Some methods developed in reversible data hiding (RDH) make use of prediction for data embedding for original pixel estimation. Predicators may also be exploited in RDH in encrypted image (RDHEI); this has become a research interest in recent years because of the development of cloud computing and a need for content owner privacy. This paper presents a high-capacity reversible data hiding in encrypted image (RDHEI) that employs local difference predictor. In this algorithm, an image is divided into non-overlapping blocks. In each block, the central pixel of the block is considered as the leader pixel and others as follower ones. The prediction errors between the intensity of the follower pixels and leader one are calculated using local difference predictor and analyzed to determine a label for block embedding capacity. This label indicates the amount of data that can be embedded in a block after encryption. Using this pre-processing for all blocks, we vacate rooms before the encryption of the original image to achieve high embedding capacity. Also, using these labels, embedded data is extracted and the original image is losslessly reconstructed at the decoding phase. Comparing to existent RDHEI algorithms, not only embedding capacity is increased by the proposed algorithm, but also a perfect reconstruction of the original image is realized by content owner without having data hider key. Experimental results confirm that the proposed algorithm outperforms state of the art RDHEI methods.

中文翻译：

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使用局部差异预测器隐藏在加密图像中的大容量可逆数据

在可逆数据隐藏 (RDH) 中开发的一些方法利用预测数据嵌入进行原始像素估计。预测器也可能在加密图像（RDHEI）中的 RDH 中被利用；由于云计算的发展和对内容所有者隐私的需求，这已成为近年来的研究兴趣。本文提出了一种采用局部差异预测器的加密图像中的大容量可逆数据隐藏（RDHEI）。在该算法中，图像被划分为不重叠的块。在每个块中，块的中心像素被视为领导像素，其他像素被视为跟随像素。使用局部差异预测器计算跟随像素强度和引导像素强度之间的预测误差，并对其进行分析以确定块嵌入容量的标签。该标签表示加密后可以嵌入块中的数据量。对所有块使用这种预处理，我们在原始图像加密之前腾出房间以实现高嵌入容量。此外，使用这些标签，可以提取嵌入的数据，并在解码阶段无损地重建原始图像。与现有的RDHEI算法相比，所提出的算法不仅增加了嵌入容量，而且内容所有者在没有数据隐藏密钥的情况下实现了对原始图像的完美重建。实验结果证实，所提出的算法优于最先进的 RDHEI 方法。我们在原始图像加密之前腾出房间以实现高嵌入容量。此外，使用这些标签，可以提取嵌入的数据，并在解码阶段无损地重建原始图像。与现有的RDHEI算法相比，所提出的算法不仅增加了嵌入容量，而且内容所有者在没有数据隐藏密钥的情况下实现了对原始图像的完美重建。实验结果证实，所提出的算法优于最先进的 RDHEI 方法。我们在原始图像加密之前腾出房间以实现高嵌入容量。此外，使用这些标签，可以提取嵌入的数据，并在解码阶段无损地重建原始图像。与现有的RDHEI算法相比，所提出的算法不仅增加了嵌入容量，而且内容所有者在没有数据隐藏密钥的情况下实现了对原始图像的完美重建。实验结果证实，所提出的算法优于最先进的 RDHEI 方法。而且内容所有者无需数据隐藏密钥即可实现原始图像的完美重建。实验结果证实，所提出的算法优于最先进的 RDHEI 方法。而且内容所有者无需数据隐藏密钥即可实现原始图像的完美重建。实验结果证实，所提出的算法优于最先进的 RDHEI 方法。