где — среднее значение выборки коэффициентов.
Извлечение информации выполняется по (6.4).
В работе [21] предложено усовершенствование описанной выше схемы за счет применения секретного ключа. Множество коэффициентов ВП разбивается по секретному ключу на два подмножества. Коэффициенты одного подмножества увеличиваются на некоторую величину
А20 (R.Dugad [35]).
ЦВЗ представляет собой последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону. Длина последовательности соответствует размерам детальных поддиапазонов, несмотря на то, что водяной знак внедряется только в небольшое количество наибольших коэффициентов. Использование водяного знака такой длины помогает избежать зависимости от порядка вычисления корреляции при извлечении ЦВЗ.
Декомпозиция изображения трехуровневая, с использованием фильтров Добеши-8. Для встраивания информации отбираются коэффициенты детальных поддиапазонов, амплитуда которых выше некоторого порога .
Выражение для встраивания информации имеет вид
. (6.12)
При извлечении информации используется слепой метод обнаружения ЦВЗ, при этом рассматриваются только коэффициенты, амплитуда которых больше некоторого порога обнаружения .
По мнению авторов, визуальное маскирование достигается благодаря хорошей частотно-временной локализации ДВП. Детальные поддиапазоны, в которые добавляется водяной знак, содержат информацию об острых гранях и текстурированных поверхностях. Это обеспечивает незаметность внедренных данных, так как человеческий глаз мало чувствителен к изменениям на острых гранях и текстурированных поверхностях.
А21 (J.Kim [12]).
ЦВЗ представляет собой последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону, длиной 1000 чисел.
Декомпозиция изображения трехуровневая с использованием биортогональных вейвлет- фильтров.
Для встраивания ЦВЗ отбираются перцептуально значимые коэффициенты (существенное изменение которых приведет к искажениям, воспринимаемым зрительной системой человека). Порог отбора зависит от абсолютного максимума значений коэффициентов
по всем подуровням
.
Встраивание информации выполняется в соответствии с (6.2), но при этом коэффициент масштаба для каждого уровня — свой. Для уровня
При извлечении ЦВЗ по (6.4) также учитывается адаптивный коэффициент масштаба..
Как отмечается в [12], данный алгоритм является робастным ко многим атакам.
А22 (Y.Kim [13]).
ЦВЗ представляет собой последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону. Длина последовательности для
Предлагается использовать трехуровневую декомпозицию изображения. Водяной знак добавляется к наибольшим коэффициентам в каждом из поддиапазонов за исключением поддиапазонов наивысшего уровня разрешения (
(6.14)
где
Перед внедрением коэффициенты сортируются в порядке возрастания их абсолютных значений. Затем последовательность ЦВЗ складывается с последовательностью коэффициентов ВП, взятой в порядке убывания.
(6.15)
Для , составляющий приблизительно 1/100 от используемого для других поддиапазонов. Визуальный весовой коэффициент
Извлечение информации выполняется также, как и в предыдущих алгоритмах.
А23 (P.Loo [16]).
ЦВЗ представляет собой массив биполярных псевдослучайных чисел. В алгоритме используется комплексное вейвлет-пакет преобразование, причем не только изображения, но и ЦВЗ.
Для модификации выбираются 1000 наибольших коэффициентов (рис. 6.1).
При встраивании информации элементы водяного знака домножаются на масштабирующий коэффициент и затем добавляются к коэффициентам ВП
(6.16)
где и
— весовые коэффициенты, зависящие от уровня и предназначенные для достижения робастности и незаметности водяного знака,
Извлечение информации выполняется также, как и в предыдущих алгоритмах.
Рис 6.1. Отбор коэффициентов
А24 (С.Lu [19, 20, 17, 18]).
ЦВЗ представляет собой последовательность псевдослучайных действительных чисел, распределенных по гауссовскому закону , длина последовательности соответствует количеству отобранных коэффициентов.
Для декомпозиции изображения используется трехуровневое ВП.
Для модификации выбираются вейвлет-коэффициенты, амплитуда которых выше некоторого порога [JND — just noticeable difference].
Перед встраиванием информации вейвлет-коэффициенты сортируются в порядке возрастания их амплитуд. Таким же образом переупорядочиваются элементы гауссовской последовательности. На каждой итерации отбираются пара вейвлет-коэффициентов (