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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李宥誠
研究生(外文):Yu-cheng Lee
論文名稱:相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究
論文名稱(外文):The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique
指導教授:陳建源陳建源引用關係
指導教授(外文):Chien-Yuan Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:37
中文關鍵詞:相鄰梯度預測直方圖可逆式資訊隱藏增加參考點位參數調整
外文關鍵詞:gradient adjacent predictionhistogramreversible data hidingreference pointparameter adjustment
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隨著資訊化社會與網際網路的蓬勃發展,使得現今數位資訊的大量流通,資訊隱藏就成了備受重視的一項議題。而資訊隱藏的優劣主要的關鍵在於偽裝影像的品質與隱藏量、本碩士論文將分別使用參考點位、調整參數值以及針對圖像特性增加其適應性等三種方法,皆可以有效提高圖像預測的準確度,使得直方圖的高點大幅增加,藉此提升資訊隱藏中的資訊隱藏量。根據我們的實驗結果,我們的方法平均比鄭等人的方法增加了約12%的資訊隱藏量。
In this thesis, we use gradient adjacent prediction (GAP) to propose reversible data hiding based on histogram with three different type methods. Our methods can increase the amount of hidden data, and keep higher PSNR of stego-image. Experimental results have shown that the proposed method increases the amount of hidden data by 12% on the average as compared with Jang et al.’s method.
摘要 i
目錄 iii
表目錄 iv
圖目錄 v
一、 導論 1
1.1 前言 1
1.2 資訊隱藏 1
1.3 全文架構 3
二、 相關研究 4
2.1 九宮格式直方圖的可逆式資訊隱藏技術[19, 28] 4
2.2 基於相鄰梯度預測法之直方圖可逆資訊隱藏技術 7
三、 研究方法 12
3.1 增加參考點位 12
3.2 調整參數值 16
3.3 針對圖像特性增加其適應性 17
四、 實驗結果 20
4.1 增加參考點位法 20
4.2 調整參數值法 22
4.3 針對圖像特性增加其適應性法 23
4.4 實驗結果分析 26
五、 結論 27
六、 參考文獻 28
[1]M. U. Celik, G. Sharma, A. M. Tekalp, and E. Saber, “Reversible Data Hiding,” IEEE Int. Conf. Image Process, Vol. 2, pp. 157-160, New York, USA, 2002.
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[26]Xiaolin Chen, Nishan Canagarajah, and Jose L. Nunez-Yanez, “Lossless Multi-Mode Interband Image Compression and Its Hardware Architecture,” Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 73, pp. 3-26, 2011.
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[29]李宥誠, 陳信宏, 陳建源,“相鄰梯度權重預測法之直方圖可逆資訊隱藏技術,” 第十二屆離島資訊技術與應用研討會, 光碟論文集, 國立金門大學, 金門,台灣, May. 2013.
[30]Y.C. Lee, H.-H. Chen, and C.-Y. Chen, “Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction,” International Conference on Information and Social Science, Nagoya, Sep. 2013.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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