基于自适应动态预测机制与启发式算法的可逆信息隐藏快速阈值选择方法

针对可逆信息隐藏(RDH)中预测误差扩展(PEE)框架对纹理图像冗余利用不足的问题，研究者提出新型中值预测方案和自适应预测机制，结合启发式算法快速确定噪声水平阈值。实验表明，该方案在Boat图像20,000比特容量下PSNR达55.52 dB，较现有最优结果提升0.24 dB，显著优化了纹理图像的嵌入性能与计算效率。

　　

在数字信息安全领域，可逆信息隐藏(RDH)技术因其能无损恢复原始载体和隐秘数据的特性，在军事、医疗等敏感领域备受关注。传统预测误差扩展(PEE)框架虽通过预测误差直方图(PEH)优化嵌入性能，但对纹理图像中波动剧烈的预测误差相关性挖掘不足。现有像素值排序(PVO)类方法如PEVO虽利用极值预测误差相关性，却难以适应复杂纹理块的波动特性，导致嵌入容量和图像质量受限。

针对上述问题，中国某研究机构团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出融合中值预测与自适应机制的创新方案。通过将预测误差升序排列后以中值为基准双向预测，结合启发式算法动态优化噪声阈值，实现了纹理图像冗余的深度挖掘。关键技术包括：1) 基于中值误差的波动相关性分析；2) 结合PEVO的自适应预测选择机制；3) 以嵌入误差比例R_e为目标的启发式阈值搜索算法；4) 采用USC-SIPI和Kodak数据集的6组512×512×8位灰度图像验证。

研究结果部分：
新型中值预测方案：通过中值误差预测左右邻域误差，实验显示对波动误差的相关系数较PEVO提升37%。
自适应预测机制：根据目标像素与邻域差值动态选择中值或PEVO预测，使纹理块的嵌入对数增加22%。
启发式阈值优化：提出的快速搜索算法较传统遍历法节省89%时间，在Boat图像中R_e达到92.3%。
性能对比：在20,000比特容量下，PSNR值超越Mao et al.(2022)方案0.24 dB，计算效率提升3.2倍。

结论表明，该研究首次将动态预测选择与智能优化算法引入RDH领域，解决了纹理图像嵌入性能瓶颈问题。自适应机制使平滑块和纹理块分别采用最优预测策略，而启发式算法突破了传统阈值搜索的时空限制。这项工作为医学影像安全传输、遥感数据加密等场景提供了更高效的技术路径，其方法论对多模态数据隐藏研究具有普适性启示。