Adaptive embedding combining LBE and IBBE for high-capacity reversible data hiding in encrypted images

加密 嵌入 信息隐藏 编码 算法 计算机科学 二进制数 像素 冗余(工程) 块(置换群论) 图像(数学) 编码(社会科学) 理论计算机科学 人工智能 数学 算术 计算机网络 基因 统计 操作系统 生物化学 化学 几何学
作者
Zhifeng Fu,Xiuli Chai,Zongwei Tang,Xin He,Zhihua Gan,Gongyao Cao
出处
期刊:Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:216: 109299-109299 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.sigpro.2023.109299
摘要

Reversible data hiding in encrypted image (RDHEI) has received wide attention as an effective information protection technique, and most of the existing RDHEI schemes introduce pixel prediction technique to improve embedding performance. However, the high embedding capacity (EC) requirement is still not achieved because the redundancy of carrier medium is not fully utilized. Thus, a novel RDHEI based on pixel prediction and adaptively combining "L"-shaped block embedding (LBE) and improved binary-block embedding (IBBE) is presented, which maximizes the use of Laplacian-like distribution of prediction-errors to achieve higher EC. Specifically, the original image is first predicted to get the prediction-error image and then eight binary prediction-error bit-planes (PEBPs) are generated. Subsequently, the proposed LBE and IBBE are used to calculate the net EC to encode each PEBP. Also, a new bit-plane selection encryption is designed to ensure that the intra-block correlations of the IBBE-based PEBPs remain unchanged. Eventually, the data hider adaptively completes data embedding according to the PEBP coding. Moreover, the 4-D hyperchaotic system is exploited to encrypt the carrier image and the secret data to further enhance the security. Extensive experimental results verify that our strategy achieves more outstanding performance compared with some state-of-the-art schemes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
1秒前
和敬清寂完成签到,获得积分10
2秒前
Chaos_Law完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
激动的水壶完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
6秒前
勤奋酒窝完成签到,获得积分10
6秒前
冷傲忆彤完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
JJ发布了新的文献求助10
8秒前
酷波er应助Hexagram采纳,获得10
8秒前
Wenson发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
Orange应助肯瑞恩哭哭采纳,获得10
9秒前
杨宁发布了新的文献求助30
10秒前
11秒前
fer发布了新的文献求助20
11秒前
xxx发布了新的文献求助10
11秒前
蒙开心完成签到 ,获得积分10
12秒前
May发布了新的文献求助10
12秒前
L_93发布了新的文献求助20
12秒前
今夜无人入眠完成签到,获得积分20
12秒前
13秒前
Isaac完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
塔莉娅完成签到,获得积分10
15秒前
zyy123888完成签到,获得积分10
16秒前
zqqq发布了新的文献求助10
16秒前
澡雪发布了新的文献求助10
17秒前
所所应助童绾绾采纳,获得10
18秒前
爱笑翠梅发布了新的文献求助10
18秒前
谦让的青亦完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
自然怀寒完成签到,获得积分10
20秒前
xxx完成签到,获得积分10
20秒前
gggghhhh发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976107
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520330
关于积分的说明 11202435
捐赠科研通 3256819
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798504
邀请新用户注册赠送积分活动 877642
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806496