文件名称：算法图像恢复代码matlab-High-Capacity-Reversible-Data-Hiding-in-Encrypted-Images
文件大小：41.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 23:34:22
系统开源
算法图像恢复代码matlab 使用自适应编码的大容量可逆数据隐藏在加密图像中 使用自适应编码的大容量可逆数据隐藏在加密图像中。 抽象的 随着数字信息技术的普及，隐藏在加密图像中的可逆数据（RDHEI）逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点。 作为一种可以在加密域中嵌入附加信息，正确提取嵌入信息并无损恢复原始图像的技术，RDHEI已受到研究人员的广泛关注。 为了在加密的图像中嵌入足够的附加信息，本文提出了一种使用自适应编码的大容量RDHEI方法。 首先，计算原始图像的不同预测误差的出现频率，并生成相应的自适应霍夫曼编码。 然后，使用流密码对原始图像进行加密，并根据预测误差用不同的霍夫曼码字标记加密后的像素。 最后，通过位替换将附加信息嵌入到标记像素的保留空间中。 实验结果表明，该算法能正确提取嵌入信息，并能无损地恢复原始图像。 与同类算法相比，该算法充分利用了图像本身的特征，大大提高了图像的嵌入率。 在UCID，BOSSBase和BOWS-2数据集上，该算法的平均嵌入率分别为3.162 bpp，3.917 bpp和3.775 bpp，高于最新技术的0.263 bpp，0.292 bpp，和0
【文件预览】：
High-Capacity-Reversible-Data-Hiding-in-Encrypted-Images-using-Adaptive-Encoding-main
----Untitled.m(1KB)
----Huffman.m(2KB)
----bpp_UCID_Huffman_2.mat(2.4MB)
----Main_UCID.m(3KB)
----num_UCID.mat(2.77MB)
----bpp_BOWS2OrigEp3_Huffman.mat(2.93MB)
----Recover_Image.m(3KB)
----bpp_UCID.mat(2.77MB)
----Encrypt_Image.m(563B)
----Predictor_Error.m(654B)
----Huffman_code.m(473B)
----num_BOSSbase.mat(3.38MB)
----bpp_UCID_Huffman.mat(2.91MB)
----num_BOWS2OrigEp3.mat(3.42MB)
----Extract_Data.m(5KB)
----Binary_Decimalism.m(242B)
----num_BOWS2OrigEp3_Huffman.mat(2.93MB)
----BinaryTree_Mark.m(2KB)
----PSNR.m(320B)
----README.md(4KB)
----SSIM.m(6KB)
----Binary_Decimalism(1).m(242B)
----Main_BOWS2OrigEp3.m(3KB)
----bpp_BOWS2OrigEp3.mat(3.42MB)
----test-image()
--------Peppers.tiff(259KB)
--------Lena.tiff(258KB)
--------Tiffany.tiff(256KB)
--------Lake.tiff(258KB)
--------Man.tiff(1MB)
--------7003.pgm(256KB)
--------Jetplane.tiff(256KB)
--------Airplane.tiff(256KB)
--------Baboon.tiff(259KB)
----bpp_BOSSbase.mat(3.38MB)
----bpp_BOSSbase_Huffman.mat(2.95MB)
----Decimalism_Binary.m(369B)
----Huffman_Mark.m(7KB)
----BinaryTree_Mark.asv(4KB)
----num_BOSSbase_Huffman.mat(2.95MB)
----Signal.m(273B)
----num_UCID_Huffman.mat(2.91MB)
----Main_BOSSbase.m(3KB)
----Encrypt_Embed.m(5KB)
----readme.txt(638B)
----Encrypt_Data.m(507B)
----Main.m(4KB)