【摘 要】
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电力系统利用红外诊断技术对现场拍摄的大量红外图像进行检测,将拍摄者、拍摄时间和地点等信息无损嵌入到对应红外图像中进行隐藏。需要的时候将信息提取出来,可确保图像信息的准确性和安全性,对于电力系统的运行维护和管理有着重要的意义。本文基于电气设备红外图像,结合可逆信息隐藏技术,对可逆算法进行改进,用以提高电气设备红外图像的嵌入能力。基于像素值排序(Pixel-value-ordering,PVO)的可逆
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电力系统利用红外诊断技术对现场拍摄的大量红外图像进行检测,将拍摄者、拍摄时间和地点等信息无损嵌入到对应红外图像中进行隐藏。需要的时候将信息提取出来,可确保图像信息的准确性和安全性,对于电力系统的运行维护和管理有着重要的意义。本文基于电气设备红外图像,结合可逆信息隐藏技术,对可逆算法进行改进,用以提高电气设备红外图像的嵌入能力。基于像素值排序（Pixel-value-ordering,PVO）的可逆算法和逐像素预测与排序（Pixel-based Pixel Value Ordering,PPVO）的可逆算法对大量电气设备的红外图像进行处理,分别统计其粗糙块分布情况。结果表明,电气设备红外图像的粗糙度分布与电气设备大小有关。在PVO算法中,局部粗糙度定义无法真实描述中大型和大型扫描分块的粗糙程度,影响图像的嵌入效果。针对PVO算法局部粗糙度的局限性进行合理化改进。除去分块内排序后的最大值和最小值,用其余的相邻像素差值求平均来代替PVO算法原有的局部粗糙度定义。改进局部粗糙度定义的PVO算法能够真实还原中大型和大型分块的粗糙程度,在大嵌入容量中获得更优性能,有效提高了图像的嵌入性能。研究PVO算法的嵌入方式发现,对于含有两个像素值相同的像素分块,PVO算法无法对其嵌入秘密信息,因此限制了图像的嵌入能力。针对PVO算法中嵌入方式的局限性进行优化,寻找预测误差PEmax=0,pn-1≠255且pn-1-pn-2>2和PEmin=0,p2≠0且p2-p3<-2的像素块,以其次最大值和次最小值嵌入信息,增加了嵌入信息的像素数量。改进嵌入方式的PVO算法不仅有效提高了载体图像整体的嵌入能力,还改善了峰值信噪比性能。
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