Sử dụng PSNR làm hàm đánh giá chất lượng ảnh sau khi nhúng dữ liệu.

• Các bản đồ hỗn loạn được sử dụng để tạo ngẫu nhiên trong thuật toán di truyền: Logistic, Tent, Gauss, Circle, Chebyshev, Henon, Cubic, ICMIC, Sinusoidal, Sinus.
• - So sánh hiệu quả giữa hàm random của MATLAB và các bản đồ hỗn loạn cho thấy Logistic, Tent và Gauss có hiệu suất cao hơn (ít bước hơn, PSNR cao hơn).
• - Thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu UCID với ảnh kích thước 512×512×3 và dữ liệu bí mật có kích thước khác nhau.
• - Kết quả cho thấy phương pháp mới vượt trội so với các phương pháp trước đây (Lin & Tsai, Yang et al., Chang et al., Wu et al., Kanan & Nazeri) với PSNR trung bình cao hơn ~9 dB.
• - BER (Bit Error Rate) cũng được đánh giá, cho thấy mức sai số thấp khi sử dụng bản đồ hỗn loạn.
• - Đề xuất mở rộng nghiên cứu với các kỹ thuật tối ưu khác như Particle Swarm Optimization, Ant Colony, v.v