投影步长扩展变换抖动调制水印算法
需积分: 4 90 浏览量
更新于2024-09-08
收藏 242KB PDF 举报
"基于投影步长的扩展变换抖动调制水印算法,通过结合改进的感知模型与STDM框架,提升了原始STDM算法对亮度缩放的抗敏感性,并显著增强了对椒盐噪声的鲁棒性。"
这篇论文研究的是在数字水印技术中的一个特殊方法——基于投影步长的扩展变换抖动调制(Step Projection-Based Spread Transform Dither Modulation,简称SP-STDM)。量化索引调制(Quantization Index Modulation,QIM)是数字水印领域中广泛应用的一种技术,而扩展变换抖动调制(Spread Transform Dither Modulation,STDM)则是QIM的一个扩展,具有良好的抗随机噪声和重量化性能。
STDM的基本原理是通过对图像进行量化处理,然后将隐藏的水印信息嵌入到量化步长中。然而,传统STDM中的量化步长通常是随机选择的,没有考虑到图像本身的特性,这可能导致水印对图像亮度缩放操作过于敏感,从而影响水印的稳定性和不可见性。
论文作者提出了一种新的SP-STDM算法,该算法创新性地将修改后的感知模型与STDM框架结合起来。通过这种方式,他们能够更精确地考虑图像特征,从而调整量化步长,减少了水印对图像亮度变化的敏感度。实验结果显示,这种新方法成功地弥补了原始STDM在值尺度变换时过于敏感的缺点。
此外,SP-STDM算法还显著提高了对椒盐噪声(一种常见的图像噪声类型)的抵抗能力。相比于之前提出的STDM改进方案,新提出的算法在保持水印隐蔽性的同时,增强了水印在受到椒盐噪声干扰情况下的生存能力。
这篇研究通过引入投影步长的概念,不仅提高了水印的稳健性,而且增强了水印在各种图像处理操作下的生存能力,为数字水印技术在版权保护、数据安全等领域提供了更强大的工具。这项工作对于理解如何结合图像特性优化水印嵌入策略具有重要意义,为未来数字水印技术的发展开辟了新的可能。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2019-08-16 上传
2021-02-11 上传
2021-05-18 上传
2021-04-29 上传
2022-07-13 上传
2022-09-23 上传
weixin_39840914
- 粉丝: 436
- 资源: 1万+
最新资源
- R语言中workflows包的建模工作流程解析
- Vue统计工具项目配置与开发指南
- 基于Spearman相关性的协同过滤推荐引擎分析
- Git基础教程:掌握版本控制精髓
- RISCBoy: 探索开源便携游戏机的设计与实现
- iOS截图功能案例:TKImageView源码分析
- knowhow-shell: 基于脚本自动化作业的完整tty解释器
- 2011版Flash幻灯片管理系统:多格式图片支持
- Khuli-Hawa计划:城市空气质量与噪音水平记录
- D3-charts:轻松定制笛卡尔图表与动态更新功能
- 红酒品质数据集深度分析与应用
- BlueUtils: 经典蓝牙操作全流程封装库的介绍
- Typeout:简化文本到HTML的转换工具介绍与使用
- LeetCode动态规划面试题494解法精讲
- Android开发中RxJava与Retrofit的网络请求封装实践
- React-Webpack沙箱环境搭建与配置指南