Una revisión de los métodos de incrustación de marcas de agua (tres marcas de agua reversibles)
Interpolación de imagen: la imagen original se reduce y luego se interpola para generar una marca de agua sin distorsión de la misma imagen portadora que la imagen original.
Marca de agua cero[9]Marca de agua cero
[Salta para leer "Diseño robusto de marca de agua para una difusión sin distorsiones en el dominio wavelet"]
Recorte desconocido de JPEG ~ Nada mal
El filtro de alambre de alta velocidad con zoom giratorio es bueno
El filtro mediano es deficiente para el alto ruido del alambre y el ruido de sal y pimienta.
Desventajas
Pasos:
Transformación oblicua -> significa ocultar bits de marca de agua -> corrección de histograma para evitar el desbordamiento superior e inferior
Último tiempo: cambio de histograma (añadir valores de puntos mínimos y máximos)
Evitar desbordamiento:
1) Mapeo del mapa de posición
2) Sección de 256 años
3) Clasificación de bloques espaciales y codificación de corrección de errores.
4) Ajuste del histograma (en el dominio espacial)
Compare la transformada wavelet entera propuesta por otros
Transformación wavelet de toda la imagen ->; la banda se divide en bloques que no se superponen -> Calcular el valor máximo del valor absoluto de la media, nmax, T>>nmax
Este artículo:
El error del SLT La transformación puede estar dentro del rango aceptable.
Resolución de desbordamiento:>Desplazamiento de histograma (pero requiere información adicional)
Operaciones en plano de bits
Utilice el filtrado de regiones para encontrar regiones con baja variación pedazo.
Para evitar el desbordamiento, puede incrustar los bits incorrectos y luego usar ECC para corregirlos.
Para mejorar la robustez, se utiliza plano de bits + incrustación repetida + filtrado regional para seleccionar áreas con pequeña variación para la incrustación.
Desventajas: solo se puede incrustar un valor hash del logotipo del hospital, que es de 160 bits. El resto es información manipulada e información de posicionamiento, y es más probable que se alteren las marcas de agua.
En caso de desbordamiento, la información de ubicación aún se registra.
Ventajas: Tramado recursivo
Para el desbordamiento T, todos los ceros y todos los unos están incrustados para obtener la máxima distorsión.
PSNR = 41
SSIM = 0,96
(Invisible significa invisible a simple vista)
Pasos:
RGB a YCbCr (La marca de agua invisible está incrustada en la información de luminancia del modelo de color YCBCR, que es resistente a las operaciones de procesamiento de señales comunes, como la compresión con pérdida JPEG. Al mismo tiempo, la información cromática se utiliza para aumentar la capacidad del dominio cifrado RDH.)
Cifre cada capa de la imagen.
Utilice Cb Cr para generar histogramas respectivamente
(No dije cómo garantizar que la transformación sea un número entero)
Incrustado en la información de brillo y
Vuelva a cifrar y con la clave de la segunda persona.
Personalmente, creo que los datos experimentales sobre robustez son falsos.
Acerca de cómo incrustar la amplitud de la transformada de Fourier: consulte Autenticación de propiedad de imagen en color de dominio mixto basada en una marca de agua eficiente y robusta (en 13)
Dominio mixto que incrusta la misma marca de agua
Primero: DFT del canal de información de luminancia
Segundo: canal diferencial croma-azul, método de espectro ensanchado mejorado, incorporación de marca de agua en el dominio de transformación de contorno.
[Paso]
La magnitud y fase del componente de brillo se pueden obtener mediante transformación 2D-DFT.
¡Pero! ! La DFT es menos resistente al ruido elevado, mientras que la CT es mejor.
Selecciona dos radios para obtener el área del anillo entre ellos.
La marca de agua 1/0 se convierte en +/-g
Incrustación adicional en amplitud
CT: incrustada en el canal azul (debido a la visión del color del ojo humano. la sensibilidad al azul es menor que la sensibilidad al rojo y al verde)
Es un poco difícil, no miré con atención.
¿No es esto lo que quiero escribir?
[Proceso de incrustación]
Imagen alojada 3D-IWT
Subbanda LH3 DCT
La marca de agua también se transforma mediante DCT.
El resultado de la transformación DCT de la marca de agua está cifrado con MD5.
Incrustación adicional de coeficientes DCT de imagen.
Integre un informe firmado de tamaño 80 (codificado BCH) en HL3 [mencionado en el artículo 8]
Transformación inversa
Desventajas: no ciego
p >[10] citado anteriormente
define un desplazamiento, y cada coeficiente equivale a que se le asigne un valor de 0/1.
¿Coeficiente de cuantificación? También definido como 2^ l
Proceso
1) 4D-Hal DWT
2) La idea es similar a la tuya, el coeficiente en sí representa 0/ 1 información. Si es diferente, es necesario incrustarlo.
3) ¿La incrustación es +-? Haz que el valor absoluto del coeficiente sea más pequeño.
Dibujar
Proceso inverso
Una idea DWT, si el cambio de coeficiente es +-2 L, el resultado después de la transformación inversa también es un número entero.
(9012 tiene un artículo tan bueno)
¿El XOR de la imagen del host y un número aleatorio son equivalentes al cifrado?
Incrustación de LSB
(La única ventaja es que enviar claves por correo electrónico es una innovación).
Problemas resueltos:
Apuntar a Ante el problema de que la selección de áreas de características es insuficiente para reflejar la información importante de la imagen, lo que resulta en una robustez debilitada, se propone un algoritmo robusto de marca de agua para áreas de características del espacio de escala.
Transformación única: capacidad antiataque débil
Este artículo obtiene puntos característicos cambiando el espacio de escala de los puntos de las esquinas de Harris en el algoritmo Harris-Laplace y determina las características en función de el tamaño de la imagen de la marca de agua El tamaño del área. Las regiones características en la imagen portadora que están cerca del centro de gravedad de la imagen y no se superponen entre sí se seleccionan para sintetizar la matriz de regiones características. Realice DWT+DCT+SVD en secuencia para completar la incrustación.
Detección de puntos característicos del espacio de escala
Pasos
Ventajas: extraiga los puntos característicos de la imagen, es decir, seleccione la posición de incrustación.
Desventajas: necesita registrar la ubicación del área característica y es una incrustación aditiva, que requiere la marca de agua original para extraer información.
Las subbandas DWT y HL del canal b de toda la imagen se dividen en 8*8.
Transformación rápida de cada bloque
El resultado es un valor singular descompuesto
Extracto:
Desventaja: irreversible
Utilice la tecla DCT+SVD
para determinar la posición de incrustación.
HVS es menos sensible al canal azul.
Sin embargo, no se considera el caso en el que el valor del píxel no sea un número entero después de la transformación inversa. Hidrología fija
Contiene una descripción de las características de los valores de píxeles de imágenes médicas
Dos incrustaciones: desplazamiento de histograma de wavelets/algoritmo de procesamiento de desbordamiento de baja distorsión (manejando el problema de desbordamiento en el paso anterior)
Mapeo automórfico de toro: similar al cifrado César
Algoritmo de marca de agua reversible de baja distorsión: utiliza las tres predicciones circundantes para obtener el error de predicción P, p+b.
Es reversible
Utiliza código de redundancia cíclica para determinar si ha sido manipulado.
Procesamiento de desbordamiento de baja distorsión: busque píxeles de desbordamiento, procéselos, genere registros de manipulación, codifique los registros e incrústelos en la imagen del host.
El desbordamiento se convierte en 255,0.
Registra el valor modificado.
Contenido del teorema chino del resto
Pasos
Pasos
Imagen anfitriona bloque 8*8
Discreta Transformación de coseno; túbulo contorneado distal; transmisión automática de doble embrague.
Los coeficientes DCT se seleccionan aleatoriamente para incrustar bits de marca de agua.
Realice CRT (dos) sobre el valor del coeficiente de posición para obtener P, q.
Obtener D, b, D
Para incrustar 1, d >= 8/día
Si no está satisfecho, debe corregirlo.
Calcule la complejidad de cada bloque e incruste bloques complejos.
Se dice que puede resolver el problema del desbordamiento superior e inferior.
En el ámbito espacial, se divide en dos etapas: horizontal y vertical.
Método de incrustación:
Horizontal: aumenta el valor de píxeles de las filas pares y disminuye el valor de píxeles de las filas impares.
Vertical: Disminuye el valor de píxel de las filas pares y aumenta el valor de píxel de las filas impares en 1.
Usar histograma
Utilice tecnología de reducción de histograma para evitar el desbordamiento superior e inferior.
[Método de los predecesores]
Compresión sin pérdidas: Desventajas: relación de compresión baja
DE: Se requiere mapa de posición.
0 incrustado: resultó ser un número impar, por lo que -1 se convierte en un número par.
Incluso original
¡Graduación! ? Adiós a...