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提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法。相比一般图像,医学图像拥有更多接近0值的像素点,在嵌入过程中容易溢出。通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息。本算法充分利用了医学图像中所有能携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率。为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法。实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量。对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也