基于DWT系数为2 d图像水印方法——形象

Mamatha H¹,Anitha devi M D²Shiva kumar K B³和M Z库里⁴

PG学生,部门的帝国一分为三,SSIT Tumkur,印度
助理教授、部门建设、SSIT Tumkur,印度
Asst.教授,部门TC、SSIT Tumkur,印度
院长和煤斗、部门建设、SSIT Tumkur,印度

文摘

本文认为,分布式图片/照片的版权侵犯。自图片/照片发布在社交网络或任何网络通常是修改和/或压缩的匹配模板由服务提供者提供,本文提出一个基于DWT系数的数字图像水印修改用于这样的图片/照片。基本上,有图像处理两个部分,在嵌入过程中,原始宿主图像分解的蓝色分量的离散小波变换(DWT)。然后图像传输。在接收端,原始水印图像的组件通过使用自适应均值滤波提取。

关键字

数字水印,离散小波变换,意味着过滤器。

介绍

目前,社交网络服务,比如Facebook, Google +, Instagram等有更多的影响我们的日常生活比过去,从一个持续的越来越多的社交网络用户。由于多媒体数据提供有吸引力的特性,用户可以简单地发布和/或交换这些数据。然而,多媒体数据发表在《社会网络很容易被复制和分布没有任何真正的所有者的许可,很难区分从原来的一个复制版本。为了保护版权的分布式数据,数字水印技术已经开发和实施。因为图片/照片发表在他们总是改变和/或压缩上传流程如JPEG量化表,像素的分辨率和相关的元数据。因此,数字水印技术为社交网络服务应该开发健壮的图像压缩攻击。

尽管主要用于与朋友沟通和社交,社交网站的多元化和匿名性质使他们很容易受到网络犯罪。出版商、骗子、儿童捕食者和其他网络罪犯可以用假身份注册这些服务,无辜的背后隐藏他们的恶意意图出现配置文件。社交网络也鼓励出版的个人资料,如年龄、性别、习惯、下落、日程。个人信息上传到这些网站的财富可以让网络罪犯操纵这些信息对他们有利,用它来实施犯罪行为。其他的活动,可以在这些网站包括上传非法或不合适的材料,诽谤,跟踪(德波拉,2009)。大量的犯罪行为可以通过社交网络提出了数字取证在这一领域的重要性。电子证据检索从社交活动的嫌疑人的机器上可以协助调查刑事案件犯罪嫌疑人有罪的证据或证明清白的。侯赛因[8]提出了基于log-average亮度的数字水印方法。一些8×8像素块被选择用于水印嵌入如果他们有一个log-average log-average亮度的亮度大于或等于整个图像。

提出了一种基于DWT数字图像水印的社交网络服务系数修改。在嵌入过程中,原始宿主图像分解的蓝色分量的离散小波变换(DWT)获得LL子频带的系数来嵌入水印。在提取过程中,原始系数预测基于均值滤波器是用来增加水印提取的准确性。从该方法获得的性能。

文献调查

贾马尔。侯赛因已经提出了一种新的水印方案对数平均亮度。彩色图像分为块后颜色的rgb彩色图像转换成ycbcr空间。嵌入水印选择模块选择和提取水印,所选块选择[1]。

Aree阿里穆罕默德提出了一个基于多带小波变换图像水印方案的方法。在这三种方法开发工作嵌入水印[2]。

Guangyong高et al .,提出了一个基于复合新技术混乱和rmsbm nsct域。水印嵌入根据人类视觉系统的原理在nonsubsampled contourlet NSCT域和最大火险隐患(ml)探测器用于提取水印[3]。

Aleksey kovel et al .,提出了一种新方法的伪随机基于高斯整数像素重排算法对图像水印。它提高了最安全的图像水印技术[4]。

Yuan-hui yu et al .,提出隐写术的方法嵌入真彩色图像的彩色图像。秘密数据保护传统的des加密系统。这是与之前的方法相比。结果与过去相比,改进的方法[5]。

Ali-al-ataby et al .,提出了一个方法pre-adjusts原来的封面图片,以保证重构像素从嵌入系数伤口不超过其最大价值,因此消息将被正确地恢复[6]。

S.a.m。吉拉尼等,提出一种新型的彩色图像水印方案。颜色空间与线性关系rgb颜色空间与不相关的组件。水印检测是快速和盲目的[7]。

Atallah m。Al-shatnawi提出了一种新的方法在图像隐写术改善图像质量。该方法基于搜索隐藏的秘密信息对秘密信息和图像像素之间的相同的比特值[8]。

Komwit surachat提议的方法改善水印提取数字水印的性能基于图像像素的修改。嵌入水印数据的多个部分技术在蓝色通道[9]。

数字水印技术的研究一直是一个话题。DCT算法提供安全的数据,但是从小道,黑客可以攻击数据和错误的方法。本文提出了一个基本的数字水印技术通过使用小波分解和滤波器组。

该方法

水印算法是图1所示。考虑一个覆盖图像和水印图像。2 d-dwt应用于图像和水印图像。只有低频段(LL)被选中作进一步处理。

下一步是水印图像嵌入到封面图片。然后通过通信通道传输有水印的图像。在接收端,接收有水印的图像和提取水印图像。

实现

提出的水印方法分为两个过程:

水印的嵌入和提取过程。

答:水印嵌入过程:

在这个过程中,一个黑色和白色标志图像(I)与同样大小(M×N)作为原始宿主图像(I)被认为是一个水印标志。它是由2 d-dwt分解获得四个副环带。图2显示水印标志及其分解后分别。

图3显示了宿主图像及其分解后分别。然后,水印系数会副环带的值可以是0,1,1.5,2选择和转换为二元系数,1或0,跟进。

(1)

哈尔函数的一位杰出的属性是,除了函数哈尔(0,t),第i个哈尔函数可以生成的限制(j−1) th函数间隔的一半,它不同于零,通过乘法p2和扩展区间[0,1][11]。

(2)

之后WNewΨ(i, j),通过使用高斯分布排列传播水印比特模式,和xor伪随机比特流生成的一个关键基础流密码提供安全最后获得我们Φ(i, j)。合成系数转化为1和1在嵌入前的系数会副环带的原始宿主图像,一点系数。图4显示了提出的水印嵌入过程的框图。

原始主机的蓝色分量图像(B)由2 d-dwt获得4分解,分解的近似子频带(BA(i, j)),水平副环带(BHψ(i, j)),垂直副环带(BVψ(i, j))和对角线子带(BDψ(i, j))。

LL子频带的系数(BA(i, j)是选择嵌入水印(我们(i, j)))通过使用方程(2)。

(3)

B 'Φ(i, j)是有水印的系数,s是信号强度是一个常数因子用于整个水印领域和T (i, j)是每个嵌入比特调整系数值是来自调整原始宿主图像的亮度,

(4)

最后B 'Φ(i, j),黑洞ψ(i, j), BVψ(i, j)和BDψ(i, j)逆转化利用2 d-idwt,然后结果BT (i, j)是结合原始红色(R)和绿色(G)组件来构建有水印的图片(我的)。

结论

本文基于DWT系数的数字水印方法修改为社交网络服务嵌入过程已经提出。在嵌入过程中,LL子频带的系数是用来嵌入水印。在这篇文章中嵌入过程实现的。未来这个方法也适用于三维图像和视频。

引用

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Aree阿里穆罕默德,穆罕默德Sidqi科学哈弗大学,“鲁棒图像水印方案基于小波技术”国际计算机科学杂志和安全(IJCSS)卷(5):问题(4):2011。
Guangyong江高和独到的“水当地抵抗几何攻击中使用复合混乱和RMSBM NSCT域“信息与计算科学杂志》8卷,问题3,511 - 519年,2011年。
Aleksey Koval,弗兰克·y . Shih,鲍里斯·s·Verkhovsky“伪随机整数像素基于高斯模型的重排算法对图像水印”杂志的信息隐藏和多媒体信号处理,卷2,1号,2011年1月。
Yuan-Hui Yu Chin-Chen Chang和Iuon-Chang林”一种新的隐写方法对颜色和grayscalenimage隐藏”,计算机视觉和图像理解,2006年。
阿里Al-Ataby1和Fawzi Al-Naima。,“A Modified High Capacity Image Steganography Technique Based on Wavelet Transform” The International Arab Journal of Information Technology, Vol. 7, No. 4, October 2010
S.A.M.吉拉尼,我。Kostopoulos和A.N.Skodras电子实验室,佩特雷大学“颜色image-adaptive水印”IEEE, 2002。
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K B Shiva Kumar K B拉贾,R K Chhotaray Sabyasachi Pattnaik基于负载转换”“隐写术,IJCSI国际计算机科学杂志的问题,8卷,问题2,2011年3月
K B Shiva Kumar K B拉贾,Sabyasachi Pattnaik,“混合域LSB隐写术”,国际期刊《计算机应用(0975 - 8887)卷19 - 7号,2011年4月