基于像素预测和位平面压缩的加密图像可逆数据隐藏附matlab代码（论文复现）

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⛄ 内容介绍

密文域可逆信息隐藏（RDHEI）受到越来越多的关注，因为它可以保护原始图像的内容，同时可以准确地提取嵌入的数据，并且可以无损地重建原始图像。 为了充分利用相邻像素的相关性，本文提出了一种基于像素预测和位平面压缩的RDHEI方案。 首先，将原始图像分成相等大小的块，并计算原始图像的预测误差。 然后，分别执行8个预测误差的位平面的重排和位流压缩。 最后，通过流密码对腾出空间后的图像进行加密，并通过多LSB（最低有效位）替换将附加数据嵌入到腾出的空间中。 实验结果表明，该方法的嵌入能力优于现有方法。

⛄ 部分代码

function [origin_bits] = BitStream_DeCompress(compress_bits,L_fix)

% 函数说明：解压缩比特流

% 输入：compress_bits（压缩比特流）,L_fix（定长编码参数）

% 输出：origin_bits（原始比特流）

len_bits = length(compress_bits); %统计压缩比特流的长度

comp_t = 0;%计数，已遍历压缩比特流的长度

origin_bits = zeros(); %用来记录原始比特流

ori_t = 0; %计数，原始比特流的数目

while comp_t

    label = compress_bits(comp_t+1); %压缩段的第一个比特值

    %-------------------表示接下来的一段比特流是压缩比特流-------------------%

    if label==1 

        L_pre = 0;  %前缀标记位

        for i=comp_t+1:len_bits

            if compress_bits(i) == 1

                L_pre = L_pre+1;

            else

                L_pre = L_pre+1; %前缀标记以0结束

                break;

            end

        end

        comp_t = comp_t + L_pre; %用于记录相同比特流压缩后的前缀部分

        l_bits = compress_bits(comp_t+1:comp_t+L_pre);%用于记录相同比特流压缩后的中间部分

        comp_t = comp_t + L_pre; 

        [l] = BinaryConversion_2_10(l_bits); %中间部分的值

        L = 2^L_pre + l; %相同比特流的长度

        bit = compress_bits(comp_t+1);  %用于记录相同比特流的比特值

        comp_t = comp_t + 1;

        for i=1:L %记录原始比特流

            ori_t = ori_t+1;

            origin_bits(ori_t) = bit;

        end

    %----------------表示接下来的一段比特流是直接截取的比特流----------------%

    elseif label==0

        if comp_t+L_fix+1<=len_bits

            comp_t = comp_t + 1; %标记位

            origin_bits(ori_t+1:ori_t+L_fix) = compress_bits(comp_t+1:comp_t+L_fix);

            ori_t = ori_t + L_fix;

            comp_t = comp_t + L_fix;

        else

            comp_t = comp_t + 1; %标记位

            re = len_bits - comp_t;

            origin_bits(ori_t+1:ori_t+re) = compress_bits(comp_t+1:comp_t+re);

            ori_t = ori_t + re;

            comp_t = comp_t + re;

        end

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 复现文献

Reversible Data Hiding in Encrypted Images Based on Pixel Prediction and Bit-Plane Compression DOI: 10.1109/TDSC.2020.3019490

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