关键字 |
| 空间数字水印法、LSB方法、质量属性、噪声密度、估计器、关联效率、PSN |
I.导 言 |
| 技术与创新技术的快速增长使数字信息以音频、视频和图像形式很容易并极易通过网络向大众传播数据操作机率增加 数据真实性成为一个大问题水印计划如此可用 智能解决方案相同此类技术的主要关注点是强健性与不可感知性 |
| 信息隐藏是一种老式技术数据隐藏、速记和数字水印子集信息隐藏[1]现时技术变换使用数字水印取代老式信息隐藏技术 保护多媒体数据已成为最大兴趣领域 |
| 水印可应用到多媒体数据中,如图像、文本、音视频水印技术主要包含两种进程嵌入并提取不同类型的水印和各种水印技术水印属性显示它可划分为两大类可见和隐式水印[2]人类音视频系统意指人视觉判断决定水印特性水印技术也可以基于提取过程分类显示我们可以划分为三种盲类半盲非盲类技术不要求原数据或信号归为盲类需要原水印技术被视为半盲水印技术 提取过程需要原信号的非盲水印技术水印可归为空间频率水印无法直接将水印图像嵌入频域水印中,因为首先需要使用不同变换将原信号和水印转换为频域,而在空间域中则可以通过改变像素值或使用频谱法直接应用水印[3] |
| 实现数据保护水印技术应高安全度即不可感知水印图像不应显示隐藏信息的任何事物检验或测量任何技术不可感知性的基本方式是计算不同质量属性整页划分为五节II由问题定义和解决方案组成 并提取数字水印图像第三节A中各种推算法强攻第三节B讨论提取原水印图像时评价质量属性第四节建议用各种图像和结果应用方法测量各种质量属性上一节通过提高空间方法使用估计技术对噪声攻击效果结束论文 |
二.问题定义 |
| 水印技术已形成解决复制数字内容问题的办法最近有这么多水印机制开发成图像域水印图像有不同方法像空间域并使用频域不同变换[4] |
| 空间域法基本问题在于它无法抵挡简单噪声攻击方法的最大长处是嵌入提取过程简单化和另一个长处是我们能够实现高可见度,而这在波子域是无法实现的。解析过程后再加一步即估计器,则输出端会得到更好的结果因此,在我们的方法中,我们应用M估计消除不同噪声作用 |
| 基本算法流显示于图1下,显示水印基本法 |
| 基本估计者估计数据并适配线有效拒绝异常值并令系统对异常值强外端噪声处理后应用估计器 估计噪声像素并有效拒绝结果是水印感素质量提高应用估计器后,我们使用不同质量属性评估我们的方案我们还比较这些结果与简单空间嵌入法的结果 |
三.材料方法 |
| 算法中水印覆盖图像使用空间域与非估计符因为我们选择了不同的灰度图像,显示如下: |
四.测试程序 |
| 估计器基本工作过滤器,但估计器的长处在于它提供过滤结果并保留精细细节常用去命名滤波过滤后混淆图像从可用估计器中我们使用Ms估计器任何一个估计器的强健性取决于两个参数:impact函数分解点[5]impact函数提供偏差数据插入引起的估计变化,分解点最大百分数离差数据点不引起求解偏差强健度取决于这两个参数异端噪声攻击估计有效拒绝异常点,以便我们可以使用它去取水印而不知道噪声密度任何估计器的强性由以上解释二参数定义ma估计水印和给定结果显示相同 |
V级质量调试 |
| 测量水标识技术PSNR和MSE的不可识别性与可靠性是两个主要参数 |
| MSE:平均方差错误和根差错通常用于测量图像感知质量发现水印图像与无水印图像错误[6]下方程f(i)j表示原图像和g(i)j表示提取图像 |
 (1) |
| PSNR:峰值噪声比通常用于测量水印法的不可感知性表示原信号中水印隐形性[6] |
 (2) |
| 关联系数:它提供原水印和提取水印之间的相互关系 |
| 属性基于客观标准有必要检查对不同对象使用相同技术测量完美范围或值水印嵌入过程建议算法步骤表1和取法表2中均提及,我们在这里描述算法与Estimator方法 |
六.算术解析 |
| 检验我们方法的忠实性 我们应用算法 四种不同的灰度图像下图显示应用方法结果 |
| 应用估计器后,我们通过计算不同质量属性比较应用方法的两个结果我们用三种不同噪声攻击 |
| 下表4中,我们给出质量属性值,这些属性用和不用估计法评价五大不同覆盖图像((b)、(c)、(d)、(e)、(f))。LSB结果与Estimator方法与简单LSB方法比较下表4使用三种不同噪声A表示盐和辣椒噪声,B表示高斯噪声C表示speckle噪声 |
八.结论 |
| 从以上结果中,我们得出结论,通过在提取部分添加估计步骤,结果比不估计结果更好从给定结果中我们可以观察到MSE下降和PSNR增加相关系数值显示提取图像与测算器的相关性比简单LSB方法高估计器的缺点是,如果噪声密度小一点,则不会产生有效良好结果推算过程后应用估计程序MSE相关系数值显示水印可感知性提高,尽管水印图像含有高密度噪声 |
启蒙 |
| 非常感谢Dr.Chintan Modi先生Pratayaksh Maru支持并了解强信测算器感谢G.H.Patel英格学院技术为研究提供必备平台 |
表一览 |
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图一览 |
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| 图1 |
图2 |
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引用 |
- Frank Hartung, Martin Kutter,Multimedia水印技巧汇编87号7页1085-1103,1999年7月
- Ajitkulkarni,Digital水印,美国计算机多媒体杂志,会议'04,芝加哥
- Mei Jianheng、Li Sukeng和Tan小梅,国际We信息系统应用专题讨论会上,DCT和DWT基础数字水分算法(WISA'09),Nanchang,PR.中国INBN978-952-5726-00-8,2009年5月22-24日104-107,2009年记录
- Chandra Mohan B和Srinivas Kumarss,“使用离散孔装变换多描述国际期刊计算机理论工程学报:1793-8201,2009年12月
- 贾叶什DChauhan等rbustM估计器使用机器视觉估计表面粗糙度国际会议SVNITSVNET,2009年8月3-5
- B.EswaraRedy博士Harini S.Maruthu Peremal博士V级Vijaya Kumar:新波尔特数字水标识法
- Dineshkumar和Vijay Kumar,Contourlet变换基水标识颜色图片,国际Multidia应用杂志,ISSN:0975-5578,2011年2月
- Rajesh KannanMegalingam、MithunMuraridharan Nair、RahulSrikumar、Venkat KrishnanBalasubramanian和VinethSarmaVenugopalaSarma,“新手空间数字水印与DCT水印比较研究”。计算机理论工程国际杂志ISSN:1793-8201,Volume2号2010年8月4日
- 贾马尔AHussein,2010年1月Issn2151-9617号第2卷汇编杂志
- 迈克尔JBlack,“统一线程,外部拒绝和强力统计应用早期视觉”,国际计算机视觉杂志,第19卷,第1期第57-91页,1996年7月
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分组处理 |
| 内河焦西电子电信工程毕业于2010年印度古吉拉特南古吉拉特大学政府工程学院GHPatel工程学院V.V.Nagar、古吉拉特技术大学并自2011年起还在GHPatel工程技术学院工作VALLABHVYDEAGAR |
| 师傅卡文德拉R滨市GTBKIET电子仪器工程毕业GHPatel工程学院V.V.Nagar SardarPatel大学通信工程硕士自2006年起,他在印度GujaratVallabhVidyanagarGHPatel工程技术学院任助理教授并发布数份国内和国际会议论文以及基于机器视觉和图像处理的国际杂志论文 |
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