医学图像高容量无损信息隐藏：区域与直方图平移技术

"分区域的医学图像高容量无损信息隐藏方法是针对医学图像的特性，提出的一种创新的信息隐藏技术。该方法旨在在不损害图像质量和保持数据可逆的前提下，实现大容量信息的隐藏，尤其适合对图像质量要求高的医学图像。 在该方法中，首先通过最大类间距分割法对原始医学图像进行前景区域的划分。这种分割方法能够准确地识别出图像中的关键部分，例如病灶或重要解剖结构。接着，采用聚合多边形逼近和图像拟合技术来确定数据嵌入的具体区域，这一步骤确保了信息隐藏过程对图像细节的影响最小。 在数据嵌入阶段，研究者提出了两种不同的直方图平移策略。对于前景区域，他们运用差值直方图循环平移技术，这种方法能够在不引起明显的视觉变化的情况下，有效地增加隐藏数据的容量。而在背景区域，他们采用了基于编码的直方图平移方法，这种方法可以解决传统直方图平移可能导致的溢出问题，保证了信息隐藏的稳定性和可靠性。 实验结果显示，该方法的总嵌入容量可以达到1 bit/pixel以上，这意味着在单个像素上就能隐藏一位二进制信息。同时，隐藏后的图像质量保持在40 dB左右，这是一个相当高的保真度，确保了图像在医学诊断中的可用性。因此，该方法特别适合用于那些需要大量隐藏信息且对图像质量有严格要求的医学图像。 关键词涉及到医学图像处理的关键领域，包括区域分析、可逆数据隐藏、隐私保护以及直方图平移技术。这些关键词揭示了该研究的焦点在于提升医学图像的安全性和信息隐藏的效率。中图分类号和文献标识码则表明了这个研究属于计算机科学与信息技术的范畴，具体为图像处理和数据安全。 这个分区域的医学图像高容量无损信息隐藏方法是一种先进的技术，它结合了图像分割、数据嵌入和直方图平移等多方面的理论，为医学图像的安全存储和传输提供了有力的工具，同时满足了高质量图像的需求。在当前大数据和云计算背景下，对于医疗信息安全的重视程度日益提升，这类技术的研究和发展具有重要的现实意义。"