一元二次插值提升大容量可逆信息隐藏算法性能

本文档探讨了一种创新的可逆信息隐藏技术，针对当前可逆数据隐藏算法在隐藏容量和图像质量方面存在的挑战。该研究主要关注于一元二次方程插值空间在大容量可逆信息隐藏中的应用。作者提出了一种策略，首先根据图像块的梯度预测特性将其划分为边缘块和非边缘块。这种方法认为非边缘区域的方差较小，因此优先用于嵌入信息。 作者采用了两种插值算法来实现这一目标：一元二次方程插值算法（OQEIAM）和自适应梯度预测插值算法（AGPIA）。OQEIAM在处理非边缘块时展现了其高效性和准确性，而AGPIA则负责处理边缘块，以保持图像的连续性和视觉效果。通过这种方式，算法能够有效地隐藏大量信息，同时保持较低的失真。 在实验中，研究人员使用了SIPI数据集进行评估。结果显示，该算法在满载模式下的平均嵌入率（ER）达到了惊人的4.0681位每像素（bpp），这明显优于许多同类算法。这意味着可以隐藏更多的数据，而不会对图像的视觉质量造成显著影响。此外，值得注意的是，这种算法是可逆的，即在提取隐藏信息后，原始数据不会受到任何破坏，也没有出现数据溢出的现象，确保了信息的安全性和完整性。 这项工作为大容量可逆信息隐藏领域提供了一种新的、高效且高质量的解决方案。它不仅提升了隐藏容量，而且提高了隐藏过程的效率，为信息安全和多媒体应用提供了有价值的技术支持。对于那些寻求在不牺牲图像质量的前提下增加数据隐藏能力的研究者和开发者来说，这篇文档中的方法和技术具有重要的参考价值。