26、基于级联 PVD 集成 LSB 技术的新型隐形水印及容错高性能伽罗瓦域算术处理器

基于级联 PVD 集成 LSB 技术的新型隐形水印及容错高性能伽罗瓦域算术处理器

基于级联 PVD 集成 LSB 技术的新型隐形水印

在信息隐藏领域，有多种数据隐藏方法被提出。Chan 和 Cheng 提出了使用 LSB 替换并结合最优像素调整过程（OPAP）的数据隐藏方法；Fu 和 Au 提出了一种能嵌入大量数据且保证隐写图像具有良好视觉质量的技术；还有人提出了使用可变位数的自适应 LSB 替换方法以增加隐藏容量。而 Wu 和 Tsai 提出的像素值差分（PVD）方法，能提供高嵌入容量和出色的隐写图像质量，基于此方法也有诸多相关想法被提出。

本文提出了一种结合像素值差分和 LSB 替换的隐写方法，该方法能提供两倍于 Wu - Tsai 的 PVD 方法的隐藏容量，同时保持可接受的隐写图像质量。

Wu - Tsai 方法回顾

在 Wu - Tsai 的 PVD 方法中，使用灰度图像作为载体图像，将其划分为由两个连续像素 $p_i$ 和 $p_{i + 1}$ 组成的不重叠块。计算每个块中两个连续像素的差值 $d_i = | p_{i + 1} - p_i |$，所有差值的范围是 - 255 到 255，所以 $|d_i|$ 的范围是 0 到 255。差值小的块被视为平滑区域，能隐藏的比特数较少；差值大的块是边缘尖锐区域，能嵌入更多比特，因为人眼对尖锐边缘区域的变化容忍度更高。

为此设计了一个范围表，包含 $n$ 个连续范围 $R_k$（$k = 1, 2, \cdots, n$），范围是 0 到 255，下限和上限分别表示为 $l_k$ 和 $u_k$，则 $R_k \in [l_k, u_k]$，$R_k$ 的宽度 $W_k = u_