摘要

当前的可逆信息隐藏方法为了寻求更好的嵌入性能,通常会基于给定的图像内容对修改模式和嵌入参数作出自适应的调整。然而,通过细化自适应程度或扩大解空间来寻找更优解时,会造成计算复杂度高、时间成本难以承受等问题。提出了一种适用于JPEG图像的模块化可逆嵌入方法来提高自适应寻优的效率。通过比较不同情况下最优解的嵌入性能,对原有的解空间进行优化、筛选,从而生成一个适用于不同图像的通用修改模式集合。每一个修改模式被定义为在多直方图修改框架下的最优嵌入点集合。在嵌入时,为给定的图像内容自适应地从预设的解集中选定合适的修改模式。实验在USC-SIPI数据集上与5个具有代表性的方法进行了比较。相比于同类算法可将峰值信噪比提升0.03 dB~1.81 dB。对于文件大小扩展,所提算法的性能结果可比2个经典方法分别减少12.4%和5.1%。实验结果表明,相比于主流经典方法,该方法在含密图像质量和文件大小扩展方面有更好的性能表现,并能以较低的计算复杂度取得与最新的高效方法相近的自适应嵌入效果。

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