题目：基于差值扩展的可逆图像水印算法的研究与实现

伴随着互联网的飞速发展，数字多媒体凭借其信号质量高、处理灵活和传输便捷等优势，已经渗透到了人们生产和生活中的每个角落。当数字多媒体变得越来越举足轻重，如何保障其安全、合法和高效的应用则成了一个十分关键的问题。数字水印是一种能使数字多媒体更加安全和高效的数字信号处理技术。通过将版权声明、数字指纹、检验码、秘密信息和元数据嵌入到图像、视频、音频和文档等载体，它可用于所有权认定、版权保护、完整性验证、隐秘通信和隐含标注等。可逆数字图像水印是一类能够完整恢复原始图像载体的水印技术。因为它不会对载体带来永久的失真，所以特别适用于对图像载体有高保真度要求的场景，如医疗、军事成像和珍贵图像资料归档。本论文对可逆图像水印技术的多个方面进行了深入研究，尤其是对基于差值扩展的可逆图像水印算法进行了详细分析。本论文的主要内容包括：差值扩展方法及附加数据处理方法的研究、基于预测误差扩展的可逆图像水印算法的研究和基于块内差值扩展的可逆图像水印算法的研究。本论文在原有位移扩展的基础上，提出了一种可达更高保真度的加性扩展方法，以及一种适用范围更广的一般性扩展方法。在附加数据的处理中，本文提出了一种全新的数据结构“边界图”。与传统的“位置图”相比，“边界图”的构造更简单，所占用的空间更是大幅减少，而且它不涉及数据压缩的操作，处理速度更快。此外，本文还改进了水印嵌入的流程，增强了算法对嵌入容量和图像质量的可控性。在基于预测误差扩展的可逆图像水印算法中，论文通过优化预测过程尽量减少预测误差，以提高算法的嵌入容量和图像质量。论文考察的预测技术包括静态预测、自适应预测、最小方差预测。此外，论文首次将带上下文建模的预测技术应用到了可逆图像水印，并且针对可逆图像水印的特殊性质提出一种全新的全方向预测技术。上下文建模和全方向预测可以在计算复杂度较低的情况下大幅提升可逆图像水印算法的性能。在块内差值扩展方面，论文提出了能够有效改进现有算法的符号反转和失真补偿技术。符号反转技术使得在嵌入相同水印数据的条件下改变的像素数更少，提高了图像质量；失真补偿技术能更好地平衡单层嵌入时的水印容量与图像质量，从而提升水印的总体性能。此外，论文还通过优化块大小和块内参考像素的选择进一步优化了算法的性能。