Giấu tin thuận nghịch sử dụng các thuộc tính của ngữ cảnh dự báo để loại bỏ bản đồ định vị

Nguyễn Kim Sao, Đỗ Văn Tuấn, Phạm Văn Ất
{"title":"Giấu tin thuận nghịch sử dụng các thuộc tính của ngữ cảnh dự báo để loại bỏ bản đồ định vị","authors":"Nguyễn Kim Sao, Đỗ Văn Tuấn, Phạm Văn Ất","doi":"10.32913/RD-ICT.VOL3.NO40.598","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bài báo trình bày một lược đồ giấu tin thuận nghịch mới sử dụng phương pháp dự báo hình thoi. Các điểm ảnh được chia thành hai tập hợp: tập chấm và tập chéo. Tập chéo được sử dụng làm ngữ cảnh dự báo cho mỗi điểm của tập chấm. Tập chấm được dùng để nhúng tin theo phương pháp mở rộng sai số dự báo. Hai đại lượng có tính chất bất biến đối với quá trình nhúng là phương sai địa phương và độ sâu của ngữ cảnh dự báo trong miền giá trị dữ liệu ảnh (»0; 255… đối với ảnh đa mức xám) được sử dụng để sắp xếp các điểm ảnh của tập chấm. Kết quả nhận được là các đoạn khả mở (chứa toàn các điểm có thể mở rộng như ở trên). Mỗi đoạn khả mở được định vị bởi hai số nguyên có độ dài 16 bít. Dùng tối đa 10 đoạn có thể đủ để bao gồm hầu hết các điểm khả mở, tương đương 320 bít bổ trợ. Nhờ vậy, phương pháp đề xuất có thể cải thiện khả năng nhúng cũng như chất lượng ảnh do không cần dùng bản đồ định vị như các phương pháp trước đó. DOI: 10.32913/rd-ict.vol3.no40.598","PeriodicalId":432355,"journal":{"name":"Research and Development on Information and Communication Technology","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-12-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Research and Development on Information and Communication Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32913/RD-ICT.VOL3.NO40.598","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Bài báo trình bày một lược đồ giấu tin thuận nghịch mới sử dụng phương pháp dự báo hình thoi. Các điểm ảnh được chia thành hai tập hợp: tập chấm và tập chéo. Tập chéo được sử dụng làm ngữ cảnh dự báo cho mỗi điểm của tập chấm. Tập chấm được dùng để nhúng tin theo phương pháp mở rộng sai số dự báo. Hai đại lượng có tính chất bất biến đối với quá trình nhúng là phương sai địa phương và độ sâu của ngữ cảnh dự báo trong miền giá trị dữ liệu ảnh (»0; 255… đối với ảnh đa mức xám) được sử dụng để sắp xếp các điểm ảnh của tập chấm. Kết quả nhận được là các đoạn khả mở (chứa toàn các điểm có thể mở rộng như ở trên). Mỗi đoạn khả mở được định vị bởi hai số nguyên có độ dài 16 bít. Dùng tối đa 10 đoạn có thể đủ để bao gồm hầu hết các điểm khả mở, tương đương 320 bít bổ trợ. Nhờ vậy, phương pháp đề xuất có thể cải thiện khả năng nhúng cũng như chất lượng ảnh do không cần dùng bản đồ định vị như các phương pháp trước đó. DOI: 10.32913/rd-ict.vol3.no40.598
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
利用预测上下文的属性来隐藏有利消息,以消除映射映射
这篇文章提出了一种新的利用梭形预测技术隐藏不利信息的策略。像素被分成两组:点和交叉。斜体练习被用作标点符号的每个点的预测上下文。用于嵌入的圆点文件,以扩展预测误差。嵌入过程的两个不变量是图像数据值范围内的局部误差和预测上下文深度(' 0;255..对于多灰度图像),用于对点集的像素进行排序。结果是开放的部分。每个可能的开放段由两个全长16英寻的整数定位。最多使用10个段落,足以涵盖大部分的开放点,相当于320个补充段落。因此,提出的方法可以提高嵌入的能力和图像的质量,而不必像以前那样使用定位图。沙堤:10.32913 / rd-ict.vol3.no40.598。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Một thuật toán định tuyến cân bằng năng lượng trong mạng cảm biến không dây dựa trên SDN Location Fusion and Data Augmentation for Thoracic Abnormalites Detection in Chest X-Ray Images A review of cyber security risk assessment for web systems during its deployment and operation Surveying Some Metaheuristic Algorithms For Solving Maximum Clique Graph Problem Deep Learning of Image Representations with Convolutional Neural Networks Autoencoder for Image Retrieval with Relevance Feedback
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1