For the conventional PEE, there are

For the conventional PEE, there are many different implementations, and they mainly differ in the prediction method. In this paper, we take the work [12] as the conventional PEE for comparison. The method [12] employed rhombus prediction and then proposed the double-layered embedding mechanism. This method performs well and can be viewed as a bench marked 1D-PEH based reversible embedding. According to Fig. 10, compared with [12], our proposed one can provide a significant improvement with a larger PSNR whatever the test image or capacity is. Specifically, according to Tables 1 and 2, our method outperforms the conventional PEE [12] with an average increase of PSNR by 2.86 dB and 2.10 dB for an embedding capacity of 10,000 bits and 20,000 bits, respectively.

結果 (繁體中文) 1:

對於傳統的PEE，有許多不同的實現方式，並且它們的主要區別在於預測方法。在本文中，我們取工作[12]作為用於比較的常規的PEE。該方法[12]就業菱形預測，然後提出了雙層嵌入機構。此方法執行良好，可以被看作是標記1D-PEH基於可逆嵌入一個替補。根據圖10，具有[12]相比，我們所提出的一個能夠提供具有更大的PSNR任何測試圖像或能力是一個顯著的改善。具體來說，根據表1和表2中，我們的方法優於傳統的PEE [12]，平均增加PSNR的2.86 dB和2.10分貝用於分別10000位和20000位;包括嵌入容量。

結果 (繁體中文) 2:

對於傳統的PEE，有許多不同的實現，它們主要在預測方法上有所不同。在本文中，我們將工作[12]作為傳統的PEE進行比較。該方法[12]採用菱形預測，然後提出了雙層嵌入機制。此方法性能良好，可視為標有基於 1D-PEH 的可逆嵌入的台架。根據圖10，與[12]相比，我們提出的一個可以提供一個顯著改進與更大的PSNR，無論測試圖像或容量是什麼。具體來說，根據表 1 和表 2，我們的方法優於傳統的 PEE [12]，對於嵌入容量分別為 10，000 位和 20，000 位，PSNR 平均增加 2.86 dB 和 2.10 dB。

結果 (繁體中文) 3:

對於傳統的PEE，有很多不同的實現管道，它們主要在預測方法上有所不同。本文以文獻[12]為例進行比較。方法[12]採用菱形預測，然後提出雙層嵌入機制。該方法性能良好，可以看作是基於一維PEH的臺階可逆嵌入。根據圖10，與文獻[12]相比，無論測試影像或容量是什麼，我們提出的方法都可以提供更大的峰值信噪比的顯著改善。具體來說，根據錶1和錶2，我們的方法優於傳統的PEE[12]，在嵌入容量分別為10000比特和20000比特的情况下，PSNR平均新增了2.86db和2.10db。