高保真的可逆信息隱藏

1 緒論
1．1 研究背景和意義
1．2 可逆信息隱藏技術(shù)
1．2．1 可逆信息隱藏的研究現(xiàn)狀
1．2．2 可逆信息隱藏的應(yīng)用
1．3 本書的主要貢獻和組織結(jié)構(gòu)
2 基于可調(diào)節(jié)的預(yù)測誤差直方圖的可逆信息隱藏方法
2．1 引言
2．2 預(yù)測誤差直方圖可調(diào)的RDH算法
2．2．1 像素補償
2．2．2 信息的可逆嵌入和提取
2．2．3 嵌入提取流程
2．3 實驗結(jié)果
2．4 結(jié)論
3 基于偏微分方程預(yù)測器的可逆信息隱藏方法
3．1 引言
3．2 基于PDE預(yù)測器的可逆嵌入提取算法
3．2．1 PDE預(yù)測器
3．2．2 溢出問題處理
3．2．3 嵌入流程
3．2．4 提取流程
3．3 實驗結(jié)果
3．4 總結(jié)
4 基于非局部均值預(yù)測的可逆信息隱藏方法
4．1 引言
4．2 PEE算法的基本原理
4．3 非局部均值預(yù)測
4．4 基于非局部均值預(yù)測的可逆方案
4．5 實驗結(jié)果
4．6 總結(jié)
5 廣義的利用像素值排序的可逆信息隱藏方法
5．1 引言
5．2 廣義的PVO可逆嵌入算法
5．2．1 PVO嵌入方法
5．2．2 PVO-k嵌入算法
5．2．3 最優(yōu)混合嵌入
5．3 自適應(yīng)的混合PVO-k算法的實現(xiàn)
5．3．1 修改最大值和最小值像素的PVO-k嵌入的擴展方法
5．3．2 混合嵌入的最優(yōu)閾值選擇
5．3．3 嵌入和提取流程
5．4 實驗結(jié)果
5．5 結(jié)論
6 基于預(yù)測誤差對擴展的可逆信息隱藏
6．1 引言
6．2 基于pairwise PEE的可逆信息隱藏框架
6．2．1 傳統(tǒng)的預(yù)測誤差擴展技術(shù)
6．2．2 二維預(yù)測誤差直方圖
6．2．3 pairwise PEE技術(shù)
6．3 pairwise PEE技術(shù)的實現(xiàn)
6．4 實驗結(jié)果
6．5 結(jié)論
7 總結(jié)與展望
7．1 總結(jié)
7．2 展望
參考文獻