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圖像信息隱藏技術(精)

  • 作者：汪維清|責編:汪漢友
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302633181
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：164
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對可逆信息隱藏技術存在的問題提出了解決信息隱藏過程中抗干擾的具體方法，建立了在信息隱藏過程中隱秘圖像發生嵌入失真的數學模型，分析了信息隱藏過程中出現的上溢和下溢機理，提出了相應的解決方法，構造出更為陡峭的誤差差分分佈直方圖模型。書中主要介紹以下5方面內容：基於有效位差分擴展的可逆信息隱藏演算法、基於左右平移的大嵌入容量可逆信息隱藏演算法、基於雙向差分擴展的可逆信息隱藏演算法、一種有效的無移位的多位可逆信息隱藏演算法及基於二階差分的新型大嵌入容量可逆信息隱藏演算法。
作者介紹
汪維清|責編:汪漢友
目錄
第1章  緒論
  1.1  信息隱藏的研究背景與意義
    1.1.1  信息隱藏的研究背景
    1.1.2  信息隱藏基本概念
    1.1.3  信息隱藏技術的應用
  1.2  國內外可逆信息隱藏方法的研究現狀
    1.2.1  基於差分擴展的可逆信息隱藏
    1.2.2  基於直方圖平移的可逆信息隱藏
    1.2.3  基於預測誤差擴展的可逆信息隱藏
    1.2.4  基於雙圖像及圖像內插的可逆信息隱藏
  1.3  可逆信息隱藏技術研究中存在的問題
  1.4  主要研究內容
第2章  數學基礎理論
  2.1  隨機變數數字特徵與樣本
    2.1.1  隨機變數的數字特徵
    2.1.2  抽樣分佈
    2.1.3  直方圖與頻次圖
  2.2  t檢驗
    2.2.1  假設檢驗
    2.2.2  單總體N（μ，σ2）且σ2未知時均值μ的檢驗
    2.2.3  相同方差的兩個正態總體均值差的檢驗
    2.2.4  基於成對數據的檢驗
  2.3  隱秘圖像的質量評估
    2.3.1  主觀圖像質量評估法
    2.3.2  圖像質量客觀評估法
第3章  基於有效位差分擴展的RDH演算法
  3.1  有效位差分擴展RDH相關研究工作
    3.1.1  Ou等人的基於像素值順序方法
    3.1.2  Zeng等人的RDH方法
  3.2  有效位差分擴展RDH模型
    3.2.1  有效位差分擴展RDH模型的基本原理
    3.2.2  信息隱藏
    3.2.3  信息提取與圖像複原
  3.3  演算法性能分析
    3.3.1  位平面參數n
    3.3.2  上溢和下溢問題
    3.3.3  本演算法的優點
  3.4  演算法的實驗設計與分析
第4章  基於左右平移的大嵌入容量RDH演算法
  4.1  左右平移的大嵌入容量RDH的相關研究工作
  4.2  左右平移模型
    4.2.1  左右平移模型基本原理
    4.2.2  左右平移信息隱藏演算法
    4.2.3  左右平移信息提取與圖像複原演算法
  4.3  演算法的實驗設計與分析
    4.3.1  有限載荷信息隱藏及評價指標
    4.3.2  閾值tn及其上溢和下溢問題的處理
    4.3.3  嵌入容量比較分析
    4.3.4  不同嵌入容量時的峰值信噪比分析
第5章  基於雙向差分擴展的RDH演算法

  5.1  信息隱藏
  5.2  上溢和下溢問題
  5.3  信息提取與載體圖像複原
  5.4  演算法的實驗設計與分析
    5.4.1  評價指標
    5.4.2  差分閾值Td
    5.4.3  相同峰值信噪比下的嵌入容量
    5.4.4  相同嵌入容量時的隱秘圖像質量
    5.4.5  不同演算法的動態性能比較
第6章  一種有效的無移位的多位RDH演算法
  6.1  相關研究工作
  6.2  無移位的多位RDH演算法
    6.2.1  演算法基本原理
    6.2.2  演算法的嵌入容量及嵌入失真
    6.2.3  演算法實例
    6.2.4  信息嵌入方法
    6.2.5  信息提取與圖像複原
  6.3  演算法探討
    6.3.1  閾值T
    6.3.2  有限載荷嵌入
    6.3.3  演算法優點
  6.4  實驗結果與分析
    6.4.1  演算法優點
    6.4.2  最大嵌入容量及其峰值信噪比實驗
    6.4.3  不同載荷下的PSNR值
    6.4.4  計算複雜度的評價
第7章  基於二階差分的新型大嵌入容量RDH演算法
  7.1  相關研究工作
    7.1.1  Ou等人的配對演算法
    7.1.2  Xiao等人的配對演算法
  7.2  基於二階差分的RDH演算法
    7.2.1  二階差分
    7.2.2  雙向差分擴展和嵌入
    7.2.3  雙向差分壓縮和提取
    7.2.4  嵌入容量和嵌入失真
    7.2.5  嵌入演算法
    7.2.6  提取演算法
  7.3  演算法探討
    7.3.1  閾值T
    7.3.2  有限載荷嵌入
  7.4  實驗與分析
    7.4.1  相同載荷下的峰值信噪比比較
    7.4.2  不同載荷下的峰值信噪比比較
    7.4.3  計算複雜度的評價
第8章  總結與展望
  8.1  總結與創新
  8.2  研究不足與展望
參考文獻

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