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摘要：本发明公开了一种基于非对称卷积神经网络预测器的密文域可逆数据隐藏方法，该方法利用图像像素之间的相关性，使用非对称卷积神经网络预测器和自适应均值预测器，对原始图像进行处理并生成预测图像。然后通过两阶段嵌入模型，实现了高效的数据嵌入。在嵌入过程中，本方法分段处理并嵌入秘密数据，确保了数据嵌入的灵活性和可逆性。不仅在提取秘密信息后能够完整恢复原始图像，而且还提高了嵌入容量。因此，本发明提供了一种适用于数据完整性验证、隐私保护和版权保护的有效解决方案。
主权项：1.一种基于非对称卷积神经网络预测器的密文域可逆数据隐藏方法，其特征在于，包括：对原始图像进行预处理，得到预处理过后的图像ICir和图像ITri；将图像ICir作为非对称卷积神经网络预测器的输入，得到预测图像PITri，将图像ICir作为自适应均值预测器的输入，得到预测图像PICir；根据预处理过后的图像ICir和ITri，以及预测图像PICir和图像PITri，生成原始图像的标签映射Map；采用两阶段嵌入模型，先对图像ICir和ITri进行加密，然后分别在加密过后的图像中嵌入秘密数据，得到含密图像SICir和SITri；将含密图像SICir和SITri进行合并，得到最终的含密图像SI；根据最终的含密图像SI进行秘密数据提取和图像恢复。
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百度查询： 河海大学 一种基于非对称卷积神经网络预测器的密文域可逆数据隐藏方法
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