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基于圖像的高容量可逆信息隱藏算法研究

發(fā)布時間:2017-08-22 16:19

  本文關鍵詞:基于圖像的高容量可逆信息隱藏算法研究


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【摘要】:可逆信息隱藏技術不同于傳統(tǒng)的信息隱藏技術在隱藏信息的同時會對原始載體造成永久失真,可逆信息隱藏技術能夠在正確提取隱秘信息之后無失真地恢復原始載體,這在對載體信號質量要求嚴苛的場合,例如:軍事、醫(yī)學、法庭證物以及電子票據(jù)等領域,具有重要的應用價值。本文主要是針對可逆信息隱藏算法的兩個重要指標:隱秘圖像質量和信息隱藏容量,并針對這兩個方面進行了深入研究,為本文算法的設計奠定了基礎。設計了一種基于預測誤差擴展和直方圖平移的可逆信息隱藏算法。分析討論了預測誤差擴展方式和直方圖平移方式采用的先后順序對算法性能的影響。直方圖平移隱藏信息后產(chǎn)生的誤差為M1,預測誤差擴展隱藏相同秘密信息產(chǎn)生的誤差為M2。當M1≥M2時,直方圖平移引起的誤差較大,先進行預測誤差擴展的方式隱藏秘密信息;當MlM2,直方圖平移引起誤差較小,先進行直方圖平移方式隱藏秘密信息。對于像素溢出處理,直方圖平移采用記錄邊界值的方法,預測誤差擴展方式選取擴展后像素無溢出的圖像進行仿真。通過直方圖平移方式增加的隱藏容量,取決于直方圖特征,不同圖像的最高峰值點大小不同,隱藏容量提高的幅度較小。因此,設計了一種基于預測誤差排序和多次迭代的可逆信息隱藏算法。為了提高算法的隱藏容量,采用多次預測誤差擴展的方式提高算法的隱藏容量,隨著迭代次數(shù)的增加,容量越高,圖像質量越差。為了保持圖像質量,選擇預測誤差擴展較小的圖像塊優(yōu)先進行隱藏。分析討論了2種情況:1)當隱藏容量等于最大隱藏容量時,采用迭代算法增加算法的隱藏容量;2)當隱藏容量小于最大隱藏容量時,記錄選擇圖像塊的位置,原始圖像能完全恢復,并且能夠保持一定的圖像質量。因此,可以針對不同的應用場景選擇對應的處理方式。最后,設計了GUI仿真系統(tǒng),為了能夠直觀地對算法進行演示,驗證算法的有效性
【關鍵詞】:可逆信息隱藏 預測誤差擴展 直方圖平移 隱藏容量
【學位授予單位】:西南交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP391.41;TP309
【目錄】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 緒論11-18
  • 1.1 論文研究背景和意義11-12
  • 1.2 信息隱藏的基礎知識12-14
  • 1.2.1 信息隱藏的理論框架12-13
  • 1.2.2 信息隱藏技術的要求13-14
  • 1.2.3 信息隱藏技術的分支14
  • 1.3 可逆信息隱藏的基礎知識14-17
  • 1.3.1 可逆信息隱藏模型15
  • 1.3.2 可逆信息隱藏的特性15-16
  • 1.3.3 可逆信息隱藏的分類16-17
  • 1.4 論文主要內容與章節(jié)安排17-18
  • 第2章 可逆信息隱藏技術18-23
  • 2.1 可逆信息隱藏技術簡介18
  • 2.2 現(xiàn)有算法分析18-20
  • 2.2.1 基于無損壓縮的可逆信息隱藏技術18-19
  • 2.2.2 基于直方圖平移的可逆信息隱藏技術19
  • 2.2.3 基于差值擴展的可逆信息隱藏技術19-20
  • 2.3 可逆信息隱藏技術的評價指標20-22
  • 2.4 本章小結22-23
  • 第3章 基于預測誤差擴展和直方圖平移的可逆信息隱藏算法23-37
  • 3.1 算法分析23-28
  • 3.1.1 預測誤差擴展算法分析24-26
  • 3.1.2 直方圖平移算法分析26-28
  • 3.2 算法描述28-32
  • 3.2.1 隱藏算法30-31
  • 3.2.2 提取及恢復算法31-32
  • 3.3 實驗結果與分析32-36
  • 3.3.1 隱秘圖像質量32-34
  • 3.3.2 信息隱藏容量34-36
  • 3.4 本章小結36-37
  • 第4章 基于預測誤差排序和多次迭代的可逆信息隱藏算法37-53
  • 4.1 算法分析37-38
  • 4.2 迭代思想簡介38-39
  • 4.3 信息隱藏和提取39-40
  • 4.4 實驗結果與分析40-52
  • 4.4.1 隱秘圖像質量40-47
  • 4.4.2 輔助信息長度47-49
  • 4.4.3 信息隱藏容量49-52
  • 4.5 本章小結52-53
  • 第5章 算法仿真系統(tǒng)53-59
  • 5.1 引言53
  • 5.2 仿真系統(tǒng)介紹53-58
  • 5.3 本章小結58-59
  • 結論與展望59-62
  • 參考文獻62-68
  • 致謝68-69
  • 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及參與的科研項目69

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1 郭t,

本文編號:720122


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