实验室核心成员翁韶伟教授于2022年8月在SCI一区期刊IEEE Transactions on Multimedia发表题为"General framework to reversible data hiding for JPEG images with multipletwo-dimensional histograms"的论文。

摘要：本文提出了一种基于jointphotographic experts group (JPEG)图像的通用可逆数据隐藏(reversibledata hiding, RDH) 框架。无论是零交流（alternating current,AC）系数和非零AC系数同时参与数据嵌入，还是仅非零AC系数参与数据嵌入，所提出的框架在视觉质量和文件大小增量方面提高了性能。该框架主要由以下三部分组成：直方图生成、自适应二维直方图（two-dimensionalhistogram，2DH）映射选择和改进的离散粒子群优化（improveddiscrete particle swarm optimization，IDPSO）。

与现有基于2DH的JPEGRDH方法利用统一的阈值来构建多个直方图不同，本文提出的直方图生成根据直方图系数的局部属性自适应地为不同的直方图分配阈值，尽可能保留位于平滑区域的AC系数从而构造出尖锐的直方图。另外，本文巧妙地设计了多个2DH映射，能根据2DH的分布特征自适应地为不同的2DH选择2DH映射。通过稍微调整每个2DH映射，可以在数据嵌入中包含零AC系数或仅使用非零AC系数进行数据嵌入的情况下使用每个映射。自适应阈值和2DH映射选择提供更高的容量和更低的失真，但不可避免地导致相当大的复杂性成本。为了显着降低计算代价，本发明通过结合差分进化提出了IDPSO。IDPSO具有收敛速度快和最佳解好的优点。在差分进化的帮助下，IDPSO扩展了粒子的多样性，有效地避免了陷入局部最优的问题。

实验结果还证明了该方法在视觉质量、文件大小增量和复杂性成本方面的有效性。