基于LASSO的可逆图像水印算法

摘要 对于采用差值扩展-直方图平移的可逆水印算法，提高预测的准确度有利于减小预测误差，从而在同等嵌入失真时获得更大的嵌入容量。为了进一步提高图像像素预测的准确度，构造了一种基于LASSO （Least Absolute Shrinkage And Selection Operator）的局部预测算法。具体而言，根据图像存在边缘、纹理方向的特点，将图像像素预测问题表征为基于LASSO的优化问题；然后通过优化求解得到预测系数，进而得到预测误差；随后利用预测误差，结合差值扩展-直方图平移嵌入技术设计可逆图像水印算法。实验仿真结果表明，与当前预测性能较好的、基于最小二乘局部预测的可逆图像水印算法相比，所提算法在嵌入相同的数据时拥有更高的峰值信噪比（PSNR）