为解决可逆信息隐藏(reversible data hiding,RDH)容量受限的问题,提出了一种基于相邻均值差的可逆信息隐藏(neighboring mean difference reversible data hiding,NMDRDH)算法。相邻均值差(neighboring mean diffe-rence,NMD):计算两...为解决可逆信息隐藏(reversible data hiding,RDH)容量受限的问题,提出了一种基于相邻均值差的可逆信息隐藏(neighboring mean difference reversible data hiding,NMDRDH)算法。相邻均值差(neighboring mean diffe-rence,NMD):计算两个相邻数值的平均值与其中一个数值的差值。NMD将差值最小化,使数据更加集中。首先将图像进行分块,然后在分块上应用NMD生成差值直方图,最后通过平移差值直方图,利用峰值点来嵌入秘密信息。由于NMD使生成的差值直方图具有更多的峰值点,所以该方法可嵌入更多的秘密信息。实验结果表明,采用本算法,原始图像恢复率和秘密信息提取正确率均为100%;相比于经典差值直方图平移方法,本算法的嵌入容量提升了43.7%;本算法在保证高容量的同时,PSNR达到42 dB以上,确保了嵌入图像失真较小。展开更多
随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应...随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应用场景上有很大局限性.此外,由于目前关于密文域的可逆信息隐藏方法主要集中于灰度图像,同时针对彩色图像的特性优化较少,往往无法对彩色载体图像实现更好的性能,所以进一步加强对基于彩色密文图像的可逆信息隐藏算法的研究具有很高的价值.首次提出了一种可以用于云计算环境的基于颜色通道相关性和熵编码的高性能彩色密文图像可逆信息隐藏算法(RDHEI-CE).首先,原始彩色图像的RGB通道被分离并分别得出预测误差.接下来,通过自适应熵编码和预测误差直方图生成嵌入空间.之后通过颜色通道相关性进一步扩展嵌入空间,并将秘密信息嵌入加密图像中.最后,对载密图像进行可逆置乱以抵御唯密文攻击.与大多数最先进的可逆信息隐藏方法相比,实验表明RDHEI-CE算法提供了更高的嵌入率和更好的安全性,并且拓宽了可逆信息隐藏在云端的应用场景.展开更多
为了有效解决现有彩色图像可逆数据隐藏(Reversible Data Hiding,RDH)算法中隐写图像视觉质量低的问题,提出一种多层次插值预测和全局排序的彩色图像RDH方案.首先,为了充分利用图像中不同纹理区域的特征,设计一种多层次插值预测方法,显...为了有效解决现有彩色图像可逆数据隐藏(Reversible Data Hiding,RDH)算法中隐写图像视觉质量低的问题,提出一种多层次插值预测和全局排序的彩色图像RDH方案.首先,为了充分利用图像中不同纹理区域的特征,设计一种多层次插值预测方法,显著地提升了像素的预测精度;然后,设计一种基于复杂度的全局排序策略,分别对彩色图像三个通道中的预测误差进行排序,充分利用每个通道中预测误差的全局特征,生成分布更加集中的三维预测误差直方图(Three-Dimensional Prediction Error Histogram,3D PEH);最后,利用自适应三维映射策略修改误差直方图,嵌入秘密数据.实验结果表明,与最新的一些方案相比,所提的方法实现了更好的嵌入性能.展开更多
自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像...自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像素与其他像素差异较大,会制约嵌入容量。为解决这个问题,本文将分块内嵌入数据时没有变化的像素聚集,构建为虚拟像素块。通过对虚拟像素块再次执行AMP算法,实现对当前方案嵌入容量的提升。为进一步增加虚拟像素块的数量,本文提出一种填充策略。以22的像素块为例,在分块嵌入容量足够大时,通过填充固定比特位增加像素相关性,使得嵌入过程中前两个像素保持不变,这样全部可用来构建虚拟块。因为填充策略构建T字段并提出新的32 bits像素结构,该结构能够提升像素相关性从而提升嵌入容量。通过在真实世界数据集上开展实验,结果表明本文所提算法相比当前的主流AMP算法,能够在保证可逆的前提下大幅提高嵌入容量。展开更多
文摘为解决可逆信息隐藏(reversible data hiding,RDH)容量受限的问题,提出了一种基于相邻均值差的可逆信息隐藏(neighboring mean difference reversible data hiding,NMDRDH)算法。相邻均值差(neighboring mean diffe-rence,NMD):计算两个相邻数值的平均值与其中一个数值的差值。NMD将差值最小化,使数据更加集中。首先将图像进行分块,然后在分块上应用NMD生成差值直方图,最后通过平移差值直方图,利用峰值点来嵌入秘密信息。由于NMD使生成的差值直方图具有更多的峰值点,所以该方法可嵌入更多的秘密信息。实验结果表明,采用本算法,原始图像恢复率和秘密信息提取正确率均为100%;相比于经典差值直方图平移方法,本算法的嵌入容量提升了43.7%;本算法在保证高容量的同时,PSNR达到42 dB以上,确保了嵌入图像失真较小。
文摘随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应用场景上有很大局限性.此外,由于目前关于密文域的可逆信息隐藏方法主要集中于灰度图像,同时针对彩色图像的特性优化较少,往往无法对彩色载体图像实现更好的性能,所以进一步加强对基于彩色密文图像的可逆信息隐藏算法的研究具有很高的价值.首次提出了一种可以用于云计算环境的基于颜色通道相关性和熵编码的高性能彩色密文图像可逆信息隐藏算法(RDHEI-CE).首先,原始彩色图像的RGB通道被分离并分别得出预测误差.接下来,通过自适应熵编码和预测误差直方图生成嵌入空间.之后通过颜色通道相关性进一步扩展嵌入空间,并将秘密信息嵌入加密图像中.最后,对载密图像进行可逆置乱以抵御唯密文攻击.与大多数最先进的可逆信息隐藏方法相比,实验表明RDHEI-CE算法提供了更高的嵌入率和更好的安全性,并且拓宽了可逆信息隐藏在云端的应用场景.
文摘自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像素与其他像素差异较大,会制约嵌入容量。为解决这个问题,本文将分块内嵌入数据时没有变化的像素聚集,构建为虚拟像素块。通过对虚拟像素块再次执行AMP算法,实现对当前方案嵌入容量的提升。为进一步增加虚拟像素块的数量,本文提出一种填充策略。以22的像素块为例,在分块嵌入容量足够大时,通过填充固定比特位增加像素相关性,使得嵌入过程中前两个像素保持不变,这样全部可用来构建虚拟块。因为填充策略构建T字段并提出新的32 bits像素结构,该结构能够提升像素相关性从而提升嵌入容量。通过在真实世界数据集上开展实验,结果表明本文所提算法相比当前的主流AMP算法,能够在保证可逆的前提下大幅提高嵌入容量。
