matlab代码左移掩盖可逆图像数据隐藏留下的痕迹的第一步 隐藏因预测误差扩展而导致的扩展嵌入迹线和直方图移位迹线-基于直方图移位（PEE-HS）的可逆图像数据隐藏（RIDH）。 源代码 该项目包括以下MATLAB脚本（用Matlab R2017a编写）： demo.m ：我们提出的PEE-HS RIDH方法的演示，该方法可以隐藏嵌入轨迹，同时保留可逆性。 PEHypthosis.m ：用于绘制给定图像的预测误差直方图及其假设拉普拉斯模型的函数。 detParaCap2.m ：用于找到嵌入容量参数（即T_l和T_r）的函数。 embed.m ：用于将数据有效负载嵌入给定图像封面的功能。 jsdiv.m ：用于计算两个分布之间的JS散度的函数（离散情况下的直方图）。 mockErrDet.m ：用于生成替代预测错误的函数。 recovery.m ：用于数据提取和图像恢复的功能。 作者 李东--如有疑问，请发送电子邮件至：ngli dot edu dot cn的dongli。

考虑到不同图像块中像素的重要位(高位)具有不同的相关性,本文提出了一种基于图像块高位相关性分类的加密域可逆数据隐藏算法.在数据嵌入前,对各图像块的高位进行相关性划分,然后根据相关性强弱对加密图像的相应像素执行不同程度的低位(不重要位)取反,以达到减小嵌入失真和提高数据提取正确率的目的.同现有的两个主要方法相比,大量的实验结果表明该算法在保证解密后图像具有相同峰值信噪比的情况下,能有效减小数据提取和图像恢复的错误率.

基于DCT频率和块选择的JPEG图像中可逆数据隐藏

通过可逆图像转换将可逆数据隐藏在加密图像中

PDF隐藏 这是Python中的隐写工具，用于隐藏文件中的数据 该工具是一项持续不断的工作，旨在将一种新颖的隐写术开源方法带给公众。 它能够以隐蔽的方式在包含足够文本的任何PDF文件中嵌入任意数据。 结果，除了预期的接收者外，没有人怀疑嵌入数据的存在。 然后可以使用相同的工具来提取隐藏的数据。 该项目源于2012年12月在荷兰阿姆斯特丹大学进行的研究： ，该由 ， ， 和。 基本用法 pdf_hide [-o ] embed pdf_hide [-o ] extract 入门 请阅读。 要求 该工具是一个Python 3程序：它需要基本的Python 3安装。 它需要QPDF才能修改压缩的PDF文件。 此外，它需要

提出一种变换方向自适应的差值扩展可逆数据隐藏算法(ACD)，ACD通过扩展像素对的差值嵌入数据。像素对中一为参照像素，另一为变换像素，ACD根据像素对所处区域类型的估测，自适应选择变换像素，暗区选大值像素，亮区选小值像素，否则选默认方向像素。理论分析及实验结果表明，ACD解决了预测误差扩展可逆数据隐藏算法(PEE)在暗或亮载体时灰度溢出急剧增加的问题，与采用现有灰度溢出解决方案的PEE相比，改善了载体普适性，性能更稳定。

信息隐藏领域STC校验网格码源代码（STC工具箱），实现SPIE2010论文Tomas Filler, Jan Judas, Jessica Fridrich."Minimizing Embedding Impact in Steganography using Trellis-Coded Quantization"，包含Windows/Linux新旧版本代码、全部相关论文和在线示例地址。

matlab图片隐藏代码可逆数据隐藏 要求： MATLAB 开源软件 同一文件夹中的图像和 MATLAB 代码 图片应该是 .jpg , .png 格式 实施步骤： 打开 Matlab 软件并粘贴嵌入代码。 将“imread”函数中正在使用的图像名称放在代码中。 运行代码以获取以下输出文件： • 嵌入直方图• 嵌入后的图像• 嵌入后的差异图像 现在在嵌入过程后粘贴提取代码。 获取 stego 图像（嵌入后的图像）并在代码中放入 'imread' 函数。 运行代码以获取以下输出文件： • 提取直方图• 提取后的图像

基于预测误差扩展的高动态范围图像可逆数据隐藏，张海峰，张伟，目前可逆隐藏算法主要研究对象为低动态范围（LDR）图像，而针对（HDR）图像研究较少，本文提出一种基于预测误差扩展的HDR图像可逆数

作为数字媒体版权保护的重要手段。数字水印技术近年来引起了人们极大的兴趣与关注，本文论述并讨论了如下问题1.图象隐形水印的基本要求2.图象隐形水印的原理和研 究方法3.图象隐形水印技术的研究现状包括水印基本理论和算法