function stegonum_emTnTp = EMcovergapmsgprestego = cover;MN = sizecover;member=numelmsg; 预测差值扩展Lena bpp 01-02 tn=-1 tp=0 bpp 03

Tp和Tn的值需要根据所需的隐写容量和对图像质量的要求来确定。

Tp和Tn的取值范围是[-128, 127]，它们表示预测误差扩展的阈值。具体来说，Tp表示预测误差大于Tp时，需要通过扩展预测误差的方式嵌入信息；Tn表示预测误差小于Tn时，需要通过扩展预测误差的方式嵌入信息。

要确定Tp和Tn的值，可以根据以下几个因素考虑：

1. 隐写容量：Tp和Tn的取值会影响到可以嵌入的信息量。一般来说，Tp和Tn的绝对值越大，可以嵌入的信息量越多。但是需要注意，Tp和Tn的值不能过大，否则会造成图像质量的明显下降。
2. 图像质量要求：Tp和Tn的取值也会影响到图像的质量。一般来说，Tp和Tn的绝对值越大，图像质量下降越明显。因此，在确定Tp和Tn的值时，需要根据图像质量的要求进行权衡。
3. 隐写算法的特点：不同的隐写算法可能对Tp和Tn的取值有不同的要求。可以根据具体的隐写算法特点，选择合适的Tp和Tn的值。

在给定的代码中，Tp和Tn的取值是根据隐写容量和图像质量要求进行确定的。具体的取值如下：

• 当bpp为0.1-0.2时，Tp=-1，Tn=0；
• 当bpp为0.3时，Tp=-1，Tn=1；
• 当bpp为0.4时，Tp=-2，Tn=1；
• 当bpp为0.5时，Tp=-2，Tn=2；
• 当bpp为0.5-0.6时，Tp=-3，Tn=2；
• 当bpp为0.7时，Tp=-3，Tn=3。

这些取值是根据作者的经验和实验结果得出的，可以根据具体的需求进行调整。需要注意的是，Tp和Tn的取值不能过大，以免造成图像质量下降