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Minimum Rate Prediction and Optimized Histograms Modification for Reversible Data Hiding
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资源说明：在数字图像处理和信息安全领域中，可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding, RDH）是一种特殊的数据嵌入技术，它能够确保嵌入的信息可以被精确地提取出来，同时原始的载体（如图像）能够无损地恢复。这种技术在医学影像、军事图像、法律取证以及视频错误隐藏编码等领域有广泛应用。RDH技术的重要性在于它的非破坏性——即恢复原始载体的能力，这一点对于那些原始数据非常宝贵、不可损坏的场景至关重要。
可逆数据隐藏通常基于预测误差扩展（Prediction Error Expansion, PEE）方案，该方案包含了两个主要步骤：首先是通过像素预测策略生成一个尖锐的预测误差（Prediction Error, PE）直方图；是通过扩展和移动PE直方图的方式将秘密信息可逆地嵌入到预测误差中。以往的PEE方法通常将这两个步骤独立处理，有的过度集中于像素预测以获得尖锐的PE直方图，有的则专注于直方图修改以提升给定PE直方图下的嵌入性能。
本论文提出了一个基于最小速率准则的像素预测方法，这种方法在本质上建立了两个步骤的一致性，并提出了一种新的优化直方图修改方案，以接近生成的PE序列的最佳嵌入性能。通过实验验证，所提出的方法在预测精度和最终嵌入性能方面明显优于现有的最先进方法。
数据隐藏技术可以分为三大类：压缩附加框架、差分扩展（Difference Expansion, DE）方案和直方图修改方案。在过去的十年里，已经提出了大量的RDH算法，但是直到现在，它们大体上可以被分为这三类。
数据隐藏技术的核心挑战在于如何在不破坏原始数据的前提下尽可能多地隐藏信息，同时保持足够的鲁棒性，以对抗有意或无意的攻击。为此，研究者们尝试了各种不同的方法来优化数据隐藏的过程，从简单的最低有效位（Least Significant Bit, LSB）替换技术到更复杂的直方图修改和预测模型。
在这篇论文中，重点是通过最小化预测错误的率来改进数据嵌入的效率和效果。这涉及到一系列复杂的计算和算法优化，以确保数据嵌入前后载体图像的质量和信息恢复的准确性。此外，优化直方图修改的方案需要精确地调整直方图的形状，以便在尽量少地改变原始数据的同时，最大化信息的嵌入量。
直方图作为一种图形化的统计工具，通过展示一定范围内像素值的频率分布，可以直观地表达图像的特征。在数据隐藏的背景下，对直方图的调整允许研究者更精细地控制嵌入过程，通过精细地调整像素值，达到在不显著改变图像外观的情况下嵌入数据的目的。
可逆数据隐藏领域涉及的不仅仅是算法和数学，还涵盖了包括信号处理、图像分析、信息安全和密码学在内的多个学科的交叉应用。而最小速率预测和优化直方图修改的提出，无疑为这一领域提供了新的研究思路和方法，有望推动相关技术的进步，并在实际应用中发挥更大的作用。
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