圖像信息隱藏技術(shù)

 
第1章緒論1
1.1信息隱藏的研究背景與意義1
1.1.1信息隱藏的研究背景1
1.1.2信息隱藏基本概念2
1.1.3信息隱藏技術(shù)的應(yīng)用4
1.2國內(nèi)外可逆信息隱藏方法的研究現(xiàn)狀6
1.2.1基于差分擴展的可逆信息隱藏8
1.2.2基于直方圖平移的可逆信息隱藏12
1.2.3基于預測誤差擴展的可逆信息隱藏15
1.2.4基于雙圖像及圖像內(nèi)插的可逆信息隱藏18
1.3可逆信息隱藏技術(shù)研究中存在的問題22
1.4主要研究內(nèi)容23
第2章數(shù)學基礎(chǔ)理論26
2.1隨機變量數(shù)字特征與樣本26
2.1.1隨機變量的數(shù)字特征26
2.1.2抽樣分布26
2.1.3直方圖與頻次圖28
2.2t檢驗30
2.2.1假設(shè)檢驗30
2.2.2單總體N(μ,σ2)且σ2未知時均值μ的檢驗30
2.2.3相同方差的兩個正態(tài)總體均值差的檢驗31
2.2.4基于成對數(shù)據(jù)的檢驗32
2.3隱秘圖像的質(zhì)量評估33
2.3.1主觀圖像質(zhì)量評估法33
2.3.2圖像質(zhì)量客觀評估法34
第3章基于有效位差分擴展的RDH算法38
3.1有效位差分擴展RDH相關(guān)研究工作38
3.1.1Ou等人的基于像素值順序方法38
3.1.2Zeng等人的RDH方法40
3.2有效位差分擴展RDH模型42
3.2.1有效位差分擴展RDH模型的基本原理42
3.2.2信息隱藏45
3.2.3信息提取與圖像復原50
3.3算法性能分析53
3.3.1位平面參數(shù)n53
3.3.2上溢和下溢問題54
3.3.3本算法的優(yōu)點55
3.4算法的實驗設(shè)計與分析55
第4章基于左右平移的大嵌入容量RDH算法66
4.1左右平移的大嵌入容量RDH的相關(guān)研究工作66
4.2左右平移模型67
4.2.1左右平移模型基本原理68
4.2.2左右平移信息隱藏算法78
4.2.3左右平移信息提取與圖像復原算法80
4.3算法的實驗設(shè)計與分析83
4.3.1有限載荷信息隱藏及評價指標83
4.3.2閾值tn及其上溢和下溢問題的處理84
4.3.3嵌入容量比較分析85
4.3.4不同嵌入容量時的峰值信噪比分析87
第5章基于雙向差分擴展的RDH算法94
5.1信息隱藏94
5.2上溢和下溢問題97
5.3信息提取與載體圖像復原98
5.4算法的實驗設(shè)計與分析100
5.4.1評價指標100
5.4.2差分閾值Td100
5.4.3相同峰值信噪比下的嵌入容量101
5.4.4相同嵌入容量時的隱秘圖像質(zhì)量102
5.4.5不同算法的動態(tài)性能比較105
第6章一種有效的無移位的多位RDH算法108
6.1相關(guān)研究工作108
6.2無移位的多位RDH算法111
6.2.1算法基本原理111
6.2.2算法的嵌入容量及嵌入失真113
6.2.3算法實例114
6.2.4信息嵌入方法115
6.2.5信息提取與圖像復原117
6.3算法探討118
6.3.1閾值T118
6.3.2有限載荷嵌入120
6.3.3算法優(yōu)點120
6.4實驗結(jié)果與分析120
6.4.1算法優(yōu)點121
6.4.2最大嵌入容量及其峰值信噪比實驗121
6.4.3不同載荷下的PSNR值123
6.4.4計算復雜度的評價128
第7章基于二階差分的新型大嵌入容量RDH算法130
7.1相關(guān)研究工作130
7.1.1Ou等人的配對算法130
7.1.2Xiao等人的配對算法131
7.2基于二階差分的RDH算法132
7.2.1二階差分132
7.2.2雙向差分擴展和嵌入133
7.2.3雙向差分壓縮和提取136
7.2.4嵌入容量和嵌入失真137
7.2.5嵌入算法137
7.2.6提取算法140
7.3算法探討141
7.3.1閾值T142
7.3.2有限載荷嵌入144
7.4實驗與分析144
7.4.1相同載荷下的峰值信噪比比較144
7.4.2不同載荷下的峰值信噪比比較145
7.4.3計算復雜度的評價150
第8章總結(jié)與展望152
8.1總結(jié)與創(chuàng)新152
8.2研究不足與展望154
參考文獻155