6.1.2. Обзор алгоритмов на основе слияния ЦВЗ и контейнера

6.1.2. Обзор алгоритмов на основе слияния ЦВЗ и контейнера

Если вместо последовательности псевдослучайных чисел в изображение встраивается другое изображение (например, логотип фирмы), то соответствующие алгоритмы внедрения называются алгоритмами слияния. Размер внедряемого сообщения намного меньше размера исходного изображения. Перед встраиванием оно может быть зашифровано или преобразовано каким-нибудь иным образом.

У таких алгоритмов есть два преимущества.

Во-первых, можно допустить некоторое искажение скрытого сообщения, так как человек все равно сможет распознать его.

Во-вторых, наличие внедренного логотипа является более убедительным доказательством прав собственности, чем наличие некоторого псевдослучайного числа.

Рассмотрим некоторые алгоритмы внедрения изображений в изображения.

А29 (J.Chae [4,5]).

В алгоритме внедряется черно-белое изображение (логотип), размером до 25 % от размеров исходного изображения. Перед встраиванием выполняется одноуровневая декомпозиция как исходного изображения, так и эмблемы с применением фильтров Хаара. Вейвлет-коэффициенты исходного изображения обозначаются, как f(m,n), а вейвлет-коэффициенты логотипа — w(m,n).

Модификации подвергаются все коэффициенты преобразования, как это показано на рис. 6.2.

Рис 6.2. Схема встраивания ЦВЗ

Вначале коэффициенты каждого поддиапазона, как исходного изображения, так и логотипа представляются 24 битами (из которых один бит отводится на знак). Так как размер логотипа в 4 раза меньше исходного изображения, то необходимо увеличить количество его коэффициентов. Для этого выполняются следующие действия.

Обозначим, через А, В, и С соответственно, старший, средний и младший байты 24-битного представления логотипа. На рис. 6.2 показано формирование трех 24-битных чисел А?, В? и С?. Старший байт каждого из этих чисел представляет собой соответственно А, В, или С, два других байта заполняются нулями.

Затем формируется расширенный вчетверо блок коэффициентов логотипа. После чего он поэлементно складывается с 24-битной версией исходного изображения

. (6.27)

Полученное значение отображается назад к исходной шкале на основе значений минимального и максимального коэффициента поддиапазона. После чего осуществляется обратное дискретное ВП.

Для извлечения ЦВЗ используется инверсная формула, аналогичная (6.4).

Данный алгоритм позволяет скрыть довольно большой объем данных в исходном изображении: до четверти от размеров исходного изображения.

А30 (D.Kundur [14]).

Также, как и в предыдущем алгоритме, исходное и внедряемое изображения подвергаются вейвлет-преобразованию. Для встраивания используются все коэффициенты детальных поддиапазонов.

Множество этих коэффициентов разбивается на неперекрывающиеся блоки размером . Блоки обозначаются , где , а k и l, соответственно местоположение коэффициента и уровень разрешения.

Водяной знак прибавляется к элементам исходного изображения по формуле

, (6.28)

где S — коэффициент масштаба, вычисляемый по формуле

, (6.29)

C(u,v) — взвешивающая матрица, определяющая частотную чувствительность системы зрения человека, Т — оператор ДПФ.

Таким образом, алгоритм использует довольно сложную модель человеческого зрения. Для обнаружения в детекторе может быть использовано как вычисление корреляционной функции, так и визуальное сравнение.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.