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VQ Image Steganographic Method with High Embedding Capacity Using Multi-way Search Approach

机译:多方向搜索的高嵌入VQ图像隐写方法

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摘要

Embedding large quantities of data in VQ (Vector Quantization) images is a thorny problem, since the hiding schemes usually have to change the index values of the VQ images, which might cause serious image distortion. As a result, many currently existing methods can only afford to support a small embedding capacity. In this article, we shall propose a new method that uses the genetic clustering technique on the codebook to obtain better clusters so that the replacement distortion of indices can be reduced. Then, we apply multi-way search to hide the secret data. Experimental results show that our new method outperforms existing schemes on both image quality and embedding capacity.
机译:在VQ(矢量量化)图像中嵌入大量数据是一个棘手的问题,因为隐藏方案通常必须更改VQ图像的索引值,这可能会导致严重的图像失真。结果,许多当前存在的方法只能承受较小的嵌入能力。在本文中,我们将提出一种新的方法,该方法使用码本上的遗传聚类技术来获得更好的聚类,从而可以减少索引的替换失真。然后,我们应用多向搜索来隐藏机密数据。实验结果表明,我们的新方法在图像质量和嵌入能力方面均优于现有方案。

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