投影步长扩展变换抖动调制水印算法
需积分: 4 112 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。
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
2021-02-22 上传
2021-05-27 上传
2019-09-20 上传
weixin_39840914
- 粉丝: 436
- 资源: 1万+
最新资源
- GNU gettext 0.16压缩包介绍
- 高级项目风险分析网站:旅游咨询领域的突破
- POD数据挑战:电池存储优化与能源数据分析
- 构建React调色板工具:Dulce React Palette使用教程
- Java实训项目代码解析-34ljc版本4-3
- Dart开发的chiller-app版本控制指南
- Java编程实现最小公倍数的算法实训解析
- mobile-balance:Python库与命令行工具查询移动运营商余额
- Python解决LeetCode分割回文串算法题
- 探索美国手语学习与Jupyter Notebook的应用
- SDV-codes奥迪诺技术解析与应用
- ENV603项目文件与脚本概览
- MATLAB电网模型缩减方法与实例解析
- RGB立方体项目开发:5x5x5灯光效果构建指南
- 陈浩忠Java实验1代码解析
- Tkinter打造Python GUI效率胜过Qt5,节省77.5%文件大小