图像分区选择的像素值排序可逆数据隐藏
目的 基于像素值排序(PVO)的数据隐藏算法因其高保真的优越性受到广泛重视,并不断得到改进.本文提出一种图像分区选择思想,以进一步充分利用图像的嵌入空间,改善PVO算法的嵌入性能,提高载秘图像的信噪比.方法 原始PVO算法通常采用预测差值“1”进行数据隐藏,对平滑像素组有较好的利用率和隐蔽性,而对毛躁像素组隐秘性能明显下降,算法性能与图像像素分布情况密切相关.本文在PVO算法基础上提出图像分区选择的思想,首先,将原始图像分为若干区域,然后按移位率从小到大的顺序依次选择图像区域;其次,在每个区域中选择合适的嵌入预测误差;最后,按顺序在被选区域利用该区域的最优嵌入差值完成信息嵌入.结果 假设将图像划分为8×8个区域,对本文算法与原始PVO算法进行比较,当嵌入量为1×104 bit时,Elaine图像的移位率由81.59％降为74.40％,载秘图像的峰值信噪比(PSNR)值由55.388 2提高为56.996 9,提高了1.608 7,采用其他图像并就不同嵌入量进行实验,各图像PSNR值均表现出不同程度的提高.其次,将图像分别划分为2×2、4×4、8×8、16 × 16个分区,当嵌入量为1×104 bit时,Lena图像PSNR由原始PVO的59.204 6逐渐增加至60.846 9,其他图像在不同嵌入量时PSNR均随着分区数的增加而有不同程度的提高.结论 本文提出的基于图像分区选择的改进PVO算法,可根据像素分布情况增加对嵌入空间的利用,在相同嵌入量情况下,改进后的算法能够获得更高的PSNR值;在一定分区数量条件范围内,分区数量与图像PSNR值表现出正相关性,随着分区数量的增加,图像PSNR值随之增加;本文方法在一定程度上改善了嵌入容量,弥补了因分区数量增加带来的辅助信息增加的问题.
像素值排序、分区选择、嵌入预测误差、可逆数据隐藏、移位率、信噪比
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TP309.2(计算技术、计算机技术)
2018-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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