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Comparing the Capacity, NCC, and Fidelity of Various Quantization Intervals on DWT

机译：比较DWT上各种量化间隔的容量，NCC和保真度

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A robust cover content extraction and embedding technique that trades off between visual quality and embedding capacity is proposed in this paper. In addition, adaptive quantization is used to achieve higher capacity of embedding with good visual quality. In this technique we are using Discrete Wavelet Transform (DWT) plus adaptive quantization to reduce noise over modification. Here, secret data is embedded into Non-zero quantized coefficients. By using this technique, we achieve approximately 0.99 Normalization Cross Coefficient (NCC) and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR ≈ 60-70 dB). Comparison of results demonstrates that the proposed technique is better than the exiting techniques.
机译：本文提出了一种强大的覆盖内容提取和嵌入技术，在视觉质量和嵌入容量之间进行交易。 此外，自适应量化用于实现具有良好视觉质量的更高容量。 在这种技术中，我们使用的是离散小波变换（DWT）加自适应量化以减少修改的噪声。 这里，秘密数据嵌入到非零量化系数中。 通过使用这种技术，我们达到大约0.99的归一化交叉系数（NCC）和峰值信噪比（PSNR≈60-70DB）。 结果的比较表明所提出的技术优于退出技术。

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