【摘 要】
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为了提升可逆信息隐藏算法的信息嵌入容量，提出了一种目标像素自适应误差预测方法，基于自然图像局部区域内像素分布的一致性特征，自适应地学习目标像素周围像素点问的内在联系，并
【机 构】
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齐鲁工业大学信息学院,南京信息工程大学计算机与软件学院,新泽西理工大学电子与计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41202206);山东省自然科学基金(No.ZR2012F014);济南市高校院所自主创新计划基金(No.JN201402005)资助
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为了提升可逆信息隐藏算法的信息嵌入容量，提出了一种目标像素自适应误差预测方法，基于自然图像局部区域内像素分布的一致性特征，自适应地学习目标像素周围像素点问的内在联系，并构建多元线性回归函数矩阵．该算法在实现目标像素点的准确预测时不是仅仅利用目标像素周围像素的简单算数组合预测目标像素的值，而是利用满足周围像素点一致性关系的线性关系函数．实验结果表明，相比其他先进的误差预测算法，基于多元线性回归的自适应图像可逆信息隐藏误差预测算法可以有效增强图像可逆信息嵌入能力．
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