Efficient PVO-Based Reversible Data Hiding by Selecting Blocks With Full-Enclosing Context

像素 平滑度 计算机科学 图像(数学) 可扩展性 封面(代数) 信息隐藏 算法 人工智能 嵌入 模式识别(心理学) 计算机视觉 块(置换群论) 背景(考古学) 数学 数据库 机械工程 生物 工程类 数学分析 古生物学 几何学
作者
Shijun Xiang,Guanqi Ruan
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:32 (5): 2868-2880 被引量:11
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2021.3103215
摘要

In reversible data hiding (RDH) schemes, how to select those smooth pixels, pixel pairs or pixel blocks in order to improve performance is an important issue. For pixel-value-ordering (PVO) based RDH schemes, two existing techniques appear to be defective since only two reference pixels in a block or the right and bottom neighbors of a block are exploited as the context for block selection, and their performance might be only adequate for those smooth images. For rough images, the embedding performance could be affected. In this paper, an efficient block selection method by computing a block’s smoothness with a full-enclosing context (FEC) way is proposed. Obtained results show that the proposed FEC strategy can better estimate a block’s smoothness for PVO-based schemes. Furthermore, a more scalable pairing way is presented for the recently reported location-based PVO predictor. The proposed PVO scheme can be implemented by dividing the cover image and embedding bits into two different types of blocks, respectively. Experimental results show that the marked images by the proposed two-stage PVO scheme have higher visual quality, e.g., the average PSNR for the Kodak image database is 63.31 dB after embedding 10,000 bits, and the gain is 0.16 dB against the best result in the literature. Compared with some state-of-the-art RDH works, the superiority of the proposed algorithm has been verified in extensive experiments.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
鱼儿完成签到,获得积分10
1秒前
甜叶菊完成签到,获得积分10
2秒前
zhangsf88完成签到,获得积分10
3秒前
无私的丹完成签到,获得积分10
5秒前
xyhua925完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
wangpaopao完成签到,获得积分10
7秒前
密码学博士完成签到,获得积分10
8秒前
wings完成签到,获得积分10
8秒前
不安的紫翠完成签到,获得积分10
8秒前
胖大海完成签到 ,获得积分10
8秒前
小羊完成签到,获得积分10
9秒前
小烦同学完成签到,获得积分10
10秒前
CMC完成签到 ,获得积分10
11秒前
笔调完成签到,获得积分10
11秒前
hdhuang完成签到,获得积分10
12秒前
公爵完成签到,获得积分10
13秒前
sansan完成签到,获得积分10
13秒前
旺仔QQ完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
11_aa完成签到 ,获得积分10
17秒前
中午吃什么完成签到,获得积分10
17秒前
自信的冬日给自信的冬日的求助进行了留言
17秒前
甜蜜老三完成签到 ,获得积分10
17秒前
shilly完成签到 ,获得积分10
17秒前
Jason发布了新的文献求助10
19秒前
天穹雨应助LeoLI采纳,获得10
20秒前
YeeLeeLee完成签到,获得积分10
20秒前
jojo完成签到 ,获得积分10
21秒前
w0304hf完成签到,获得积分10
22秒前
默欢发布了新的文献求助10
23秒前
派大星星完成签到 ,获得积分10
24秒前
caicai完成签到,获得积分10
24秒前
长情诗翠完成签到,获得积分10
25秒前
Rita完成签到,获得积分10
25秒前
LeOpard完成签到,获得积分10
27秒前
LJJ完成签到 ,获得积分10
27秒前
zyh完成签到 ,获得积分10
28秒前
guoke完成签到,获得积分10
28秒前
长情诗翠发布了新的文献求助30
30秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Arthritis and Related Conditions, An Issue of Orthopedic Clinics 1000
Development of a Bridge Weigh-In-Motion System: A technology to convert the bridge response to the passage of traffic into data on vehicle configurations, speeds, times of travel and weights 1000
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7290798
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8909875
关于积分的说明 18857461
捐赠科研通 6958026
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3209161
关于科研通互助平台的介绍 2378959
邀请新用户注册赠送积分活动 2184904