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Private GIT Repository
[canny.git] / experiments.tex
index 11af8445054232319128fa8a678dcccd73c199ca..b952faecd3b00ceeed291641cea5e1db2eac81b5 100644 (file)
@@ -1,12 +1,39 @@
 
 \subsection{Image Quality}
 The visual quality of the STABYLO scheme is evaluated in this section.
-Three metrics are computed in these experiments : 
+Four metrics are computed in these experiments : 
 the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), 
-the PSNR-HVS-M~\cite{PSECAL07,psnrhvsm11} and the BIQI~\cite{MB10,biqi11}.
+the PSNR-HVS-M familly~\cite{PSECAL07,psnrhvsm11} , 
+the BIQI~\cite{MB10,biqi11} and 
+the weigthed PSNR (wPSNR)~\cite{DBLP:conf/ih/PereiraVMMP01}.
 The first one is widely used but does not take into
 account Human Visual System (HVS).
-The two last ones have been designed to tackle this problem.
+The other last ones have been designed to tackle this problem.
+
+\begin{table}
+\begin{center}
+\begin{tabular}{|c|c|c|}
+\hline
+Embedding rate &  Adaptive 
+10 \% &  \\
+\hline
+PSNR &      &      \\
+\hline
+PSNR-HVS-M & 78.6  & 72.9 \\
+\hline
+BIQI & 28.3 & 28.4 \\
+\hline
+wPSNR & 86.43& 77.47 \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+\caption{Quality measeures of our steganography approach\label{table:quality}} 
+\end{table}
+
+
+Compare to the Edge Adpative scheme detailed in~\cite{Luo:2010:EAI:1824719.1824720}, our both wPSNR and PSNR values are always higher than their ones.
+
+\JFC{comparer aux autres approaches}
 
 
 
@@ -30,4 +57,21 @@ can be a favourably executed thanks to an Ensemble Classifiers.
 
 
 
-\JFC{Raphael, il faut donner des résultats ici}
\ No newline at end of file
+\begin{table}
+\begin{center}
+\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
+Shemes & \multicolumn{2}{|c|}{STABYLO} & HUGO\\
+\hline
+Embedding rate &  Adaptive & 10 \% &  10 \%\\
+\hline
+AUMP & 0.39  & 0.22     &  0.50     \\
+\hline
+Ensemble Classifier &   &      &      \\
+
+\hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+\caption{Steganalysing STABYLO\label{table:steganalyse}} 
+\end{table}
+
+