[发明专利]带约束的多元线性回归自适应图像可逆信息隐藏误差预测优化方法在审
| 申请号： | 201910451908.7 | 申请日： | 2019-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN110400246A | 公开（公告）日： | 2019-11-01 |
| 发明（设计）人： | 马宾;王晓雨;马睿和;徐健;李琦;王春鹏 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种带约束的多元线性回归自适应图像可逆信息隐藏误差预测优化方法，选取预测样本和训练样本，将训练样本中的最大值和最小值替换为训练样本向量元素的平均值，建立局部区域内训练样本像素与预测样本像素间的多元线性回归映射关系函数矩阵，求取线性回归函数，得到训练系数；利用使用最小二乘法求取的多元线性回归系数和预测样本预测目标像素值，对预测样本进行替换优化，以优化后的预测样本像素作为自变量样本进行目标像素值的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 多元线性回归 像素 预测 训练样本 可逆信息隐藏 误差预测 自适应 优化 替换 自变量 矩阵 图像 线性回归函数 训练样本向量 映射关系函数 最小二乘法 局部区域 目标像素 预测目标 系数和 | ||
【主权项】：
1.一种带约束的多元线性回归自适应图像可逆信息隐藏误差预测优化方法，其特征是：选取预测样本和训练样本，将训练样本中的最大值和最小值替换为训练样本向量元素的平均值，建立局部区域内训练样本像素与预测样本像素间的多元线性回归映射关系函数矩阵，求取线性回归函数，得到训练系数；利用使用最小二乘法求取的多元线性回归系数和预测样本预测目标像素值，对预测样本进行替换优化，以优化后的预测样本像素作为自变量样本进行目标像素值的预测。
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