水印算法使用边缘检测技术和DCT, DST, FFT

T.SREELEKHA女士¹m . DHAMODHAR REDDY博士²t博士RAMASHRI³

M。理工大学的学生,斯里兰卡Venkateswara大学工程学院,Tirupati;安得拉邦;印度
EEE教授Sri Venkateswara大学工程学院,Tirupati;安得拉邦;印度

文摘

本文提出了健壮的混合水印方案灰度图像使用块处理方法。提出的水印技术使用的组合开发的各种变换,如离散余弦变换(DCT),奇异值分解(计算),离散正弦变换(DST),快速傅里叶变换(FFT)和边缘检测技术。块的像素值修改基于边缘检测的阈值确定。后来从修改后的块,使用选择计算奇异值。使用奇异值水印嵌入。逆过程用于从有水印的图像中提取水印图像评价指标用于分析实验结果相关性(相关系数)峰值信噪比(PSNR)。提出工作将适合应用,如版权保护和拷贝控制。

关键字

DST,水印算法、DCT计算FFT、数字水印、版权保护、相关系数和PSNR。

介绍

数字水印是信息隐藏的一个分支用于多媒体版权保护然而,今天;没有证据表明水印技术可以实现终极目标从接收的数据中提取正确的信息。有许多解决方案,提出了加密,隐写术和数字水印[1,2]。嵌入的水印不应该降低图像的质量,应该感知无形维持保护保密[3]。傅里叶变换的水印是嵌入在大小。峰值信噪比是用来评估质量退化。应用[4]。在频域计划,水印嵌入原始图像的转换系数。它比空间域更健壮,更少的控制感知质量和主要适合版权申请(5、6)。水印方案的鲁棒性和感知质量主要取决于有多少比例的水印嵌入到宿主图像。,比例因子[3]。

DFT&DST的主要障碍,基于奇异值分解的水印方案如下:1。他们强烈信号生成旋转、缩放,translating.2。假阳性问题:当检测到特定水印从物质不同的水印嵌入,造成模糊的情况下,[7,8]。3所示。对角线的问题:如果我们修改封面图像的奇异值直接与水印图像,然后会有一个对角线的重构水印的攻击有水印的图片[9]。离散余弦变换(DCT)代表了一种形象的和不同的大小和频率的正弦曲线。DCT有特殊属性的能量压缩。本文将水印嵌入到宿主图像使用DCT域的DST和FFT系数。因此我们可以取得更好的性能相比,单独使用DCT [11]。提出工作将合适的应用程序,如版权保护和复制控制[12]。

提出了系统

该算法T的修改方法。Ramashri等方法[3]方法。该水印方案在两个阶段中实现水印和提取。通过添加DST和FFT的方法是更健壮的方法[3]。在DCT方法最初是应用于原始或主机水印是嵌入图像。

宿主图像边缘检测技术是应用和分成块,然后应用DST的块FFT的子带图像边缘。块的像素值修改基于边缘检测的阈值确定。后来从修改后的块,使用计算奇异值选择。然后水印步骤是由嵌入水印有水印image.Figure。1显示了水印嵌入过程的框图。框图水印的大小是64 x64的大小。水印标志分为宿主图像块大小相同的块大小。块选择基于阈值使用DST, FFT的边缘检测技术。结合宿主图像的DCT高频系数的选择。奇异值选择在那块。

使用各种攻击算法的鲁棒性测试。然后使用敬畏水印提取过程。Figure.2显示水印提取过程的框图有水印的图像。

从框图2 DCT, DST和FFT有水印的图像。选择奇异值应用边缘检测,提取算法提取水印图像的水印图像。最后PSNR值确定原始图像和水印图像之间。CORR值确定水印和提取水印。和水印提取的各种攻击,PSNR和CORR值确定这些图像。

ALGORITHAMS提出方法

答:(水印嵌入

b .水印提取:

实验结果

在此提出的水印算法宿主图像的莉娜大小512 x512使用如图3所示。用于测试目的使用灰色图像缩放(BMP格式)。水印标志是„EEA¢大小64 x64图4所示。

DCT应用于整个主机的形象。使用DST, FFT的精明的边缘检测块发现有更多的高频组件的数量。圣言会应用于修改后的块。奇异值的选定块修改使用二进制水印标志和增益系数„alphaA¢。图5和6显示了水分别标记图像和提取水印标志。提出的水印算法是模拟使用MATLAB 7.01。

提出了各种水印算法测试主机和有水印的图像。这结果莉娜形象。

评价该方法的性能,评估指标使用PSNR(峰值信噪比)和相关系数(相关系数)。PSNR被广泛用于测量原始图像和水印图像之间的视觉质量。PSNR方程定义的7。同样的原始水印和提取水印攻击图像评估利用相关系数的方程9。

有水印的图像鲁棒性检查方案测试几种类型的攻击即直方图均衡化、椒盐噪声、高斯噪声,Rotate-45,最好对比,高斯模糊,图像缩放,裁剪压缩。有水印的图像的质量可以使用peak-signal-to-noise我估计比(PSNR)和计算

在MSE代表了均方误差给出了吗

在„aA¢和„英航¢是原始的和有水印的图像。原始图像之间的相似性,W和提取水印,可以确定电子战使用归一化相关系数(NC)和定义如下:

下图(fig.8)表示有水印的图像及其提取水印的攻击logoA¢年代的方案有水印的图像。不同的PSNR值和相关系数值有水印的各种攻击的图像表1中列出。

表。1:性能结果的不同组合变换的PSNR和相关系数值

表1是观察到,该水印算法更健壮,那么现有的方法。评估PSNR值限制到20-30dB连同对角线问题或假阳性问题。通过将水印的原理组件嵌入到宿主图像的DCT的FFT和子带边缘检测技术计算图像块提供了更好的细微以及可靠性和恢复图像的质量。通过实现,可以避免假阳性的问题,从而提供了版权保护。从提取的水印已经证明了改进的相关值旋转,翻译、缩放和更少的错误检测问题,也达到了合适的比例因子依赖任何水印图像。因此任何水印的鲁棒性和透明度计划可以处理。

该方法的性能测试采用DCT和DST, FFT子带技术。和图像处理攻击像直方图均衡化,高斯噪声,Rotate-45,最好对比,盐和胡椒噪音、调整、裁剪、高斯模糊、中值滤波和调整等,有相关系数都高于0.7的值是可以接受的。因此该方法是健壮和可靠的水印技术。该计划已经成功测试了各种测试图像在MATLAB仿真平台。

结论

提出的是一个非盲水印算法鲁棒水印算法。提出的水印算法使用DCT, DST FFT子乐队,奇异值分解和边缘检测与许多水印算法相比更健壮的开发使用DCT和计算方法。水印插入一些选定的原始图像块,所以感知水印图像的质量是好的。水印插入水印的街区的次数,所以检索是好的。从实验结果可以看出该水印算法健壮的太多的信号处理和几何攻击相比,现有的DCT和圣言,边缘的方法。提取的水印图像的视觉质量是好的。可以进一步改进算法使用不同的变换和沃尔什变换,哈特利变换Kekre变换各种边缘检测技术,并进一步可以扩展到彩色图像和视频处理。

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