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 我们还拓展实现了三张图像和四张图像的隐藏模型。我们看看结果：
 
 <div align=center>
- <img src=./Fig9.png width=80% />
+ <img src=./Fig9.png width=70% />
 </div>
 
 从平均值可以看出，随着隐藏图像数量的增加，总体的隐藏效率是下降的，这是符合我们认知的。
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 除了客观的指标外，审稿人建议我们增加user study实验，我们在Response的时候进行了相应的补充。在我们的实验中，受试的志愿者能够发现隐秘图像的异样情况被标记为0，不能则标记为1。我们最后统计了MOS分的情况。
 
 <div align=center>
- <img src=./Fig4.png width=35% />
+ <img src=./Fig10.png width=80% />
 </div>
 
 如上表所示，最末级的隐秘图像的MOS分是最低的，最容易被看出异样，表明它的质量最差，这与上述客观质量的规律是一致的。