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Reversible Data Hiding using Pixel Error Value Ordering and New CNN Predictor
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AI
DOI：10.1007/s11760-025-04654-y.png)
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摘要
En 中文
在可逆数据隐藏（RDH）领域，图像预测和预测误差的有效管理至关重要。本文提出了一种新颖的方法，该方法整合了基于卷积神经网络（CNN）的预测器进行精确像素值估计，并采用两阶段嵌入过程。该方法通过计算预测误差生成差值图像，并将其分割为尺寸均匀的块。在第一阶段，最右侧的差值预测左侧差值，从而根据秘密数据位对左侧进行修改。在第二阶段，最左侧的预测差值预测右侧差值，从而根据秘密数据位对右侧进行调整。这些修改后的预测差值随后被整合到原始图像中，生成隐秘图像。实验结果表明，与现有预测器相比，CNN预测器实现了更优的预测精度。此外，所提出的RDH方法在嵌入性能方面优于传统的RDH技术。
Keyword:
Reversible Data Hiding
Pixel Error Value Ordering
CNN Predictor
Two-Pass
RDH.
期刊
IF:
2.1
论文数:
908
被引数:
4.6K
机构
暂无机构信息
引用论文
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