En la incrustación de datos reversible, la generación de errores de predicción juega un papel crucial, con el orden de los valores de píxeles (PVO) destacándose como un método de predicción que logra una alta fidelidad. Sin embargo, los enfoques convencionales de PVO seleccionan píxeles predichos y sus predicciones de forma independiente, sin lograr explotar completamente la redundancia inherente en secuencias de píxeles ordenados. Este artículo propone un nuevo método de predicción basado en PVO que aprovecha la continuidad y correlación espacial de los píxeles ordenados. Primero introducimos una nueva técnica de predicción que explota la redundancia de píxeles consecutivos. Nuestro enfoque selecciona el método de predicción más apropiado a partir de errores de predicción preestablecidos, considerando tanto la posición del píxel como las características de valor. Además, implementamos una estrategia adaptativa que selecciona dinámicamente múltiples parámetros de iteración basados en el contenido del píxel para obtener errores de predicción más expandibles y ajusta la modificación de los errores de predicción en consecuencia. A diferencia de los métodos tradicionales de parámetros fijos, nuestro enfoque aprovecha mejor la estructura inherente y la redundancia de los píxeles de la imagen, mejorando así la eficiencia de la incrustación de datos al tiempo que minimiza la distorsión de la imagen. Mejoramos el rendimiento combinando la expansión de errores de predicción en pares con un análisis de errores de predicción basado en el contenido. Los resultados experimentales demuestran que el esquema propuesto supera a las soluciones de vanguardia en cuanto a fidelidad de imagen, manteniendo al mismo tiempo una capacidad de incrustación competitiva, confirmando la efectividad de nuestro método para una incrustación de datos eficiente y una recuperación de imagen.