Resumen

La mayoría de los predictores de ordenación de valores de píxeles (PVO) generaban errores de predicción que incluían -1 y 1 bloque a bloque. El método PVO basado en píxeles (PPVO) proporciona una novedosa estrategia de escaneo píxel a píxel. La casilla de error de predicción 0 se amplía para la incrustación con la ayuda de píxeles de contexto de ecualización para la predicción. En este trabajo se propone un predictor híbrido basado en PPVO (HPPVO) como extensión. HPPVO predice píxeles tanto en orientaciones positivas como negativas. Con la ayuda de la técnica de selección de bins de expansión, este predictor híbrido presenta una estrategia optimizada de expansión del error de predicción que incluye el bin 0. Además, se desarrolla una novedosa selección de píxeles contextuales basada en el campo, con la que las correlaciones detalladas de los píxeles circundantes se explotan mejor que el esquema de ecualización. Los resultados experimentales muestran que la HPPVO propuesta mejora la capacidad de incrustación y la fidelidad de la imagen marcada. También supera a otros métodos de vanguardia de ocultación reversible de datos, especialmente para cargas moderadas y grandes.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Ordenación de valores de píxeles; predictores PVO; errores de predicción; PVO basado en píxeles; método PPVO; predictor híbrido; HPPVO; técnica de selección de bins de expansión; selección de píxeles de contexto con sesgo de campo; capacidad de incrustación; fidelidad de imagen marcada; ocultación reversible de datos; cargas útiles moderadas y grandes.
• Keywords:Pixel-value-ordering; PVO predictors; prediction-errors; Pixel-based PVO; PPVO method; hybrid predictor; HPPVO; expansion bins selection technique; field-biased context pixel selection; embedding capacity; marked image fidelity; reversible data hiding; moderate and large payloads