基于非局部图的图像可逆数据隐藏预测方法
图像与视频处理
2018-02-21 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
可逆数据隐藏（RDH）在需无失真恢复隐藏消息与载体介质的场合中备受青睐。众多 RDH 方法中包含预测误差扩展（PEE），其含两步：i) 预测目标像素值；ii) 依据预测误差值进行嵌入。一般而言，更高的预测性能带来更大的嵌入容量和/或更低的信号失真。借助图信号处理（GSP）的最新进展，我们将像素预测表述为图信号恢复问题，其中底层图的恰当边权利用在半局部邻域内搜索的相似块计算。具体而言，对每个候选块，我们首先考察其结构张量的特征值以估计其局部平滑度。若足够平滑，我们使用二次 Laplacian 正则化项或图全变差（GTV）项作为信号先验，建立最大后验（MAP）问题。使用第一种先验的 MAP 问题有闭式解，而针对第二种先验我们设计了利用交替方向乘子法（ADMM）与嵌套近端梯度下降的高效算法。实验结果表明，凭借更优的基于 GSP 的预测，在低容量下嵌入图像的视觉质量明显超过现有最优方法。
引用
@article{arxiv.1802.06935,
title = {Non-Local Graph-Based Prediction For Reversible Data Hiding In Images},
author = {Qi Chang and Gene Cheung and Yao Zhao and Xiaolong Li and Rongrong Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06935},
year = {2018}
}