Reversible Data Hiding Based on Dual Pairwise Prediction-Error Expansion

成对比较 算法 计算机科学 利用 冗余(工程) 人工智能 配对 失真(音乐) 集合(抽象数据类型) 数学 带宽(计算) 程序设计语言 放大器 物理 操作系统 量子力学 超导电性 计算机安全 计算机网络
作者
Wenguang He,Zhanchuan Cai
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:30: 5045-5055 被引量:67
标识
DOI:10.1109/tip.2021.3078088
摘要

Reversible data hiding generally exploits the redundancy of the cover medium and prediction-error expansion (PEE) has become the most effective mechanism. However, although the pairwise PEE technique has been proposed to jointly modify the prediction-errors to achieve less degradation, there is still room for improvement. In this paper, a dual pairwise PEE strategy is proposed to fully exploit the potential of pairwise PEE. The key observation behind dual pairwise PEE lies in that most capacity is provided by individually expanding only one pairing error. For such separable error-pairs, we propose to recalculate and collect the rest pairing error to form an error sequence after shifting any one pairing error. Next, by considering every two neighboring errors of the sequence together, a new set of error-pairs for double pairwise PEE can be obtained. Compared with original pairwise PEE, dual pairwise PEE significantly better exploits the correlation of errors such that it leads to better capacity-distortion performance. Experimental results also demonstrate that the proposed scheme outperforms several state-of-the-art schemes.
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