科技创新研究国际杂志
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Madhavi Prathapaneni一号Gunasekhar Reddy2
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多媒体通过互联网快速扩散需要精密技术安全高效访问信息日益需要抑制数字数据未经授权重复使用提供彩色图像版权保护建议有效、强健和不可感知水印法离散波子变换法(DWT)因其日益受欢迎性而在最近的水印机制中常用以DWT为基础的方法中,DWT系数用表示水印的数据修改本文介绍基于DWT和单值分解混合非盲制将覆盖图像分解为四波段后(LL、HL、LH和HH),我们对每个波段应用SVD并用视觉水印单值修改覆盖图像单值修改所有频率允许开发水印机制,对范围广泛的攻击力强并显示它远比强可靠
关键字 |
| 版权保护,分立波变换,单值分解 |
导 言 |
| 多维应用通过互联网快速增长后,我们看到互联网数据暴增并广泛使用数字媒体数字数据所有者可以很容易地跨互联网传输多媒体文档因此,对数字内容版权保护的关切增加[1、2]早期使用加密控制访问技术保护媒体所有权防媒体成功传输解密后擅自复制,最近使用水印技术[3],因为水印算法将水印嵌入数字数据并使用水印我们可以防止未经授权复制数字水印图案插入图像、音视频文件名词取自文具制造商标识文体静态打印的微小可见文本或图形有几种水印应用,例如广播监控、所有者识别、所有权证明、事务跟踪、内容认证、复制控制和设备控制[4] |
| 基于处理领域,水印计划划分为两类:空间域和频域计划[5]空间域图案通过直接修改覆盖图像像素值嵌入水印,这些图案计算不那么复杂空间域提出了多项技术建议,如LSB插入法[6]、拼接法和纹理块编码法技术处理图像像素定位发光LSB方法有重大缺陷,最小比特很容易销毁,例如随机翻转下位或损压缩变换域程[7]通过调频系数嵌入变换域,如分立余变换法和分立波变换法变换域计划比空间域计划强[7] |
相关工作 |
| 数字信息革命时代预示连通性互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连互连数字摄像头和摄像头等创新设备、高质量扫描机和打印机、数字语音记录器、MP3播放器和PDA都联系到全世界消费者创建、操作和分享多媒体数据高速计算机网络开发,特别是互联网开发探索新商机、科学机、娱乐机和社会机方式,形式包括电子发布广告、实时信息传送、产品订购、事务处理、数字存储库和图书馆、网络报纸杂志、网络视频音频通信等软件销售成本效益高,数字图像和视频序列等高质量艺术作品通过万维网传播,由于技术改进得到极大提高。商业开发网站正逐步得到更多赞赏 |
| 信息时代的兴起并非没有不良效果拷贝简单无损忠诚数字媒体拷贝与原创完全相同在许多情况下,这导致恶意使用数字内容保护多媒体数据不受非法记录和复发的方法之一是嵌入信号,即数字签名或版权标签或水印认证数据所有者自易编辑并完全复制数字域以来,保护所有制和防止未经授权篡改多媒体数据(Oudio、图像、视频和文档)已成为重要问题。数据隐藏计划将二级数据嵌入数字媒体近年取得了长足进展并吸引学术界和业界的注意力提出了各种应用技术建议,包括所有权保护、认证和访问控制不可感知性、强健性对中度处理如压缩和隐藏多位能力是许多数据隐藏应用基本但相冲突的要求 |
离散WavelET转换 |
| 离散波变换图像将图像划分为对数尺度近等带宽带宽和视网膜相似 视网膜将图像分解成数个组件 每人带宽约等于 八进制据信DWT水印产生不可感知水印DWT二维图像基本思想描述如下图像先分解成高中低频分构件四部分(即LL1、HL1、LH1、HH1),由关键子采样横向和垂直通道使用子构件滤波子构件标签HL1、LH1和HH1表示最优比例波子系数获取下一个粗片缩放波段组件,子构件LLI1进一步分解并关键子采样进程重复数次,由手头程序判定 |
| 两维波子变换中,波子表示法可用金字塔算法计算金字塔算法运行有限n输入数据集N值指输入块大小这些数据通过两个卷积函数传递,每个函数产生输出流半长度原输入卷积函数过滤器一半输出由低通滤波函数生成,另一半则由高通滤波函数生成 |
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| 图1:DWT不同分解层次单带布局 |
| 二维波变换可视之为单维波变换小波变换归卷积运算,即通过低传和高传滤法传递图像像素值[9]可分离滤镜库表示如下: |
 (1) |
| 表示卷积运算符H和G分别是低通路和波段通路滤波器Ln通过低传递滤波获取,并因此被称为比例为n的低分辨率图像dn1通过带滤波特殊方向获取,并包含方向细节信息原创图像I由数级子图像集表示多尺度表示图一深度图像用二维信号函数表示,波变分解成四频带,即LL1、HL1、LH1和HH1波段H和L表示高通关和低通通滤波近似图像LL通过分行和列方向下滤波获取详细图像LH、HLH包含高频组件单子波段LL1进一步分解并严格采样相似LL2获取进一步的分解分解层次近似图像成四大子图像组成金字塔图像树 |
离散WavelET转换 |
| 单值分解技术二分矩阵,变换域由基础状态组成,从某种意义上讲最优性值组成奇异值分解图像Imxn |
 (2) |
| U为mxxx大小矩形矩阵,S为二进制矩阵,内积正或零分数nxnxxn并移位nxnordogal矩阵V.mexs二进制项称为I单值U矩阵列称左单向量,矩阵五列称I右单向量单值表示图像层的光度 单向量对应对表示图像层几何 |
| SVD图像水印中,几种方法是可能的常用法是应用SVD嵌入全覆盖图像并修改所有单值嵌入水印SVD基础水印的重要属性是大片修改单值图像将因极小值改变不同类型的攻击几何失真效果理论分析见[10] |
WATERADDINGALGORITHM |
| 所拟方案使用色图Imxn为覆盖图像,单色图Wm2xn2为水印颜色图像转换成mxn大小R、G和B通道人眼对B通道强度变化不敏感B通道单级DWT应用生成子带系数LLLLLHHHLHLHLSVD分解应用在所有子带系数和水印上mark单值加到dWT转换B通道单值中 |
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WATERARTRATION算法 |
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警告效果 |
| 数组实验分析嵌入和提取算法对颜色图像的影响实验中256x256和128x128单色水印图2和图3显示嵌入和提取算法输出序列,用山图像测试图像,用标识水印 |
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| 图3:水印提取 |
| 图4显示水印Lena覆盖图像并用不同图像处理攻击它图4a显示水印Lena颜色图像分析不同图像处理对颜色图像的影响对比色图像通常调整提高图像质量图4(b)显示对Lena图像应用对比增强的结果,提高图像亮度10%图像重触控操作使用删除、缩放等操作序列提高图像质量 |
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| 图4:图像处理操作对水印Lena图像的影响 |
| 图4(c)显示水印Lena图像应用重触控图4(d)显示锐化Lena图像效果,2D非散装对比度增强过滤器特殊类型应用水印Lena图像非散装对比度增强滤波增强边缘和图像其他高频组件,从原图像中减法平滑版图像Sepiatoning使用图像指纹接触sepia以用银复合物替换照片模版中的金银开发者通过这样做可以改变颜色, 并增加图象的线性范围sepia toning通过调整渐变图、滤波调整和黑白调整应用图像 |
| 图4e显示Sepia tonedLena覆盖图像图4(f)和4(g)显示Lena覆盖图像操作像修改模糊度和图像热化颜色图像有三大感官属性,即hue、饱和和亮度[11].最明显的是hue,它表示颜色显示红色、橙色、黄黄色、绿色、蓝色或紫色饱和度表示hue可见度灰色黑白饱和度为零亮度表示颜色光度,低黑,中灰色和棕色,高黄白这三个属性对齐,这样饱和度和亮度可以改变而不影响颜色色调图4(h)显示增加Lena颜色图像饱和效果 |
结论 |
| 本文显示非盲水标识法,即水印图像用DWT和SVD组合隐藏入彩色图像小波变换图像成标准子带集,不一定最优表示图像单值分解法二分法图像矩阵变换域由最优基础状态组成高斯噪声、压缩裁剪等高强度攻击使用SVD和DWT组合水印嵌入覆盖图像时,从所有子段范围广值中选择缩放因子同一水印嵌入四子带中,极难清除或销毁LL子带嵌入水印防攻击,包括高斯模糊性、高斯噪声、像素化、JPEG压缩、JPEG2000压缩和重标HH子带嵌入水印防攻击,包括锐化、裁剪、对比调整、直方图均衡化和伽马校正水印嵌入LH子带抗旋转攻击透视各种图像处理攻击程序被发现强 各种图像处理攻击 |
引用 |
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