基于单向极值预测误差扩展的可逆信息隐藏算法

肖为恩; 张正伟; 刘天府; 李瑶; 孟倩

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基于单向极值预测误差扩展的可逆信息隐藏算法

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为了能够有效解决现有可逆信息隐藏算法中高失真、低嵌入的问题,提出了一种基于单向极值预测误差扩展的可逆信息隐藏算法。该算法采用像素菱形预测策略,利用目标像素十字邻域上的4个参考像素,计算其预测误差值,并通过相邻参考像素的预测误差值对其进行差值预测,利用二者的冗余性,计算出2个极值预测器,生成相应的非对称直方图;然后计算出各目标像素的局部复杂度值,根据该值的高低,对像素进行排序,以使得低复杂度的像素被优先处理;最后通过对直方图的单向预测误差扩展,将水印信息分为两轮依次进行自适应嵌入。实验结果表明,该算法不仅具备较高的嵌入容量,此外在相同嵌入容量下,其载密图像的PSNR值与对比算法相比提高了2 dB左右,具有更高的视觉质量。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2023年第9期|313-322|共10页
作者
肖为恩; 张正伟; 刘天府; 李瑶; 孟倩;
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作者单位

淮阴工学院计算机与软件工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类加密与解密;
关键词
可逆信息隐藏; 局部复杂度; 单向预测误差扩展; 像素极值预测; 非对称直方图;

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