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O "Joint Data-Hiding and Compression Scheme Based on Side Match Vetor Quantization and Image Inpainting" é uma abordagem inovadora que integra técnicas de ocultação de dados, compressão e restauro de imagens. O esquema utiliza a quantização de vectores de correspondência lateral (SMVQ) para uma compressão de dados eficiente, em que os vectores de dados são comprimidos através da exploração de semelhanças entre pontos de dados vizinhos. Simultaneamente, oculta informações secretas nos dados comprimidos. A técnica de pintura de imagem é depois utilizada para restaurar partes em falta ou…mehr

Produktbeschreibung
O "Joint Data-Hiding and Compression Scheme Based on Side Match Vetor Quantization and Image Inpainting" é uma abordagem inovadora que integra técnicas de ocultação de dados, compressão e restauro de imagens. O esquema utiliza a quantização de vectores de correspondência lateral (SMVQ) para uma compressão de dados eficiente, em que os vectores de dados são comprimidos através da exploração de semelhanças entre pontos de dados vizinhos. Simultaneamente, oculta informações secretas nos dados comprimidos. A técnica de pintura de imagem é depois utilizada para restaurar partes em falta ou adicionar distorções subtis à imagem, garantindo que os dados ocultos são bem integrados na imagem, mantendo a qualidade visual. Este método visa aumentar a segurança e a eficiência da compressão em sistemas multimédia.
Autorenporträt
Arjun Nichal travaille comme professeur associé à l'Adarsh Institute of Technology and Research Centre, Vita, Maharashtra, Inde. Il a publié des articles dans des revues et des conférences internationales. Il a déposé, publié et accordé des brevets. Il partage ses connaissances par l'intermédiaire de blogs et de chaînes YouTube.