在本章節中，我們會對本論文提出的方法進行驗證並將跟 Chen 等人提出的 方法進行比較。首先，在本章節開始之前先介紹實驗環境，使用語言是 Matlab R2010a，總共使用 10 張 512*512 灰影像進行實驗如圖 4.1，每張影像至多藏入 五萬筆位元資訊。
第一部分我們使用 Chen 等人提出的二維直方圖的可逆式隱藏資訊與我們 於本論文提出的方法進行比較，而本論文提出的三種預測法都會去進行比較，第 二部分展示本論文提出的方法經由反轉座標軸之後的數據，與未反轉座標軸的做 法進行比較。
Lena pepper boat baboon earth
Waterfall river cave moon wheel 圖 19. 10 張實驗影像
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表 1. 與 Chen 等人方法的比較
影像
資訊隱藏量 PSNR
預測法 1 預測法 2 預測法 3 Chen 預測法 1 預測法 2 預測法 3 Chen
Lena 36414 24916 33678 66634 49.67 50 49.27 50.4
Pepper 29817 17055 23888 49271 49.2 49.45 48.76 48.48
Boat 34267 25406 33655 63509 49.27 49.53 48.93 50.49
Baboon 8692 2101 3707 24686 49.35 49.54 48.98 49.50
Earth 128921 127821 129318 144285 51.4 51.72 51.1 58.30
Waterfall 43723 32886 39255 78962 54.47 55.04 54.28 56.48
River 14172 6332 9096 29568 53.9 54.42 53.81 54.55
Cave 13753 5525 8239 31176 53.78 54.38 53.77 54.81
Moon 246178 251479 248995 251479 56.19 57.47 56.07 57.47
Wheel 36791 30382 35551 68173 54.44 54.74 54.08 56.41
表格 1 是用三種預測法的結果與 Chen 等人的方法進行比較，比較三種預測 方法來講，每種預測方法都有表現較好的圖，總體來說預測法 1 表現最佳。由於 三維直方圖的特性導致藏量略少，且 PSNR 值也尚未改善。我們可以推估像素值 的預測座標大部分都坐落於第一象限(+, +, +)及第七象限(−, −, −)，因此影像品 質並沒有顯著的增加，接下來我們將會用反轉座標軸的策略套入三種預測法實驗 結果呈現如下:
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五. 結論及未來展望
本論文提出將三維的概念將 Chen 等人提出的二維直方圖可逆式資訊隱藏更 進一步擴展，提出了一個新的可逆資訊隱藏技術。此技術將直方圖分為八個象限，
而我們提出的方法只移動八個象限中的兩個象限，預估只有位移 25%的像素值。
不如預期的是像素值的預測座標大部分都坐落在於第一象限(+, +, +)及第七象 限(−, −, −)，因此我們提出了反轉座標軸的改良策略，將預測座標坐落於第一及 第七象限的像素值位移到其他象限，雖然資訊隱藏量略有損失，不過 PSNR 值有 大幅的提升。
與 Chen 等人方法進行比較，根據實驗結果，雖然資訊隱藏量有所減少，但 我們的方法由於像素值位移量大幅減少，PSNR 值平均上升 7db，大幅提升偽裝 影像的品質。爾後我們將持續研究改進，在保持高品質影像的狀況下，擴展維度，
提高資訊隱藏量。
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