计算机应用研究

作者：熊涛,丁海洋,李雅静,

单位：1.北京印刷学院信息工程学院,北京102600；2.北京邮电大学信息安全中心,北京100876；

关键词：相邻均值差,可逆信息隐藏,直方图平移,

基金：国家自然科学基金项目(62472040)；北京市教委科研项目(KM202110015004)；北京市高等教育学会项目(MS2023204)；北京市数字教育研究课题(BDEC2023619095)；北京印刷学院博士启动金项目(27170120003/020,27170122006)；北京印刷学院科研基础研究一般项目(Ec202201)；北京印刷学院青年卓越项目(Ea202411)；；

为解决可逆信息隐藏（reversible data hiding，RDH）容量受限的问题，提出了一种基于相邻均值差的可逆信息隐藏（neighboring mean difference reversible data hiding，NMDRDH）算法。相邻均值差（neighboring mean difference，NMD）：计算两个相邻数值的平均值与其中一个数值的差值。NMD将差值最小化，使数据更加集中。首先将图像进行分块，然后在分块上应用NMD生成差值直方图，最后通过平移差值直方图，利用峰值点来嵌入秘密信息。由于NMD使生成的差值直方图具有更多的峰值点，所以该方法可嵌入更多的秘密信息。实验结果表明，采用本算法，原始图像恢复率和秘密信息提取正确率均为100%；相比于经典差值直方图平移方法，本算法的嵌入容量提升了43.7%；本算法在保证高容量的同时，PSNR达到42 dB以上，确保了嵌入图像失真较小。

来源：2025年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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