JPEG图像信息隐藏算法研究

根据要嵌入数据的大小来动态选择嵌入的位置

jpeg是一种最常用的用于存储和传输的压缩图像格式。在手机、数码相机等许多电子设备中都采用JPEG作为默认的图像格式，既可以节省存储空间，又能保持良好的视觉质量。采用可逆数据隐藏（RDH）技术对保护jpeg图像的真实性和完整性具有重要意义。

现有的RDH策略主要针对未压缩图像，包括无损压缩、差分展开（DE），和直方图移动（HS），不能直接应用到jpeg图像。和空间图像相比，JPEG图像具有较少的冗余和较低的嵌入容量。对JPEG图像的微小修改可能导致较大的视觉失真和文件存储容量的大幅增加。如何在保证图像质量的同时减小文件存储空间的增大，已经成为JPEG RDH领域的一个难题。

根据JPEG的压缩过程，有三种主要的RDH方法，

第一种方法是基于量化表的修改，该方法易于获得大容量和高视觉质量，但是jpeg压缩效率降低，文件存储容量可能会显著增加。

第二种方法是基于修改JPEG图像中哈夫曼编码，通过构建不同编码长度的VLCs之间的映射，可以获得更高的嵌入容量和较小的文件存储空间增量。一种新的无损数据隐藏框架。首先对JPEG位流进行基于中继传输的扩展预处理，然后通过VLC映射、组合和排列优化嵌入过程。这类方法通常不会在隐藏数据后造成视觉失真，而且文件存储大小的增加通常很小。然而，嵌入容量比较低。

第三种方法是基于量化DCT系数修正，一般可以达到嵌入容量、视觉质量和文件存储容量的增加三个指标之间的平衡，

已经为RDH开发了三种主要方法

基于量化DCT系数操作的RDH、基于量化表修改的RDH和基于霍夫曼码修改的RDH

衡量指标

嵌入容量

视觉质量

psnr

文件存储大小

基于量化dct系数进行改进

不是只修改绝对值为1的系数，只要修改后haffuman编码长度不会增加就可以修改这样的话可以增加嵌入容量，并且文件大小也不会提高很多，但是可能会对图像的保真度有一定影响。

那两篇文章都是更多地考虑图像的保真度，但是有的场景是更多的需要嵌入容量和文件存储大小，并且标记图像可以被无损地还原出来，所以我们注重考虑图像的另两个维度。

探究DCT变换不同位置系数变化后对IDCT变化的影响

做实验证明我们想法的有效性

DCT系数能不能嵌入数据，跟前面0的个数有没有关系呢？只要是满足一定的条件就可以嵌入？

但是不用hs的话无法还原，考虑用混沌序列控制嵌入位置，然后进行一个提取？