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相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究 = The Study ...

國立高雄大學資訊工程學系碩士班

相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究 = The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique

Record Type:	Language materials, printed : monographic
Paralel Title:	The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique
Author:	李宥誠,
Secondary Intellectual Responsibility:	國立高雄大學
Place of Publication:	[高雄市]
Published:	撰者;
Year of Publication:	2014[民103]
Description:	37面圖，表 : 30公分;
Subject:	相鄰梯度預測
Subject:	gradient adjacent prediction
Online resource:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/86850718853699344854
Notes:	參考書目：面28-30
Notes:	103年12月16日公開
Summary:	隨著資訊化社會與網際網路的蓬勃發展，使得現今數位資訊的大量流通，資訊隱藏就成了備受重視的一項議題。而資訊隱藏的優劣主要的關鍵在於偽裝影像的品質與隱藏量、本碩士論文將分別使用參考點位、調整參數值以及針對圖像特性增加其適應性等三種方法，皆可以有效提高圖像預測的準確度，使得直方圖的高點大幅增加，藉此提升資訊隱藏中的資訊隱藏量。根據我們的實驗結果，我們的方法平均比鄭等人的方法增加了約12%的資訊隱藏量。 In this thesis, we use gradient adjacent prediction (GAP) to propose reversible data hiding based on histogram with three different type methods. Our methods can increase the amount of hidden data, and keep higher PSNR of stego-image. Experimental results have shown that the proposed method increases the amount of hidden data by 12% on the average as compared with Jang et al.’s method.

相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究 = The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique
李, 宥誠

相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究 = The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique / 李宥誠撰 - [高雄市] : 撰者, 2014[民103]. - 37面 ; 圖，表 ; 30公分.
參考書目：面28-30103年12月16日公開.
相鄰梯度預測gradient adjacent prediction

相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究 = The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique
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200 1 $a 相鄰梯度適應性的直方圖可逆式資訊隱藏技術之研究 $d The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique $z eng $f 李宥誠撰
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300 $a 103年12月16日公開
314 $a 指導教授：陳建源博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學資訊工程學系碩士班
330 $a 隨著資訊化社會與網際網路的蓬勃發展，使得現今數位資訊的大量流通，資訊隱藏就成了備受重視的一項議題。而資訊隱藏的優劣主要的關鍵在於偽裝影像的品質與隱藏量、本碩士論文將分別使用參考點位、調整參數值以及針對圖像特性增加其適應性等三種方法，皆可以有效提高圖像預測的準確度，使得直方圖的高點大幅增加，藉此提升資訊隱藏中的資訊隱藏量。根據我們的實驗結果，我們的方法平均比鄭等人的方法增加了約12%的資訊隱藏量。 In this thesis, we use gradient adjacent prediction (GAP) to propose reversible data hiding based on histogram with three different type methods. Our methods can increase the amount of hidden data, and keep higher PSNR of stego-image. Experimental results have shown that the proposed method increases the amount of hidden data by 12% on the average as compared with Jang et al.’s method.
510 1 $a The Study of Reversible Data Hiding Based on Histogram by Using Gradient Adjacent Prediction Technique $z eng
610 0 $a 相鄰梯度預測 $a 直方圖 $a 可逆式資訊隱藏 $a 增加參考點位 $a 參數調整
610 1 $a gradient adjacent prediction $a histogram $a reversible data hiding $a reference point $a parameter adjustment
681 $a 008M/0019 $b 464103 4030 $v 2007年版
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