BTC压缩图像的可逆数据隐藏：预测误差扩展方法

"基于预测误差扩展的块截断编码压缩图像的可逆数据隐藏是一种针对BTC压缩图像的新方法，利用相邻块的相关性在低平均值和高平均值中嵌入数据，无需额外的上溢/下溢位置图，对具有相同低高平均值的块，数据则嵌入到位图中，具有高嵌入能力和图像质量保持良好。" 在数字图像处理领域，数据隐藏是一种重要的技术，用于在图像中秘密地嵌入信息，而不会明显降低图像的质量。这篇论文提出的是一种专为块截断编码（Block Truncation Coding, BTC）压缩图像设计的可逆数据隐藏方案。BTC是一种简单的无损图像压缩技术，它通过对图像进行分块并仅保留每个块的亮度级的高低部分来实现压缩。 论文的创新点在于利用了块之间固有的相关性，通过预测误差扩展（Prediction-Error Expansion）策略来嵌入额外的数据。预测误差扩展是一种在编码过程中利用像素间统计相关性的方法，它可以有效地增加数据嵌入的空间，同时最小化对原始图像质量的影响。在此方案中，每个BTC编码后的块不仅包含低平均值和高平均值，还有一个二进制位图。当预测误差扩展不足以嵌入所有数据时，位图被用作额外的数据存储空间。 值得注意的是，该方案不需使用额外的上溢/下溢位置图。在传统的数据隐藏技术中，这些图通常用于指示哪些像素可能已经超过了其允许的取值范围。但此方案通过巧妙地管理和调整预测误差，避免了这一需求，从而简化了整个过程。 实验结果证实了这种方法的有效性。它不仅有较高的数据嵌入容量，即可以隐藏大量的信息，而且保持了图像的视觉质量，这对于数据隐藏应用来说是非常关键的。这意味着即使在压缩图像中，也可以实现高效且几乎无损的数据隐藏，这对于安全通信、版权保护和数字取证等领域具有重要意义。 这篇论文提出了一种在BTC压缩图像中实现可逆数据隐藏的新颖方法，它结合了预测误差扩展和位图利用，无需额外的辅助信息，实现了高容量和高质量的隐藏效果。这为未来在图像压缩领域的数据隐藏研究提供了新的思路和实践基础。