一種基于整數變換的數據隱藏新算法
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第一步：按照圖1(a)的方法對圖像逐行配對，然后按照(1)式進行整數變換，把計算出的差值按順序排列成一維數組{hl，h2，…hn}。
第二步：把差值分成4個不相交的部分，EZ，EN，CN，NC。其中EZ包括所有h=O，h=1；EN包括所有可擴展的差值且h不屬于EZ；CN包括所有可變的差值，且h不屬于EZ與EN的交集；NC包括所有不可變的差值。
第三步：創建一個定位圖，用于差值定位，選擇一個閾值T將EN分為ENl和EN2，ENl={h∈EN：|h|≤T}，EN2={h∈EN：|h|>T}，EZ和ENl是用于擴展差值，則分別為1和EN2，以賦值CN和NC為O。這樣就建立一個定位．圖，然后對定位圖進行JBIG2壓縮，壓縮以后的位流記為L，L的末尾代表信息結束。
第四步：收集EN2和CN中差值的最低位(LSB(h))，但是h=land一2inEN2UCN不會被收集，所有的這些LSB(h)將組成位流C。
第五步：將位流L，C，P合并成位流B=LUCUP=b1…bkbk+1…bLbL+1…bm，然后將曰嵌入到載體圖像。最后再用(2)式進行整數變換，就得到了一重嵌入后的圖像。嵌入差值的過程如表l所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/188719.htm
二重嵌入是對一重嵌入的再次嵌入，其中第一步采用圖1(b)的像素配對方式計算差值，其他步驟與一重嵌入相同。
2．4 DDE提取算法
第一重提取的提取過程分為5個步驟，通過提取比特流B和收集比特流B中所有可變差值的LSB值，就可提取定位圖和原始的比特流C。
第一步：以圖1(b)的像素配對方式配對，然后計算差值，對每個像素應用整數變換(1)，按順序排列成一維數組{h1，h2，…hn}。
第二步：把差值分為兩個不相關的子集，CH和NC，CH包含所有的可變差值，NC包含所有不可變差值。
第三步：收集所有可變差值的LSB值，然后組成比特流B=blb2…bm。
第四步：用JBIG2解碼器對定位圖進行解碼．就獲得了定位圖位流L，如果定位圖中的值為1，那么對應位置上的差值h就是被擴展的差值，h的原始值就是[h/2]。對于不可變差值，它在定位圖中的值一定為O。對于可變差值h，如果0h1并且定位圖中的值為0，那么h的原始值一定是1。如果h是可變差值，一2h一l，并且定位圖中的值為0，那么h的原始值一定為一2。對于其他定位值為0的可變差值，用比特流C恢復其LSB，當所有的差值恢復到了原始圖像，比特流B中剩下的位就是嵌入的負載P。
第五步：內容鑒定和原始內容恢復，用整數變換(2)重建原始圖像，為了鑒定容量，把負載P中的鑒定信息與重建圖像進行比較，如果二者吻合，那么圖像容量是可信的，重建圖像和原始圖像就是相同的。
第二重提取與第一重提取僅第一部不同，采用圖1(a)的像素配對方式其他部分與第一重提取相同。
3 實驗結果
對多幅圖像進行實驗，把提出的DDE算法跟Tian算法進行比較，圖2為在Lena上的實驗結果。實驗表明，提出的DDE算法在相同的嵌入率下取得了比Tian算法更好的圖像效果，其原因在于提出的算法可以提供更多的較小差值進行嵌入，所以改善了圖像質量。
4 結語
解決了Tian算法二重嵌入中可用差值急劇減少的問題，通過在第二次嵌入時改變差值選取的方案，從而避免了二重嵌入與一重嵌入中差值相關性的問題，從而使得可供嵌入的差值大幅增加。進而使得圖像的負載能力顯著提高，由于能夠提供更多的較小差值，特別是零差值，所以在相同的負載條件下，使得圖像的質量得到了很大提高。
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