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安全性和通信网络
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安全性和通信网络/2018年/文章

研究文章|开放获取

体积 2018年 |文章的ID 1254081 | https://doi.org/10.1155/2018/1254081

zy Kricha,茴香酒Kricha,茴香酒的缘故, ”一个健壮的水印方案基于DWT系数的平均调制”,安全性和通信网络, 卷。2018年, 文章的ID1254081, 16 页面, 2018年。 https://doi.org/10.1155/2018/1254081

一个健壮的水印方案基于DWT系数的平均调制

zy Kricha,1,2 茴香酒Kricha,3,4 和 茴香酒的缘故5

1国家工程师学院的苏塞苏塞大学Erriadh城市,4023年,突尼斯

2CSR组织与电子和微电子实验室、国家工程师学院穆纳斯大学拖拉,伊本El Jazzar大道,5035年突尼斯

3意大利实验室,国家工程师学院的苏塞,苏塞大学Erriadh城市,4023年,突尼斯

4穆纳斯大学的国家工程师学院的拖拉,伊本El Jazzar大道,5035年突尼斯

5ESIR研究单位,国家工程师学院的拖拉,穆纳斯大学伊本El Jazzar大道,5035年突尼斯

学术编辑器:埃Maiorana
收到了 2018年5月04
修改后的 2018年10月29日
接受 2018年11月21日
发表 2018年12月06

文摘

在一个努力处理图像版权侵犯,鲁棒水印方法是常用的。然而,大多数现有的方法存在有限的健壮性或依靠高度计算算法,从而限制这些解决方案的效率。摘要小说盲目和健壮水印方法。首先,垂直和水平部分波段系数,产生的小波变换,利用混沌序列,然后炒聚集成单独的块。接下来,每一块的平均值是根据水印位调制。在提取阶段,基于块的符号的意思是,一个盲水印提取器。无法感知、安全、复杂性和建议的方法的鲁棒性评估并与最先进的解决方案。实验结果证明,该方法成功地满足水印要求和优于现有方法对几何和信号处理攻击。

1。介绍

我们都记得导演钞票向光源来验证其真实性。存在一个预定义的模式,数字,或画像,技术上称为水印,决定钞票是假的。水印是一个古老的技术,用于防止伪造的几个官方文件。如今,物理形式的纸不是唯一值得获得的有价值的事情,而图像、音频轨道,和视频序列提出一个新形式的钱,这是容易受到未经授权的发布和修改。为了解决这些问题,再次采用水印概念,但这一次的前缀“数字”指的是数字对象。数字水印的行为将补充信息纳入多媒体材料(静态图像、音频或视频)以这样一种方式,它不改变材料和交付但仍然容易利用水印检测器,即使一些不良操作。概述文献揭示了一个广泛的应用领域包括加密(1,版权保护2,完整性验证3恢复[],内容4),和文档(5]。

本文的重点是设计一个健壮的图像版权保护的水印方案。第一个水印方案在这方面有针对性的最低有效位(LSB)像素的亮度6]。尽管他们的简单实现,基于LSB的计划遭受噪声灵敏度高,促使研究人员寻找新的替代方案。事实上,研究人员针对不同地区的水印过程;代的航母元素从原始表示(例如,像素值)(7,8),选择一个嵌入方法,总结了嵌入方程描述了有水印的元素是如何产生的原始系数(9,10),最后选择一个合适的水印检测器(11]。

的两个主要技术用于水印嵌入的扩频(SS) [12)和量化(QIM) (10)为基础的技术。这些技术受到传播变换等改进扰动调制(13)和进步的量子化(14QIM-based-techniques);和改进的党卫军9乘法SS (MSS) [],15为SS-based-techniques[],改进的海量存储系统(MSS)中16]。

数字水印可以被插入在原始图像的表示,其中每个水印位直插入像素的亮度,或经过预处理阶段涉及的生成一个新的域或/和选择一个合适的嵌入算法将应用组件。

简单的选择,尽管它不是健壮,是插入在空间域水印。在这一趋势提出了初步的工作17),水印是反复插入减法或添加剂的方式取决于像素的特征。巩固的健壮性直流系数的速度直接像素操纵,苏et al。18)提出了计算直流不经过DCT变换。虽然这种方法比传统的轻计算插入在变换域,它提供了更少的选择,它是有限的,到目前为止,直流系数。

与空间域,变换的提供更多的灵活性。例如,在DCT域水印嵌入到不同的位置,如直流(19)或交流频率(20.]。同样,在离散小波变换(DWT),研究人员选择了不同的部分波段和小波的家庭。在[21),水印的嵌入 次能带的哈雾小波分解和进入 整数DWT的部分波段(22]。其他使用转换包括回转器域(1),contourlet (23),Hessenberg [24)变换。

当大多数的计划旨在将水印嵌入系数的振幅,在空间或者频域,一些学者选择创建或形成新航母使用这些系数的不同表现。灵感来自于作品中实现通信理论,特别是振幅,相位调制的Ourique et al。25)提出了水印角由主机向量关于超球面的坐标系统。

最近,许多研究人员往往将水印嵌入到一个健壮的特性从一组系数,系数等计算差异最大的两个小波系数属于同一组(7),或相邻系数相同的DWT部分波段之间的区别(8]。在[26,27),水印嵌入到图像的重要元素。在[27),nonsubsampled Shearlet变换的图像显著区域计算,然后水印是嵌入在最高的高通部分波段能量。人类的视觉系统可以几乎不注意高边缘集中区域的修改。受益于这一弱点,作者的26)提出了调整水印强度根据块的复杂性。嵌入阶段由两个DCT系数的修改从每个块。在提取阶段,这些系数的差别指定水印位的值。在[28莉卢等人),利用LL子带的健壮性提供失明添加剂党卫军算法,HH子在哪里被量化,有水印的部分波段。

底线的文献综述表明,水印问题仍然存在,仍然没有解决的困境。大多数现有的计划清单弱鲁棒性或使追索权overcomputational计划通过一连串的转换(14,29日,30.],metaheuristic算法[31日),或两者(32,33]。

本文的主要目的是研究和实现一个高效的灰度图像水印方案。这一目标的实现是通过使用一个变换(DWT)来定位适当的频率,一块是作为水印载体的表示,混沌加密的安全,意味着嵌入调制。

我们所知,离我们最近的工作,也许是(34),作者嵌入水印在DWT系数的平均值。然而这两种方法的区别是三倍。首先,两篇论文在处理不同的覆盖媒体;在[34主机信号是一个听觉信号而鲁棒图像水印问题本文地址。其次,中值在[34)计算相邻系数获得相同的部分波段,在我们的工作从不同的部分波段从聚集系数计算。第三,嵌入方法是不同的,在34均值是搬到最近的整数倍数使用量化的步骤。然而,在这项工作的水印嵌入改变值的符号。

本文的其余部分组织如下。节2的优点,我们介绍了水印载体使用。部分3描述如何插入水印检测。我们方案的性能评估和讨论部分4。最后,结论部分5。

2。水印载体选择

正如在前一节中所讨论的,水印载体的选择涉及到选择的变换域和一个适当的表示。

2.1。变换域

小波变换(WT)是一种数学工具,用于分析离散或连续的信号通过提取其频率成分和本地化。因此,它允许访问重要信息的原始表示。WT是广泛应用于多学科领域,如天文学、经济、地震预测、信号处理和数字水印。尽管傅里叶变换的基础上开发的,WT更有效的计算复杂度和频率本地化。

为了证明比其他转换,利用DWT的复杂性的计算时间DWT(1级),DCT(8×8块),Shearlet变换使用不同大小的图像(图检查1)。这些转换用于(7,28,35]、[13,20.,36),(27分别)。DWT的优势超过其他转换是清楚的大图尺寸,特别是DCT,这是三者中最耗时的计算转换。


图1
计算时间演化的图像尺寸的2 d转换。

由于上述优点,我们采用DWT变换方案。当应用到一个图像,DWT是通过图像的行和列分别过滤。每个图像变换产生四个可分次能带:一个粗子图象定位低频率( ),和三个定位水平( ),垂直( ),和对角线( )细节(高频)。WT可能重复,如合适,再由过滤低频子带。每个操作阶段产生一项决议水平,每一个更高水平的收益率更好的频率定位,但部分波段的收缩规模。从细微的角度, 子不适合水印插入。的低频近似系数代表反映图像的重要信息。因此,这些系数引起的操作质量退化。另一方面,修改 系数可以被忽视,但水印可能容易被有损压缩等图像处理任务。其余的部分波段( 和 )作为水印嵌入一个好的候选人。他们是midfrequency部分波段;因此他们不太明显和更健壮 和 分别部分波段。

2.2。载体的选择

不管插入方法,总有两种方法可以嵌入一个水印;插入一个比特在一个系数或一个在多个系数。后者的解决方案会导致一些重要的鲁棒性和细微的优点[36]。事实上,一个好的水印载体必须保证两个主要特性:高鲁棒性结合低的理解力。从运营商的角度来看,这些属性表现后,低失真攻击和嵌入水印后无法察觉的变化。块的平均值(BMV) 和 次能带满足上面的要求;它从多个系数计算,体现高鲁棒性和无法感知。为了证明这一说法,我们分析BMVs通过累积分布函数的变化(CDF),其中每个阻止由收集八系数unrepeated随机位置。水印的嵌入到BMV只能通过修改其block-coefficients。因此,模拟插入,我们建议修改所有每一块的系数固定值(正面或负面)。

首先,我们调查结果图像的质量。提供图3 (b)显示了很大变化BMVs用百分比来表示;变化达到2 000%,58%的BMVs修改从他们的原始值在100%和950%之间。尽管如此大变化,修改后的图像(图2 (b))仍然非常类似于原始的一个(图2(一个))。

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(一)
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(b)
图2
莉娜原始图像(a)和(b)后修改的 和 系数。
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(一)
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(c)
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(d)
图3
累积直方图的绝对值的原始BMVs (a), (b)区别原始BMVs和改变的((a)和(b)), (c)差异JPEG(30)压缩后,中值滤波后,(d)的区别(3×3)。

关于健壮性、数据3 (c)和3 (d)描绘BMVs的变化,总是在比例方面,分别经过JPEG压缩和中值滤波。在这里,我们可以观察到有限的变异,这意味着较高的鲁棒性。事实上,在72%的情况下,压缩后的变化小于10%和小于20%,73%的时间后过滤操作。在这两种情况下的变化小于30% BMVs的83%。

值得注意的是,尽管BMVs的鲁棒性和细微,最终结果还取决于下一节中描述的插入和检测方法。

3所示。该方案

本节描述一个二进制水印的嵌入和提取过程 ,在灰度图像 与 身高和 宽度。在这一点上,嵌入参数未指定,但是保留了广义指出该计划的灵活性。首先,原始图像经过 水平的DWT为了体现图像的不同频率。节中给出的原因2, 和 部分波段选择嵌入。让 和 ,是航空公司的全套系数, ,和 。两部分波段系数然后连接成一个向量 ,在哪里 和 。接下来,承运人向量 慢吞吞地使用使用逻辑映射生成混沌序列,每个调制水印是嵌入的一组系数的平均值。嵌入过程的完整的框图如图4。水印过程中所涉及的三个主要阶段(混沌序列生成系数洗牌,意味着块调制)在本节的其余部分详细。


图4
水印嵌入方案的框图。
3.1。混沌序列生成

混乱的地图是动态系统定义为一个数学函数( )这种模式一个混乱的行为。在实践中,各种混沌系统可以利用(例如贝克的地图,地图,达芬地图,物流地图,等等)。后者的实现是一个最简单的由于其多项式映射学位,尽管它的高动态复杂性。这些特性使得物流地图吸引很多关注信息安全学科,如加密和水印。

逻辑映射可能会被以下递推关系: 混乱的顺序 生成的函数 后 迭代是由它的输入参数 和 ,在哪里 的初始值序列和吗 控制参数。在实践中 之间选择 和 位于3.569955672和4之间。这些范围保证高随机性的混沌序列在输出中,轻微的区别在初始参数( 和 )随着时间的推移会导致不相关的序列。

3.2。洗牌

在洗牌阶段,向量的元素 被分配到新职位根据生成的混沌序列。这个洗牌的目的是双重的。首先,它旨在改善方案的安全性;的 系数形成每个块( )是随机选择的,从而使第三方很难提取水印或选择性攻击主机系数摧毁没有置换的水印序列。其次,洗牌驱散相邻系数之间的相关性。事实上,相邻系数往往是相同的标志,导致多功能车辆总线远离零。相比之下,分散系数的多频振荡器是聚集在零值,这将有助于我们减少水印的嵌入强度,因此理解力。

(定义的逻辑图1)是用来产生伪随机密钥包含每个系数的新职位。

让 是生成的混沌序列的物流手段使用密钥映射 ,在哪里 是迭代的数量等于系数的总数 和 。的 系数然后在升序排序( ),所以排列序列( )是获得。

在图所示的例子5洗牌操作演示了一个具体的例子。在这个例子中, 等于8,向量 是对角DWT系数的串联, 慢吞吞的版本吗 。


图5
洗牌的DWT对角线部分波段使用混沌序列的八个实数。
3.3。块均值调制

在块调制阶段的第一步是困惑的分区主机系数 成独立的块。这个操作是通过收集每个实现的 相邻系数为一个块 由(2), 块的索引和吗 是连接符号。生成的块的总数 应该更大或比二进制水印消息长度相等。换句话说, 如 。 嵌入鲁棒水印,我们考虑量化技术,调节承运人的东道主 不重叠的设置, 可能代表了嵌入式的话。在这部作品中,水印是一个二进制信息,因此承运人将调制两套不同( ),每个相关的水印。quantization-based插入方法的可靠性取决于两个集合之间的距离。另一方面,不断扩大的差距将导致在视觉质量平庸的结果。为了解决这个问题,陈等人。10建议增加每组的元素,它是嵌入算法选择合适的量化器中可用的。然而,如图3(一个),大多数BMV集中在零,在80%的BMVs范围 。因此,我们建议调整块的平均值的积极或消极的数量根据嵌入。让 块的平均值 定义为 的调制 流逝首先取消均值通过传播其价值同样对所有块的系数,然后加上或者减去一个阈值 根据嵌入式 。调制的方程是由(4), 是一个系数属于块吗 ( )。 一旦所有的水印比特插入,有水印的系数是重新安排到他们的初始位置使用相同的密钥SK。最后,逆DWT执行获取有水印的图像。

3.4。水印的提取

在水印提取阶段,有水印的图像首先在频域转换,在嵌入,使用相同的密钥SK构成不同的块。决定在嵌入式位判断根据块的平均值的攻击有水印的块

4所示。实验结果

本节致力于评估建议水印框架的性能。各种各样的8位深度( )标准基准图像,灰度分辨率 像素( ),学科的评估。使用图像数据库包括莉娜,狒狒,胡椒和坦克。这些图像呈现出各种各样的图像属性(例如,黑暗与光明的混合区,与高度纹理区域的(头发)莉娜图像),而否定的想法把一些图像属性的方案的性能。

建议方法的性能实验研究从不同方面。首先,之间的关系的能力,无法感知评估使用不同的插入参数。接下来,复杂的进化根据宿主图像大小是监控。之后,在两个方面验证了鲁棒性:最初,针对不同级别的攻击鲁棒性检查,然后用类似的作品进行比较研究。最后,验证了方案的安全性。

4.1。无法感知

有水印的图像的细微特征反映了富达向原来的。几个指标可以用来量化两个图像之间的明显差异,包括主观和客观指标。在这个工作我们使用Peek信噪比(PSNR)和结构相似度指数测量(SSIM)由(6)和(7),分别。 在哪里 和 分别是平均强度和原始图像的标准差 和 样本之间的互相关吗 和 。常数 和 被定义为 和 ,在哪里 。

4.2。能力

该方案的最大容量取决于三个变量:图像尺寸( 和 ),小波级( ),和块长度( )。因此我们可以表达的最大容量 为更好的理解之间的关系能力和细微,我们嵌入一个变量消息大小( )在不同级别的分解( )分成三个不同的图像即莉娜,夫妇,狒狒。对于每个水印操作,块的大小 最大化,这样所有的系数都参与水印过程(例如, 和 为 )。阈值 是手动选择达到38岁的PSNR值41、45分贝。插入的参数( ),客观的测量(PSNR和SSIM),表中列出的都是有水印的图像1。
消息大小 转换水平 有水印的莉娜图片 有水印的一些图片 狒狒有水印的图片
256年 l = 1
T 4.47 3.12 2.02 4.48 3.13 2.01 4.47 3.13 2.02
PSNR值 37.9943 40.999 44.9961 37.9902 40.9901 44.9993 37.9998 40.9945 44.9965
SSIM 0.9231 0.9594 0.98329 0.95005 0.97394 0.98938 0.97439 0.98681 0.99468
l = 2
T 9.09 6.39 4.01 9.09 6.43 4.02 9.08 6.41 4.01
PSNR值 37.9967 40.9958 44.9995 37.998 40.9941 44.9901 37.9971 40.997 44.9963
SSIM 0.92872 0.96245 0.9846 0.95373 0.97585 0.99015 0.97628 0.98778 0.99507
l = 3
T 17.38 12.28 7.64 17.45 12.25 7.61 17.48 12.2 7.59
PSNR值 37.9927 40.996 44.9935 37.9952 40.9955 44.9958 37.9923 40.9987 44.9991
SSIM 0.955 0.97657 0.99024 0.97074 0.98497 0.99379 0.985 0.9924 0.99687
512年 l = 1
T 4.47 3.13 2.02 4.47 3.13 2.01 4.46 3.13 2.01
PSNR值 37.9983 40.9968 44.996 37.9973 40.9991 44.9984 37.9992 40.9955 44.9952
SSIM 0.92319 0.9594 0.98329 0.95006 0.97397 0.98936 0.97443 0.98681 0.99467
l = 2
T 9.09 6.41 4.01 9.10 6.42 4.02 9.05 6.40 4.02
PSNR值 37.9985 40.9908 44.9998 37.9937 40.9946 44.9943 37.9965 40.9984 44.9921
SSIM 0.9288 0.96241 0.98457 0.95359 0.97585 0.99017 0.97633 0.98777 0.99505
l = 3
T 17.45 12.28 7.62 17.48 12.26 7.64 17.30 12.25 7.61
PSNR值 37.9979 40.9913 44.995 37.9982 40.999 44.9945 37.9974 40.9998 44.9975
SSIM 0.95478 0.97642 0.99026 0.97061 0.98499 0.99377 0.98524 0.99239 0.99688
1024年 l = 1
T 4.47 3.13 2.02 4.47 3.13 2.02 4.47 3.13 2.01
PSNR值 37.9984 40.9978 44.9951 37.9984 40.9933 44.9922 37.9969 40.9984 44.998
SSIM 0.92325 0.9594 0.98329 0.95014 0.9739 0.98937 0.97441 0.98683 0.99467
l = 2
T 9.082 6.4117 4.0237 9.10 6.42 4.02 9.08 6.40 4.02
PSNR值 37.9969 40.9961 44.999 37.9905 40.9962 44.9975 37.997 40.9995 44.9942
SSIM 0.92885 0.96245 0.98456 0.95357 0.9759 0.99016 0.97628 0.98782 0.99506
l = 3
T 17.40 12.26 7.60 17.44 12.30 7.64 17.35 12.23 7.62
PSNR值 37.9972 40.9987 44.9957 37.9993 40.9988 44.9974 37.9965 40.9997 44.999
SSIM 0.95549 0.97656 0.99029 0.97078 0.98484 0.99375 0.98521 0.99244 0.99686
表1
有水印的图像使用不同的插入质量参数( )。

第一次观察到,我们从表1对于一个给定的PSNR,阈值 汇聚成相同的值无论宿主图像或水印的大小。这相当于说,我们可以预见到 根据价值转换和目标PSNR的水平。图6说明了这些参数之间的关系, 通过平均所有的值为一个特定的水平和PSNR。其次,它从表所示1在45分贝,由于水印嵌入失真是无形的任何消息的大小和程度的分解。然而,对于有水印的图像的PSNR 38和41分贝,细微的条件水平 ;越高 是,质量会越低。


图6
阈值(T)和PSNR的关系在不同的DWT的水平。
4.3。复杂性

水印嵌入和提取的计算成本是一个重要方面,可能限制或扩大使用给定的水印方案。在文献中,大多数方案评估的标准图像大小为512×512像素,并且没有角度的计算成本趋势当图像更大、更现实的。因此,我们建议改变图像的大小开始 像素和结束 像素,每次插入后增加一倍的高度和宽度。为了简单起见,DWT水印是嵌入在一个级别( ),与固定块大小( )和定义的最大水印大小(8)。

图7(一)描述了执行时间演化的整体嵌入和检测,与变化的水印大小(红色),作为图像尺寸的函数。嵌入阶段的细节图所示7 (b)。最重要的评论从图7就是计算时间的演变大致符合水印大小(红色曲线),找出我们的计划的复杂性相比与其他的艺术方法。

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(一)
(b)”name=
(b)
图7
计算时间(a)整体插入和检测和(b)嵌入阶段的细节。
4.4。鲁棒性

在下面,我们研究提出了水印的鲁棒性方法在几种类型的攻击。鲁棒性的量化使用比特误码率(BER)和归一化相关(NC)指标。

4.1.1。评估攻击

自该方案被设计成健壮的、嵌入式消息应持续,或在列表的一个非常重要的组成部分,经过图像处理操作。从水印的角度来看所有的图像处理操作,无论进行善意或不被认为是攻击。参与袭击的评估测试分为三组:(我)压缩攻击:通常不存储在原始图像格式,但经过压缩操作,目的是为了减少所需的存储空间。JPEG算法是最常用的压缩算法之一。然而,JPEG有损压缩算法,导致一些质量退化,反向的压缩质量的因素。因此,我们测试了算法的鲁棒性在不同的JPEG质量因素从10到90。(2)图像处理攻击:用于模拟噪声污染图像在传输过程中,比如盐和辣椒或改善图像的质量通过消除噪音或提高一些属性。列出了使用攻击如下:缩放、中值滤波、锐化、高斯滤波、均值滤波、高斯噪声、椒盐噪声污染,直方图均衡化,加性高斯白噪声(AWGN)。(3)几何攻击:用于正确几何扭曲这种相机方向(旋转),或图像的对齐(种植)。列出了使用攻击如下:图像裁剪和缩放和旋转。

自从DWT系数不是几何不变量,手动同步的实现图像的尺寸和取向之前提取。

10/24/11。绩效评估

我们测试我们的方案在三个不同的图像的鲁棒性:船,辣椒和芭芭拉。每一次,我们之间不同的嵌入式消息128位和2048位。嵌入阈值 手动调谐提供有水印的图像的PSNR值40 dB和45分贝。鲁棒性表达的BER均值滤波后(%)(图8(图),JPEG压缩9),中值滤波器(图10)和伽马校正,泊松噪声,直方图均衡化,图像unsharpening(图11)。数据8- - - - - -11显示图像之间的鲁棒性性能略有不同。小消息长度(128到256位)和PSNR值40 dB,数量不超过 对于大多数的攻击。然而消息大小越大或攻击越强,越高的误码率。

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(一)
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(b)
图8
均值滤波袭击后BER(%)使用不同的消息长度在不同的PSNR值40 dB (a)和(b) 45分贝。
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(一)
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(b)
图9
JPEG压缩后BER(%)使用不同的消息长度在不同的PSNR值40 dB (a)和(b) 45分贝。
(一)”name=
(一)
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(b)
图10
BER(%)后中值滤波攻击使用不同的消息长度在不同的PSNR值40 dB (a)和(b) 45分贝。
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(一)
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(b)
图11
各种袭击后BER(%)使用不同的消息长度在不同的PSNR值40 dB (a)和(b) 45分贝。
4.4.3。比较研究

来证明我们的优势和健壮性优势方案比较研究与国家的艺术作品是必不可少的。事实上,我们将我们的方案的鲁棒性与六个健壮水印方案(26,27,35,37- - - - - -39]。为了进行公平的比较,相同的插入参数(PSNR,水印的大小)和攻击是用于这种比较。不同的图像的psnr值和相应的值的比较方案见图12。值得一提的是,插入参数( )根据经验选择产生相同的PSNR和有一个可接受的视觉质量。

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(一)
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(b)
(c)”name=
(c)
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(d)
图12
PSNR值不同的实验:(a)表3,(b)表2,(c)表4,(d)表5。
基准图像 夫妇 芭芭拉 山魈
水印方法 (27] (37] 提出了 (27] (37] 提出了 (27] (37] 提出了
JPEG (30) 0,0781 0,0703 0 0,0938 0,0859 0 0,0938 0,0859 0
JPEG (40) 0,0625 0,0625 0 0,0781 0,0781 0 0,0781 0,0781 0
JPEG (50) 0,0547 0,0547 0 0,0625 0,0703 0 0,0625 0,0625 0
JPEG (60) 0,0391 0,0469 0 0,0391 0,0547 0 0,0469 0,0547 0
JPEG (70) 0,0313 0,0391 0 0,0301 0,0469 0 0,0313 0,0391 0
中值滤波( ) 0,0625 0,0938 0 0,0703 0,1016 0 0,0625 0,0859 0
中值滤波( ) 0,0781 0,1094 0 0,0781 0,1094 0,0234 0,0781 0,0938 0,0234
中值滤波( ) 0,0859 0,1171 0,0078 0,0859 0,1250 0,0625 0,0859 0,1094 0,0781
中值滤波( ) 0,0938 0,1328 0,0625 0,1016 0,1406 0,1718 0,0938 0,1250 0,1796
AWGN (15) 0,0234 0,0547 0 0,0078 0,0469 0 0,0156 0,0547 0
AWGN (20) 0,0313 0,0703 0 0,0156 0,0625 0 0,0312 0,0547 0
AWGN (25) 0,0313 0,1016 0 0,0313 0,0781 0 0,0469 0,0859 0
AWGN (30) 0,0391 0,1328 0 0,0391 0,1094 0 0,0781 0,1170 0
盐和胡椒(0,1) 0,0234 0,0547 0 0,0156 0,0547 0 0,0391 0,0547 0
盐和胡椒(0,2) 0,0313 0,0625 0 0,0156 0,0547 0 0,0547 0,0781 0
盐和胡椒(0,04) 0,0391 0,0781 0 0,0313 0,0781 0,0078 0,0625 0,1094 0,0078
盐和胡椒(0 05) 0,0469 0,0781 0 0,0391 0,0859 0,0078 0,0781 0,1171 0,0468
扩展(0,8) 0,0391 0,0391 0 0,0313 0,0234 0 0,0391 0,0469 0
扩展(0,9) 0,0234 0,0313 0 0,0234 0,0234 0 0,0391 0,0391 0
缩放(1,1) 0,0313 0,0391 0 0,0313 0,0313 0 0,0156 0,0234 0,0234
扩展(1、5) 0,0391 0,0469 0 0,0391 0,0391 0 0,0313 0,0313 0
扩展(1、2) 0,0547 0,0547 0 0,0313 0,0547 0 0,0313 0,0547 0
旋转(- ) 0,0703 0,0859 0,0078 0,0625 0,0781 0,0390 0,0469 0,0469 0,0312
旋转(- ) 0,0625 0,0781 0,0078 0,0547 0,0547 0,0156 0,0313 0,0313 0,0078
旋转(- ) 0,0469 0,0703 0,0078 0,0234 0,0313 0 0,0156 0,0234 0,0156
旋转( ) 0,0391 0,0625 0,0156 0,0234 0,0234 0 0,0078 0,0234 0,0156
旋转( ) 0,0547 0,0781 0,0156 0,0391 0,0469 0,0078 0,0234 0,0313 0,0234
旋转( ) 0,0625 0,0938 0,0078 0,0547 0,0703 0,0390 0,0391 0,0391 0,0156
表2
的误码率比较与27]和[37使用消息长度为128位)。
攻击 方法 图像
丽娜 Goldhill 辣椒 男人。 机场 坦克 卡车 伊莱恩 船 芭芭拉 山魈 房子 喷气式飞机 客厅
中值滤波(3 3) (38] 0,9258 0,9375 0,9180 0,9141 0,8828 0,9688 0,9453 0,9336 0,9258 0,9023 0,8984 0,8711 0,8867 0,9258
提出了 0,9980 1 0,9981 0,9959 1 1 1 1 1 0,9963 0,9765 1 1 1
中值滤波(5 5) (38] 0,8203 0,8477 0,7773 0,8281 0,7695 0,8555 0,8281 0,8203 0,7891 0,8125 0,8125 0,7617 0,8086 0,8398
提出了 0,8930 0,8791 0,9335 0,7878 0,9044 0,8418 0,9760 0,9108 0,8926 0,8916 0,7346 0,9708 0,9046 0,8447
平均滤波(3 3) (38] 0,8633 0,8867 0,8594 0,8906 0,8906 0,9141 0,9063 0,8750 0,8555 0,8750 0,9219 0,8086 0,8516 0,8945
提出了 0,9921 0,9885 1 0,9919 1 0,9897 0,9963 0,9860 0,9979 0,9981 0,9843 0,9927 0,9905 0,9905
平均滤波(5 5) (38] 0,7813 0,8398 0,7852 0,8164 0,8125 0,8633 0,8594 0,8125 0,7930 0,8125 0,8555 0,7461 0,7813 0,8359
提出了 0,8465 0,8334 0,8959 0,7200 0,8337 0,8027 0,9094 0,8819 0,8059 0,8625 0,7142 0,8929 0,8427 0,7933
高斯滤波(3 3) (38] 0,9570 0,9609 0,9609 0,9727 0,9727 0,9922 0,9609 0,9688 0,9570 0,9727 0,9336 0,9258 0,9102 0,9727
提出了 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
高斯噪声 (38] 0,8320 0,8320 0,8008 0,8281 0,7969 0,8438 0,8516 0,8438 0,8242 0,8164 0,8125 0,9180 0,8125 0,8164
提出了 0,7615 0,8374 0,8885 0,7399 0,7976 0,7652 0,8789 0,8656 0,8786 0,9055 0,7828 0,8620 0,8577 0,8517
盐和胡椒(0,1) (38] 0,9141 0,9180 0,9102 0,8945 0,9023 0,9297 0,9102 0,9141 0,9102 0,8789 0,9297 0,9375 0,9492 0,9648
提出了 0,9922 0,9885 0,9963 0,9776 0,9842 0,9878 0,9981 0,9960 0,9979 1 0,9942 0,9945 0,9925 0,9962
散斑噪声(0,1) (38] 0,9102 0,9297 0,8906 0,9219 0,9258 0,9336 0,8945 0,8789 0,8789 0,9023 0,9141 0,8789 0,8984 0,9375
提出了 1 1 1 1 1 0,9979 1 1 1 1 1 0,9981 0,9981 1
图像锐化 (38] 0,9648 0,9414 0,9766 0,9336 0,9414 0,9805 0,9531 0,9453 0,9297 0,9102 0,9336 0,9688 0,9336 0,9297
提出了 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
直方图均衡化 (38] 0,9336 0,8984 0,9375 0,9297 0,8789 0,8750 0,9844 0,8984 0,8594 0,9766 0,8945 0,8203 0,8086 0,8398
提出了 1 1 0,9981 1 1 0,9979 1 1 1 1 0,9961 1 0,9962 0,9981
JPEG (20) (38] 0,9063 0,9297 0,9375 0,9102 0,9258 0,9648 0,9414 0,9297 0,9102 0,9570 0,9297 0,9102 0,8906 0,9297
zy 0,9826 1 1 0,9879 1 0,9918 1 1 1 1 0,9980 0,9963 1 0,9981
JPEG (30) (38] 0,9609 0,9531 0,9453 0,9492 0,9414 0,9922 0,9570 0,9492 0,9648 0,9766 0,9531 0,9375 0,9375 0,9492
zy 1 1 1 0,9979 1 1 1 1 1 1 0,9980 1 1 1
JPEG (40) (38] 0,9688 0,9609 0,9688 0,9766 0,9727 0,9922 0,9648 0,9766 0,9805 0,9688 0,9609 0,9531 0,9692 0,9688
zy 1 1 1 0,9979 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
JPEG (50) (38] 0,9805 0,9727 0,9844 0,9922 0,9805 0,9961 0,9727 0,9922 1 0,9805 0,9766 0,9749 0,9961 0,9805
zy 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
JPEG (60) (38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
zy 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
表3
数控与[38使用消息长度为512位)。
基准图像 丽娜 Goldhill 辣椒
水印方法 (35] (39] 提出了 (35] (39] 提出了 (35] (39] 提出了
中值滤波(3 3) 0,9000 0,9300 0,9770 0,8500 0,9000 0,9725 0,9200 0,9200 0,9713
中值滤波(5 5) 0,7600 0,5700 0,8199 0,6600 0,4600 0,7296 0,7500 0,6200 0,7782
调整(0,5) 0,8800 0,9700 0,9730 0,8400 0,9400 0,9667 0,8800 0,9500 0,9696
裁剪(25%) 0,6600 0,8800 0,9374 0,6500 0,8200 0,9232 0,6400 0,7600 0,9493
图像锐化 0,9700 0,4700 1 0,9500 0,5400 1 0,9600 0,4600 1
高斯滤波器 0,8800 0,9900 1 0,9300 0,9900 1 0,9200 0,9800 1
表4
数控与[35]和[39使用消息长度为512位)。
攻击 方法 芭芭拉 山魈 地图 夫妇 桥
JPEG (10) (26] 4700 5,47 6日,25 21日,8800年 14日,0600年
提出了 0,0078 0 0 0,1250 0,0078
JPEG (20) (26] 0,7800 2,34 0 4700 3,1300
提出了 0 0 0 0,0078 0,0078
JPEG (30) (26] 0 0 0 3,9100 0,7800
提出了 0 0 0 0 0
JPEG (40) (26] 0 0 0 2,3400 0
提出了 0 0 0 0 0
JPEG (50) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
JPEG (60) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
JPEG (70) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
JPEG (80) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
JPEG (90) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
扩展(0,75) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
扩展(0,8) (26] 0 1、50 0 0 0
提出了 0 0 0 0,0078 0
扩展(0,9) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
缩放(1,1) (26] 0 2,34 0,78 0 5600
提出了 0 0 0 0,0312 0,0078
扩展(1、5) (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
扩展 (26] 0 0 0 0 0
提出了 0 0 0 0 0
表5
BER(%)与(26使用消息长度为128位)。

鲁棒性研究的结果发表在表2- - - - - -5的数量或数控取决于他们出现在参考论文,和优越的结果以粗体显示号码。

基于仿真结果给出了表2- - - - - -5,可以发现,我们的方法优于71.94%的时间类似的计划。平等的结果得到了23.43%的时间,和我们的方案在4.62%的情况下表现不佳。

4.5。安全

的鲁棒性水印方案不足以判断可靠的方案。正如在第一部分所讨论的,健壮水印用于安全图像。因此,安全是必要的。首先,水印应该免疫反对非法开采,即使在嵌入过程暴露。第二,水印检测器不应报告当没有嵌入水印的存在。这两个风险评估,我们从有水印的提取水印图像使用不同的密钥,并从nonwatermarked图像分别提取水印。在这两种情况下,没有超过获得的最大相关值0.59,指出一个负面的存在。

5。结论

均值DWT的垂直和水平部分波段系数是非常健壮的,听不清。事实上,这两种优势利用在一个健壮的和盲水印方法的设计。嵌入方法在于调节BMV按照量化技术。使用一个单一的变换域和用一个简单的嵌入技术使得该算法计算的。在提取阶段的水印比特被确定BMV位置对零值。与现有的一些方案,提取规则不需要调整应用攻击来满足高鲁棒性。事实上,插入水印能够抵抗JPEG压缩后没有错误的品质因数,高斯滤波器和其他攻击。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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