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A Reversible Data Hiding Method Using Improved Neighbor Mean Interpolation and Random-Block Division

机译：利用改进的邻域均值插值和随机块划分的可逆数据隐藏方法

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This study proposes a novel data-hiding method based on an improved neighbor mean interpolation and random-block division. The basic idea of the proposed method is to use the proposed neighbor mean interpolation as the scaling-up strategy and to make full use of the correlation between neighboring pixels to increase the payload without sacrificing much distortion for data hiding. Moreover, the random-block division technique is adopted to increase the security of data hiding method under the detection of a statistical steganalysis tool. Experimental results showed that our proposed method can obtain a large embedding capacity while maintaining high visual quality image and undetectability. Compared with another similar work, the PSNR is guaranteed to be higher than 34 dB which maintained a maximum capacity increase of 22.5-36.5%. Also, the undetectability can be improved by a maximum of 33.66%.
机译：这项研究提出了一种基于改进的邻居均值插值和随机块划分的新型数据隐藏方法。所提出的方法的基本思想是使用所提出的邻居均值插值作为放大策略，并充分利用相邻像素之间的相关性来增加有效载荷，而不会牺牲很多隐藏数据的失真。此外，在统计隐写分析工具的检测下，采用随机块划分技术来提高数据隐藏方法的安全性。实验结果表明，该方法在保持较高视觉质量的图像和不可检测性的同时，可以获得较大的嵌入量。与其他类似工作相比，PSNR保证高于34 dB，从而使最大容量增加了22.5-36.5％。另外，无法检测能力最多可以提高33.66％。

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