Do thực tế hầu hết các hệ số trong dải tần số cao cận 0, chúng có thể được mã hóa hiệu quả bởi phương pháp mã hóa Huffman (hay số học). Trên thực tế, dữ liệu nén có thể được giữ một lượng nhỏ của khơng gian bộ nhớ. Để đảm bảo rằng ảnh gốc có thể được khơi phục khơng mất thông tin, phương pháp đưa ra các hệ số nén của HH bằng phương pháp mã hoá Huffman (hay số học) và cũng như ẩn dữ liệu nén trong HH. Phương pháp này có thể giấu dữ liệu bí mật thành cơng và cũng khơi phục lại hồn tồn các hệ số của HH thơng qua các dữ liệu nén ẩn.
Phương pháp giấu tin thuận nghịch dựa trên HDWT chứa hai giai đoạn: một là giai đoạn nhúng và hai là giai đoạn khơi phục và rút trích. Giai đoạn nhúng ẩn dữ liệu bí mật và dữ liệu nén trong ảnh gốc. Giai đoạn khôi phục và giải nén khôi phục lại ảnh gốc hồn tồn và lấy các dữ liệu bí mật từ ảnh giấu tin ra ít ảnh hưởng đến ảnh gốc. Sau đây là mô tả hai giai đoạn cụ thể.
a. Giai đoạn nhúng
Cho S là một chuỗi các dữ liệu bí mật nhị phân và fc là khối mxn điểm ảnh. Do đó, mỗi dải tần LL, HL, LH, và HH gồm (m/2) x (n/2) điểm ảnh.
Hình 2.4 cho thấy các hệ số của dải tần LL, HL, LH, và HH trong một khối 10x10 của ảnh ''Lena". Phương pháp giấu tin thuận nghịch dựa trên HDWT chia tách tất cả các hệ số trong dải tần HH thành ký hiệu, số nguyên, và các phân đoạn thập phân. Những phân đoạn được ghi lại riêng lẻ trong ba ma trận khác nhau với cùng kích thước như HH: (1) các dấu hiệu ma trận HHS, (2) các ma trận số nguyên HHI, và (3) các ma trận thập phân HHD. Hình 2.5 cho thấy HHS, HHI, và HHD của các hệ số của HH trong hình 2.4b và biểu lộ rằng các số nguyên của các hệ số trong HH thì cận 0. Tại thời điểm này, vì lẽ đó những dấu hiệu tích cực và tiêu cực là tương ứng thể hiện ở chỉ số 0 và 1. Các biểu đồ cũng chỉ ra rằng các số nguyên của các hệ số trong HH thì cận tới 0.
Các hệ số trong dải tần HH có đặc trưng là rất nhỏ. Tuy nhiên, tại mỗi thời điểm, các hệ số lớn có thể xuất hiện, chẳng hạn như các hệ số tương ứng với các cạnh cắt - xố trong ảnh gốc. Ngồi ra, phương pháp mã hóa Huffman (hay số học) sẽ tạo ra một bảng mã Huffman lớn (hay số học) để mã hóa các hệ số lớn. Điều này đòi hỏi khả năng ẩn rất cao về việc che giấu các dữ liệu nén. Vì những lý do này,
phương pháp giấu tin thuận nghịch HDWT chỉ sử dụng các hệ số có giá trị nhỏ để che giấu các dữ liệu bí mật.
Sau khi giấu dữ liệu nén và dữ liệu bí mật trong các hệ số của dải tần HH, việc đảo ngược lại từ ảnh giấu tin miền tần số trở lại với ảnh miền khơng gian có thể gây ra vấn đề vượt ngưỡng trên và ngưỡng dưới. Bởi vì việc đảo ngược này, một số điểm ảnh màu sẽ lớn hơn 255 hoặc nhỏ hơn 0, đặc biệt là khi các điểm màu trong ảnh gốc miền không gian đến gần 255 hoặc 0. Để giải quyết vấn đề này, thì phương pháp giấu tin thuận nghịch dựa trên HDWT tạo ra hai ngưỡng là Tl và Tu. Nếu bất kỳ hệ số của LL nhỏ hơn Tl hoặc lớn hơn Tu, thì hệ số khơng thể được sử dụng để mang dữ liệu bí mật vì vấn đề vượt ngưỡng trên hoặc vượt ngưỡng dưới có thể xảy ra.
Để tập hợp các giá trị trong dải tần HHI cho việc giấu các dữ liệu bí mật và nén dữ liệu, đầu tiên phương pháp giấu dữ liệu thuận nghịch dựa trên HDWT đặt Tl = 0 và Tu = 255. Sau đó nó quét mỗi số nguyên HHI [i, j] trong HHI và các bit có trọng số nhỏ T của HHI [i, j] bị sao chép vào một tập ED nếu Tl <= LL[i,j] <= Tu.
For i = 1 to m/2 For j = 1 to n/2
If (Tl <= LL[i, j] <= Tu) then thêm các bit có trọng nhỏ nhất T của HHI[i,j] vào
phía sau của tập ED.