A new reversible watermarking scheme using the content-adaptive block size for prediction
A new reversible watermarking scheme using the content-adaptive block size for prediction
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一种使用内容自适应块大小进行预测的新可逆水印方案
DOI：
10.1016/j.sigpro.2019.05.035
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发表时间：
2019-11
影响因子：
4.4
通讯作者：
Xiang Shijun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng Hongchang;Wang Chuntao;Wang Junxiang;Xiang Shijun
可逆水印的目标是在图像失真较小的情况下嵌入更多的信息。对于基于预测误差扩展和直方图平移的可逆水印算法（PEE-HS），其关键是准确预测图像像素。为了获得更准确的预测，考虑到自然图像中存在的边缘和纹理的事实，本文设计了一个局部预测器，利用内容自适应块大小为每个待预测像素。具体而言，在构建预测上下文时，原始待预测像素被其菱形平均版本替换，旨在为嵌入器和解码器产生相同的预测上下文。然后，设置多个候选块大小，并且生成菱形平均值和预测值之间的相同数量的预测误差。考虑到水印的性能是相对于原始像素测量的，因此设计了一种机制来找到一个优选的内容自适应块大小，导致最小的预测误差接近原始值和预测值之间的差异。在产生预测误差后，我们部署PEE-HS设计一个新的RWS利用内容自适应块大小。实验结果表明，该方案优于国家的最先进的使用最小二乘预测。
Reversible watermarking aims to embed more messages in a cover image with less distortion. For reversible watermarking schemes (RWSs) using the prediction error expansion and histogram shifting (PEE-HS), the key point is to predict image pixels accurately. To obtain more accurate prediction, by taking into account the fact that there exist edges and textures in natural images, this paper designs a local predictor exploiting the content-adaptive block size for each to-be-predicted pixel. Specifically, in constructing the prediction context, the original to-be-predicted pixel is replaced by its rhombus-averaged version, aiming to result in the same prediction context for the embedder and decoder. A number of candidate block sizes are then set and the same number of prediction errors between the rhombus-averaged and predicted values are generated. Considering that the watermarking performance is measured with respect to the original pixels, a mechanism is thus devised to find a preferable content-adaptive block size leading to the minimum prediction error close to the difference between the original and predicted values. After generating prediction errors, we deploy the PEE-HS to design a new RWS exploiting the content-adaptive block size. Experimental results show that the proposed scheme outperforms the-state-of-the-art using the least-square-based predictor.
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DOI：
10.1109/tifs.2011.2145372
发表时间：
2011-09-01
影响因子：
6.8
作者：
Coltuc, Dinu
通讯作者：
Coltuc, Dinu
DOI：
10.1145/1073170.1073188
发表时间：
2005-08
期刊：
Appl. Math. Lett.
影响因子：
--
作者：
Bian Yang;M. Schmucker;C. Busch;X. Niu;Shenghe Sun
通讯作者：
Bian Yang;M. Schmucker;C. Busch;X. Niu;Shenghe Sun
DOI：
10.1109/icecce.2014.7086658
发表时间：
2014-11
期刊：
2014 International Conference on Electronics, Communication and Computational Engineering (ICECCE)
影响因子：
--
作者：
K. Parasuraman;G. Deeparani
通讯作者：
K. Parasuraman;G. Deeparani
DOI：
10.1109/icist.2012.6221765
发表时间：
2012-03
期刊：
2012 IEEE International Conference on Information Science and Technology
影响因子：
--
作者：
Jingyang Wen;Jinli Lei;Y. Wan
通讯作者：
Jingyang Wen;Jinli Lei;Y. Wan
通过有效的直方图修改对预测误差进行可逆图像水印
影响因子：
4.4
作者：
Wu, Hao-Tian;Huang, Jiwu
通讯作者：
Huang, Jiwu