可逆數(shù)據(jù)隱藏（RDH， reversible data hiding）技術(shù)是一種以某種可逆方式把待隱藏數(shù)據(jù)嵌入到載體，生成相對載體而言感知變化不明顯的含隱載體，在需要時能從該含隱載體中提取被嵌入的數(shù)據(jù)，且能完全還原載體的數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)。RDH適用于對載體失真特別敏感（如遙感、醫(yī)學(xué)圖像）的數(shù)據(jù)隱藏應(yīng)用。從20世紀90年代末至今，相關(guān)文獻己刊發(fā)了一系列的RDH具體算法，與此同時，RDH相關(guān)應(yīng)用技術(shù)也不斷取得進步?，F(xiàn)有的RDH大致可歸為以下3類：基于無損壓縮；擴展變換；直方圖變換。近年來，基于預(yù)測誤差擴展的RDH算法俾EE，prediction error eXpansion）得到了研究人員的廣泛關(guān)注，因為其具有更好利用載體空間冗余的能力。一般地，PEE相對其他類型的算法具有更優(yōu)的容量一失真性能。

　　本文的研究以8位灰度圖像為載體。由于對載體直接執(zhí)行擴展變換無法避免灰度溢出，即在擴展變換某特征值的過程中，有可能使參與變換的某些像素值小于0或大于255，導(dǎo)致無法正確保存這些變換后的像素值，因此，有效的PEE必須包含能解決灰度溢出的處理過程。目前，PEE采用的灰度溢出解決方法所需付出的代價一般與載體的直方圖分布密切相關(guān)，比如當(dāng)載體像素值在0或255附近占比偏高時，解決灰度溢出問題所需的輔助比特數(shù)急劇增加?，F(xiàn)有大多數(shù)有關(guān)PEE的文獻在防灰度溢出處理方面討論的不夠充分，沒有明確指出所提算法因灰度溢出問題，有效容量一失真性能除與載體圖數(shù)據(jù)冗余有關(guān)外，還與像素直方圖邊緣分布有密切聯(lián)系，沒有指出載體圖過暗或過亮?xí)r算法有效容量一失真性能急劇惡化的缺陷，其仿真實驗一般也較少涉及較暗或較亮的載體圖。由于現(xiàn)有灰度溢出解決技術(shù)影響了PEE算法的實際適用范圍，因此研究更有效防溢出的技術(shù)己成一個重要的課題。
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