Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10609/7564
Title: Lossless Image Data Embedding in Plain Areas
Author: Fallahpour, Reza  
Megias, David  
Shi, Yun Q.
Citation: Fallahpour, M., Megías, D., Shi, Y. Q. (2011). Lossless Image Data Embedding in Plain Areas. Proceeding of SPIE. Media Watermarking, Security, and Forensics III, 7880(). doi: 10.1117/12.877009
Abstract: This letter presents a lossless data hiding scheme for digital images which uses an edge detector to locate plain areas for embedding. The proposed method takes advantage of the well-known gradient adjacent prediction utilized in image coding. In the suggested scheme, prediction errors and edge values are first computed and then, excluding the edge pixels, prediction error values are slightly modified through shifting the prediction errors to embed data. The aim of proposed scheme is to decrease the amount of modified pixels to improve transparency by keeping edge pixel values of the image. The experimental results have demonstrated that the proposed method is capable of hiding more secret data than the known techniques at the same PSNR, thus proving that using edge detector to locate plain areas for lossless data embedding can enhance the performance in terms of data embedding rate versus the PSNR of marked images with respect to original image.
Este artículo presenta un esquema de la pérdida de datos para las imágenes digitales que utilizan un detector de bordes para localizar las zonas llanas de incrustación. El método propuesto se aprovecha de la predicción del gradiente adyacente conocido utilizado en la codificación de la imagen. En el esquema propuesto, se calculan primero los errores de predicción y los valores límite y luego, con exclusión de los píxeles del borde, se modifican ligeramente los valores de error de predicción a través del cambio de los errores de predicción para integrar los datos. El objetivo del programa propuesto es reducir la cantidad de píxeles modificados para mejorar la transparencia, manteniendo los valores de borde del píxel de la imagen. Los resultados experimentales han demostrado que el método propuesto es capaz de ocultar los datos más secretos de las técnicas conocidas en el mismo PSNR, lo que demuestra que el uso del detector de bordes para localizar las zonas llanas de la incrustación de datos sin pérdida puede mejorar el rendimiento en términos de velocidad de incrustación de datos en comparación con el PSNR de las imágenes marcadas con respecto a la imagen original.
Aquest article presenta un esquema sobre la pèrdua de dades per les imatges digitals que utilitzen un detector de vores per localitzar les zones planes d'incrustació. El mètode proposat s¿aprofita de la predicció del gradient adjacent conegut i utilitzat en la codificació de la imatge. A l'esquema proposat es calculen primer els errors de predicció i els valors límit i, després, excloent els píxels de les vores, es modifiquen lleugerament els valors d'error de predicció a través del canvi dels errors de predicció per integrar les dades. L'objectiu del programa proposat és reduir la quantitat de píxels modificats per millorar la transferència, mantenint els valors de la vora del píxel de la imatge. Els resultats experimentals han demostrat que el mètode proposat és capaç d'amagar les dades més secretes de les tècniques conegudes al PSNR, fet que demostra que l'ús del detector de vores per localitzar les zones planes de la incrustació de dades sense pèrdua pot millorar el rendiment en termes de velocitat d'incrustació de dades en comparació amb el PSNR de les imatges marcades respecte a la imatge original.
Keywords: Watermarking
Image data hiding
Prediction
DOI: 10.1117/12.877009
Version: info:eu-repo/semantics/submittedVersion
Issue Date: Feb-2011
Publication license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/  
Appears in Collections:Articles cientÍfics
Articles

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
preprint-SPIE-2011.pdfPreprint460,58 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Share:
Export:
View statistics

Items in repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.