2．3 DDE隐藏算法
    第一步：按照图1(a)的方法对图像逐行配对，然后按照(1)式进行整数变换，把计算出的差值按顺序排列成一维数组{hl，h2，…hn}。
    第二步：把差值分成4个不相交的部分，EZ，EN，CN，NC。其中EZ包括所有h=O，h=1；EN包括所有可扩展的差值且h不属于EZ；CN包括所有可变的差值，且h不属于EZ与EN的交集；NC包括所有不可变的差值。
    第三步：创建一个定位图，用于差值定位，选择一个阈值T将EN分为ENl和EN2，ENl={h∈EN：|h|≤T}，EN2={h∈EN：|h|>T}，EZ和ENl是用于扩展差值，则分别为1和EN2，以赋值CN和NC为O。这样就建立一个定位．图，然后对定位图进行JBIG2压缩，压缩以后的位流记为L，L的末尾代表信息结束。
    第四步：收集EN2和CN中差值的最低位(LSB(h))，但是h=land一2inEN2UCN不会被收集，所有的这些LSB(h)将组成位流C。
    第五步：将位流L，C，P合并成位流B=LUCUP=b1…bkbk+1…bLbL+1…bm，然后将曰嵌入到载体图像。最后再用(2)式进行整数变换，就得到了一重嵌入后的图像。嵌入差值的过程如表l所示。

    二重嵌入是对一重嵌入的再次嵌入，其中第一步采用图1(b)的像素配对方式计算差值，其他步骤与一重嵌入相同。
2．4 DDE提取算法
    第一重提取的提取过程分为5个步骤，通过提取比特流B和收集比特流B中所有可变差值的LSB值，就可提取定位图和原始的比特流C。
    第一步：以图1(b)的像素配对方式配对，然后计算差值，对每个像素应用整数变换(1)，按顺序排列成一维数组{h1，h2，…hn}。
    第二步：把差值分为两个不相关的子集，CH和NC，CH包含所有的可变差值，NC包含所有不可变差值。
    第三步：收集所有可变差值的LSB值，然后组成比特流B=blb2…bm。
    第四步：用JBIG2解码器对定位图进行解码．就获得了定位图位流L，如果定位图中的值为1，那么对应位置上的差值h就是被扩展的差值，h的原始值就是[h/2]。对于不可变差值，它在定位图中的值一定为O。对于可变差值h，如果0<h<1并且定位图中的值为0，那么h的原始值一定是1。如果h是可变差值，一2<h<一l，并且定位图中的值为0，那么h的原始值一定为一2。对于其他定位值为0的可变差值，用比特流C恢复其LSB，当所有的差值恢复到了原始图像，比特流B中剩下的位就是嵌入的负载P。
    第五步：内容鉴定和原始内容恢复，用整数变换(2)重建原始图像，为了鉴定容量，把负载P中的鉴定信息与重建图像进行比较，如果二者吻合，那么图像容量是可信的，重建图像和原始图像就是相同的。
    第二重提取与第一重提取仅第一部不同，采用图1(a)的像素配对方式其他部分与第一重提取相同。

3 实验结果
    对多幅图像进行实验，把提出的DDE算法跟Tian算法进行比较，图2为在Lena上的实验结果。实验表明，提出的DDE算法在相同的嵌入率下取得了比Tian算法更好的图像效果，其原因在于提出的算法可以提供更多的较小差值进行嵌入，所以改善了图像质量。

4 结语
    解决了Tian算法二重嵌入中可用差值急剧减少的问题，通过在第二次嵌入时改变差值选取的方案，从而避免了二重嵌入与一重嵌入中差值相关性的问题，从而使得可供嵌入的差值大幅增加。进而使得图像的负载能力显著提高，由于能够提供更多的较小差值，特别是零差值，所以在相同的负载条件下，使得图像的质量得到了很大提高。