为了有效解决现有彩色图像可逆数据隐藏(Reversible Data Hiding, RDH)算法中隐写图像视觉质量低的问题，提出一种多层次插值预测和全局排序的彩色图像RDH方案.首先，为了充分利用图像中不同纹理区域的特征，设计一种多层次插值预测方...
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为了有效解决现有彩色图像可逆数据隐藏(Reversible Data Hiding, RDH)算法中隐写图像视觉质量低的问题，提出一种多层次插值预测和全局排序的彩色图像RDH方案.首先，为了充分利用图像中不同纹理区域的特征，设计一种多层次插值预测方法，显著地提升了像素的预测精度；然后，设计一种基于复杂度的全局排序策略，分别对彩色图像三个通道中的预测误差进行排序，充分利用每个通道中预测误差的全局特征，生成分布更加集中的三维预测误差直方图(Three-Dimensional Prediction Error Histogram, 3D PEH);最后，利用自适应三维映射策略修改误差直方图，嵌入秘密数据.实验结果表明，与最新的一些方案相比，所提的方法实现了更好的嵌入性能.
区间分析法是处理非线性最优最劣法(BWM)存在多解问题的有效方法。本文基于权重区间中心点的大小关系,提出了一种无需计算区间优先度即可获得优先度矩阵的全新便捷算法;然后,在此基础之上,利用“尺度变换”的思想,给出了几类求解权重区间中心点的估计方法,并探讨了这些方法的计算偏差;最后,利用本文所提方法研究了一类电网关键物资的选取问题。本研究简化了已有文献中的区间分析法,规避了求解非线性优化模型的复杂计算过程,推广了非线性BWM的应用范围。Interval analysis is an effective method for dealing with the existence of multiple solutions in nonlinear Best-Worst Methods (BWM). This article proposes a convenient algorithm for obtaining the priority matrix without calculating the interval priority based on the size relationship of the center points of the weight interval. Then, based on this, several methods for estimating the center point of the weight interval were proposed using the idea of “scale transformation”, and the calculation bias of these methods was discussed. Finally, the method proposed in this article was used to study the selection of key materials for a class of power grid enterprises. This study greatly simplifies the interval analysis method in existing literature, and avoids the complex calculation process of solving nonlinear optimization models, and extends the application scope of nonlinear BWM.
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