A recently proposed pixel-value-ordering (PVO)–based reversible data hiding (RDH) method takes a sharp histogram derived from two skewed histograms, which realizes good performance through reducing the number of shifted pixels. However, in this recent work, since pixels with different local complexity are processed with the same modification manner based on a single histogram without considering their different local properties, the embedding performance is far from optimal. In this paper, to better exploit the pixel complexity and enhance the reversible embedding performance, a novel PVO-based RDH method using adaptive multiple histogram generation and modification is proposed. First, pixels with different local complexity are divided into several classes utilizing multiple thresholds. Then, a PVO-based predictor is used for prediction and multiple prediction-error histograms corresponding to the different pixel classes are obtained. Next, the generated histograms are modified to embed data according to their statistical characteristics. Here, based on the established capacity–distortion model, the histogram generation and modification are processed in an adaptive way to optimize the embedding performance. Moreover, by extending the proposed method to multiple two-dimensional prediction-error histograms, the embedding performance can be further improved. Experimental results verify that the proposed method outperforms certain state-of-the-art techniques with good marked-image quality.

最近提出的基于像素值排序 (PVO) 的可逆数据隐藏 (RDH) 方法采用从两个倾斜直方图导出的清晰直方图，通过减少移位像素的数量实现了良好的性能。然而，在最近的这项工作中，由于基于单个直方图以相同的修改方式处理具有不同局部复杂度的像素，而没有考虑它们不同的局部特性，因此嵌入性能远非最佳。在本文中，为了更好地利用像素复杂度并增强可逆嵌入性能，提出了一种使用自适应多重直方图生成和修改的基于 PVO 的新型 RDH 方法。首先，使用多个阈值将具有不同局部复杂度的像素分为几类。然后，使用基于PVO的预测器进行预测，得到对应于不同像素类的多个预测误差直方图。接下来，修改生成的直方图以根据其统计特征嵌入数据。在这里，基于建立的容量-失真模型，以自适应方式处理直方图的生成和修改，以优化嵌入性能。此外，通过将所提出的方法扩展到多个二维预测误差直方图，可以进一步提高嵌入性能。实验结果验证了所提出的方法优于某些最先进的技术，具有良好的标记图像质量。生成的直方图被修改以根据其统计特征嵌入数据。在这里，基于建立的容量-失真模型，以自适应方式处理直方图的生成和修改，以优化嵌入性能。此外，通过将所提出的方法扩展到多个二维预测误差直方图，可以进一步提高嵌入性能。实验结果验证了所提出的方法优于某些具有良好标记图像质量的最新技术。生成的直方图被修改以根据其统计特征嵌入数据。在这里，基于建立的容量-失真模型，以自适应方式处理直方图的生成和修改，以优化嵌入性能。此外，通过将所提出的方法扩展到多个二维预测误差直方图，可以进一步提高嵌入性能。实验结果验证了所提出的方法优于某些最先进的技术，具有良好的标记图像质量。通过将所提出的方法扩展到多个二维预测误差直方图，可以进一步提高嵌入性能。实验结果验证了所提出的方法优于某些最先进的技术，具有良好的标记图像质量。通过将所提出的方法扩展到多个二维预测误差直方图，可以进一步提高嵌入性能。实验结果验证了所提出的方法优于某些最先进的技术，具有良好的标记图像质量。