Ulteriori informazioni
Il "Joint Data-Hiding and Compression Scheme Based on Side Match Vector Quantization and Image Inpainting" è un approccio innovativo che integra tecniche di occultamento dei dati, compressione e restauro delle immagini. Lo schema utilizza la quantizzazione vettoriale side-match (SMVQ) per un'efficiente compressione dei dati, dove i vettori di dati vengono compressi sfruttando le somiglianze tra punti di dati vicini. Contemporaneamente, nasconde le informazioni segrete all'interno dei dati compressi. La tecnica di inpainting dell'immagine viene quindi impiegata per ripristinare le parti mancanti o aggiungere sottili distorsioni all'immagine, assicurando che i dati nascosti siano ben integrati nell'immagine mantenendo la qualità visiva. Questo metodo mira a migliorare la sicurezza e l'efficienza della compressione nei sistemi multimediali.
Info autore
Il dottor Arjun Nichal lavora come professore associato presso l'Adarsh Institute of Technology and Research Centre, Vita, Maharashtra, India. Ha pubblicato articoli in riviste e conferenze internazionali. Ha compilato, pubblicato e concesso brevetti. Condivide le conoscenze attraverso blog e canali YouTube.
