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Das "Joint Data-Hiding and Compression Scheme Based on Side Match Vector Quantization and Image Inpainting" (Gemeinsames Datenversteck- und Komprimierungsverfahren auf der Grundlage von Side-Match-Vektorquantisierung und Image Inpainting) ist ein innovativer Ansatz, der Datenversteck-, Komprimierungs- und Bildwiederherstellungstechniken integriert. Das Verfahren nutzt die Side-Match-Vektorquantisierung (SMVQ) für eine effiziente Datenkompression, bei der Datenvektoren durch Ausnutzung von Ähnlichkeiten zwischen benachbarten Datenpunkten komprimiert werden. Gleichzeitig werden geheime…mehr

Produktbeschreibung
Das "Joint Data-Hiding and Compression Scheme Based on Side Match Vector Quantization and Image Inpainting" (Gemeinsames Datenversteck- und Komprimierungsverfahren auf der Grundlage von Side-Match-Vektorquantisierung und Image Inpainting) ist ein innovativer Ansatz, der Datenversteck-, Komprimierungs- und Bildwiederherstellungstechniken integriert. Das Verfahren nutzt die Side-Match-Vektorquantisierung (SMVQ) für eine effiziente Datenkompression, bei der Datenvektoren durch Ausnutzung von Ähnlichkeiten zwischen benachbarten Datenpunkten komprimiert werden. Gleichzeitig werden geheime Informationen in den komprimierten Daten versteckt. Die Technik des Image Inpainting wird dann eingesetzt, um fehlende Teile wiederherzustellen oder dem Bild subtile Verzerrungen hinzuzufügen, wodurch sichergestellt wird, dass die versteckten Daten gut in das Bild integriert werden und die visuelle Qualität erhalten bleibt. Diese Methode zielt darauf ab, die Sicherheit und die Effizienz der Komprimierung in Multimediasystemen zu verbessern.
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Autorenporträt
Dr. Arjun Nichal arbeitet als außerordentlicher Professor im Adarsh Institute of Technology and Research Centre, Vita, Maharashtra, Indien. Veröffentlichte Beiträge in internationalen Fachzeitschriften und Konferenzen. Hat Patente angemeldet, veröffentlicht und erteilt. Teilt sein Wissen über Blogs und YouTube-Kanäle.