Таблица 4. Алгоритмы встраивания ЦВЗ в изображения..

logo11d 4 1

Таблица 4. Алгоритмы встраивания ЦВЗ в изображения..

Таблица 4. Алгоритмы встраивания ЦВЗ в изображения.

Таблица 4. Алгоритмы встраивания ЦВЗ в изображения

Характеристика ЦВЗ Принцип работы Преимущества Недостатки

Аддитивные алгоритмы

A17 Последовательность псевдослучайных чисел, распределенных по закону Гаусса, длиной 1000 чисел Модификация 1000 самых больших коэффициентов дискретного косинусного преобразования (ДКП) Сильная робастность ЦВЗ при сжатии и других видах обработки сигнала Трудоемкость вычисления двумерного ДКП
А18 Последовательность бинарных псевдослучайных чисел
wi I {-1, 1}, длина которой определяется размерами исходного изображения
Модификация всех коэффициентов детальных поддиапазонов первого подуровня разложения при выполнении четырехуровневого вейвлет-преобразования Возможность обнаружения ЦВЗ без исходного изображения. Сильная визуальная незаметность ЦВЗ Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А19 Массив псевдослучайных чисел, распределенных по закону Гаусса, размером 1024 числа Модификация всех коэффициентов LL поддиапазона вейвлет-преобразования изображения Возможность модификации алгоритма для использования секретного ключа Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А20 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по закону Гаусса Модификация наибольших коэффициентов детальных поддиапазонов трехуровневой декомпозиции изображения Хорошая визуальная маскировка внедренных данных. Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  
А21 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по закону Гаусса, длиной 1000 чисел Модификация перцептуально значимых коэффициентов трехуровневой декомпозиции изображения с использованием биортогональных вейвлет-фильтров Робастность ЦВЗ ко многим видам атак. Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  
А22 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону Модификация наибольших коэффициентов каждого поддиапазона трехуровневой декомпозиции изображения (за исключением поддиапазонов наивысшего уровня разрешения) Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  
А23 Массив биполярных псевдослучайных чисел Модификация 1000 наибольших коэффициентов комплексного вейвлет-преобразования (ЦВЗ также подвергается преобразованию) Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  
А24 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону wi  I {1, -1} Модификация наибольших коэффициентов трехуровневого вейвлет-преобразования (коэффициенты отбираются в соответствии с заданным порогом) Высокая робастность ЦВЗ к некоторым видам атак Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А25 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, длина которой зависит от пропускной способности изображения, вычисляемой на основе модели человеческого зрения Модификация коэффициентов четырехуровнего вейвлет-преобразования, отобранных с учетом заданного порога Высокая робастность внедряемого ЦВЗ Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А26 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону Модификация наибольших коэффициентов из высокочастотного и среднечастотного диапазонов преобразования Хаара Высокая робастность к атакам с изменением масштаба. Возможность сокращения количества вычислительных операций при обнаружении ЦВЗ Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А27 Последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону (длина соответствует количеству модифицируемых коэффициентов) Модификация значимых коэффициентов всех поддиапазонов пятиуровневого вейвлет-преобразования Возможность модификации алгоритма для использования стегоключа Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А28 То же Алгоритм А28 представляет собой модифицированный вариант алгоритма А27, со слепым извлечением ЦВЗ Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения Сильно пониженная помехоустойчивость по сравнению с алгоритмом А27

Алгоритмы на основе слияния ЦВЗ и контейнера

А29 Черно-белый логотип, размером до 25% от исходного изображения Модификация всех коэффициентов одноуровневой декомпозиции исходного изображения Большой размер скрываемого ЦВЗ (до четверти размера исходного изображения) Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение
А30 Черно-белый логотип Модификация всех коэффициентов детальных поддиапазонов вейвлет-преобразования исходного изображения Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  

Алгоритмы с использованием скалярного квантования

А31 Последовательность ±1 Модификация высокочастотных коэффициентов голубой компоненты изображения после пятиуровневого целочисленного вейвлет-преобразования Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  
А32 Бинарное изображение, размером 1/2 от исходного Модификация ВЧ-НЧ и НЧ-ВЧ областей двухуровневого вейвлет-преобразования исходного изображения Большой размер скрываемого ЦВЗ Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение; Низкая стойкость алгоритма по отношению к операциям обработки сигнала
         
А33 Последовательность символов, полученная из логотипа размером 25% от исходного изображения Модификация n-мерного вектора коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования исходного изображения Большой размер скрываемого ЦВЗ Возможно контролировать робастность, уровень искажений и качество внедряемого изображения Для извлечения ЦВЗ необходимо иметь исходное изображение

Алгоритмы с использованием фрактальных преобразований

А34 Формируется из исходного изображения (до 15 различных ЦВЗ)   Для обнаружения ЦВЗ не требуется наличие исходного изображения  
А35 Строка бит   Наличие секретного ключа; Устойчивость к сжатию JPEG  
A36 Строка бит   Наличие секретного ключа Возможно заметное ухудшение качества изображения при встраивании ЦВЗ

Примечание. В табл. 4 для алгоритмов ЦВЗ использованы обозначения, принятые в [2]

    Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
    Принять