种嵌入算法：算法1在图像分割的过程中,将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像,该算法支持在图像重构之后提取额外信息;算法2针对图像分割后的任一影子图像,利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入,该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试,当压缩率为50%时,(3, 4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel),(3, 5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明,两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息,实现了方案的可分离性;与现有方案相比,所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低,具有较强的实用性。     

基于增量日志的数据复制

论文设计实现了基于增量日志的数据复制、双向复制机制,并对其相关的因素进行了分析,对其中的处理逻辑进行了优化。     

A Modified Reversible Data Hiding in Encrypted Images Using Random Diffusion and Accurate Prediction

A modified version of Zhang's reversible data hiding method in encrypted images is proposed in this letter. To make full use of spatial correlation in natural images, the former idea of block division is thoroughly abandoned, whereas the random diffusion strategy is used. Additionally, the fluctuation measurement of pixels containing embedded data is improved by accurate prediction. The experiment results reveal that our proposed method is superior to both Zhang's method and the later improved version proposed by Hong and others.     

Reversible Data Hiding Based on Greedy Pairing Prediction-Error Expansion

Reversible data hiding (RDH) is a method to embed messages into an image that human eyes are difficult to recognize the differences between the original image and the embedded image. The method needs to make sure that the original image and the embedded information can be exactly recovered. The prediction-error expansion (PEE) is a successful way to realize RDH. However, it is fixed when pairing the conventional two-dimensional prediction-error histogram (2D-PEH). So, the embedding capacity (EC) and embedding distortion (ED) are not satisfactory. In this study, we propose a method called greedy pairing prediction-error expansion (GPPEE) based on pairwise RDH and demonstrate GPPEE can achieve a more efficient embedding goal and reduce ED.     

计程仪数据同步处理方法研究

为达到计程仪测量数据同步输出，针对其特点提出用计时器方法提高了采样速度的精度。在此基础上，对速度序列采用多项式平滑方法进行处理，降低了各种噪声对数据的影响，再次提高了实时速度的精度。通过对实测数据的验证，结果表明同点数次数越高的多项式平滑方法的误差越小。采用五点三次多项式平滑方法对一实测序列进行验证得到最大的速度误差为1．44kn。     

High Payload Reversible Data Hiding Scheme Using Difference Segmentation and Histogram Shifting

Steganography is a technique that conceals secret data into a cover medium for delivering secret data over public computer networks. Reversible data hiding schemes not only can achieve secret data delivery, but also can restore the cover medium. Histogram shifting is one of the most popular reversible data hiding techniques. Luo et al. presented a reversible data hiding technique that shifts the histogram of prediction error. But the embedding payload of Luo et al.'s method can further be improved. The proposed method uses a difference segmentation strategy and pseudo pixel generation to increase the height of peak in the prediction error histogram. The experimental results show that the embedding payload of the proposed method is higher than that of Luo et al.'s method.     

A Novel High Capacity Reversible Information Hiding Scheme Based on Side-Match Prediction and Shortest Spanning Path

In recent years, information hiding techniques have attracted increased attention owing to the growing demand for the ability to exchange large amounts of information. In addition, hiding information in compressed messages is very practical in improving transmission efficiency and saving large amounts of storage space. However, the damage caused by hiding data in compressed messages reduces image quality more than the damage caused by hiding data in uncompressed messages. Hence, this paper proposes a data hiding scheme based on side-match prediction and declustering techniques for vector quantization (VQ) compressed images. The appropriate side-match prediction not only embeds secret information into the VQ index but also reverses the original compressed index. In addition, the capacity for secret information can be varied adaptively depending on the requirements of different applications. As experimental results indicate, the proposed scheme indeed outperforms previous work in hiding capacity and in the image quality of stego-images.     

图像抛物线插值空间大容量可逆信息隐藏算法

针对可逆信息隐藏算法嵌入容量小、通用性差、运行效率低等问题,提出以插值图像为载体的大容量可逆信息隐藏方法,设计了一种类线性图像插值方法,通过实验数据分析给出了理想插值图像的期望插值,将载体图像两相邻像素值看作抛物线的根,构造一元二次方程,利用方程性质,建立以抛物线最值为参考点、以两根均值为期望插值的模型,根据差值区间确定出可嵌入位置和位数,再由区间调整因子和秘密信息共同确定出最终插值,设计了两种可逆隐藏方案,均无附加信息、无数据溢出,平均嵌入率接近4bit/pixel,载密图像有较高质量,通过与5种优秀算法的实验比较,表明算法在嵌入容量、隐蔽性、运行效率等方面相对比较算法有一定优势.