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Muster jugendordnung lsb nrw

Da die maximale Einbettungskapazität im Bild 18 beträgt, erstellen wir ein Beispiel für ein 18-Bit-Muster 11110011111111010 als Daten, die in das Bild eingebettet werden sollen. Das Muster hat 0s und 1s. Wir scannen das Differenzbild mit Histogrammverschiebung und den Datenbits von links nach rechts und wenn es ein 1 in Differenzbild und Daten gibt, erhöhen wir die 1 im Differenzbild um 1. Wir ändern nicht 1 in der Differenz Bild, wenn es eine 0 in den Daten. Wir scannen nur nach 1, da der Peak für die Indexkarte 1 ist. Die Einbettung der Daten in das Bild mit Histogrammverschiebung ist in Tabelle 2c dargestellt. Beachten Sie, dass, da das Bild kleine sich wiederholende Muster hat, wir die gleiche Einbettungskapazität mit unterschiedlichen Werten von . Um dies zu demonstrieren, haben wir die Einbettungskapazitäten mit den Werten von ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,”””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””” Es ist auch wichtig zu beachten, dass wir mehrere Spitzen für dieses Bild erhalten. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass sich das gleiche Muster nach jedem 64 Pixel wiederholt.

Aus diesem Grund erhalten wir einen Peak für alle Werte von 512 , die Einsmultiples von 64 sind. In unseren Experimenten wählen wir den kleinsten Wert von .64 in diesem Fall aus. Unter Verwendung des Differenzbildes mit eingebetteten Daten und der Indexzuordnung wird das transformierte Bild mit eingebetteten Daten generiert. Das Differenzbild des transformierten Bildes mit eingebetteten Daten ist visuell das gleiche wie das Differenzbild mit eingebetteten Daten. Schließlich wird eine inverse Transformation auf der Grundlage der Indexkarte genommen, um das markierte Bild zu berechnen, d.h. die Reihenfolge der Spalten wird in umgekehrter Reihenfolge geändert, um das Originalbild mit eingebetteten Daten zu erzeugen. Für das in Tabelle 1b angegebene Transformationsbild wird das transformierte Bild mit eingebetteten Daten in Tabelle 3a und das markierte Bild in Tabelle 3b dargestellt. Das Eingabebild wird mit der Indexzuordnung transformiert, die die maximale Kapazität hat, d.h.

die Spalten im Eingabebild werden mit der Indexzuordnung geschaltet. Das resultierende Bild hat eine andere Spaltenreihenfolge als das Eingabebild. Reversible Data Hiding (RDH)-Techniken haben in den letzten zwei Jahrzehnten an Popularität gewonnen, bei denen Daten so in ein Bild eingebettet sind, dass das Originalbild wiederhergestellt werden kann. Frühere Arbeiten an RDH basierten auf der Bildhistogramm-Modifikation, die den Spitzenpunkt zum Einbetten von Daten in das Bild verwendet. Neuere Arbeiten konzentrieren sich auf die Differenzbild-Histogramm-Modifikation, die die Tatsache ausnutzt, dass die benachbarten Pixel eines Bildes stark korreliert sind und daher der Unterschied des Bildes mehr Platz zum Einbetten großer Datenmengen bietet. In diesem Beitrag schlagen wir einen Rahmen vor, um die Einbettfähigkeit reversibler Datenverstecktechniken zu erhöhen, die einen Unterschied des Bildes zum Einbetten von Daten verwenden. Die Hauptidee ist, dass wir, anstatt die Differenz der benachbarten Pixel zu nehmen, die Spalten (oder Zeilen) des Bildes so neu anordnen, dass die glatten Bereiche eines Bildes verbessert werden. Jede differenzbasierte Technik zum Einbetten von Daten kann dann im transformierten Bild verwendet werden. Die vorgeschlagene Methode wird auf verschiedene Arten von Bildern angewendet, einschließlich Texturen, Muster n. Chr.

und öffentlich zugängliche Bilder. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode nicht nur die Einbettfähigkeit eines bestimmten Bildes um mehr als 50 % erhöht, sondern auch die visuelle Qualität des markierten Bildes, das die Nachricht enthält, mehr ist als die visuelle Qualität, die durch die vorhandene, auf dem Standard der reversiblen Datenverstecktechnik erhalten wird.