逆式資訊隱藏藉由調整圖片像素值將秘密資訊嵌入掩護影像中，過度的更動圖

逆式資訊隱藏藉由調整圖片像素值將秘密資訊嵌入掩護影像中，過度的更動圖片像素值，將導致圖片的失真，因此早期的學者提出了最不重要位元(Least Significantbit, LSB) [3]的取代技術。Tian [17]提出了一種簡單的差分擴展方法，其中冗餘用於實現可逆性，儘9管它遭受不希望的失真和缺乏純嵌入容量。這些 RDH 方法主要關注灰階圖像作為主圖像。儘管彩色圖像是被大眾廣泛使用的，但只有少數 RDH 算法直接使用彩色圖像隱藏。如[35] [36] [36]在彩色圖像中，每個像素由對應於三個主要顏色通道（ RGB 通道）的三個值表示：紅色通道，綠色通道和藍色通道。Li et al.[6]利用其餘兩個顏色通道中邊緣的類似分佈，基於提高一個顏色通道的預測精度，提出了一種隱藏彩色圖像的專用可逆數據。Wang et al.[7]改進了側匹配矢量量化指數的分佈，並將隱私數據嵌入更高計數指數中。Ou et al.[8]通過將水印過程分為兩個階段，探索了顏色通道之間的相關性並提高了嵌入容量：

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逆式资讯隐藏 藉由调整图片像素值将秘密资讯嵌入掩护影像中，过度的更动图片像素值， 将导致图片的失真，因此早期的学者提出了最不重要位元(Least Significant bit, LSB) [ 3]的取代技术。 Tian [17]提出了一种简单的差分扩展方法，其中冗余用于实现可逆性，尽9 管它遭受不希望的失真和缺乏纯嵌入容量。 这些RDH方法主要关注灰阶图像作为主图像。 尽管彩色图像是被大众广泛使用的，但只有少数RDH算法直接使用彩色 图像隐藏。如[35] [36] [36] 在彩色图像中，每个像素由对应于三个主要颜色通道（ RGB通道）的 三个值表示：红色通道，绿色通道和蓝色通道。 Li et al.[6]利用其余两个颜色通道中边缘的类似分布，基于提高一个颜色通 道的预测精度，提出了一种隐藏彩色图像的专用可逆数据。 Wang et al.[7]改进了侧匹配矢量量化指数的分布，并将隐私数据嵌入更高 计数指数中。 Ou et al.[8]通过将水印过程分为两个阶段，探索了颜色通道之间的相关性 并提高了嵌入容量：

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