Розробка методики підвищення стійкості методів вбудови цифрових водяних знаків в цифрові зображення

Автор(и)

  • Олександр Миколайович Маковейчук Abto Software, Україна https://orcid.org/0000-0003-4425-016X
  • Ігор Вікторович Рубан Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0002-4738-3286
  • Наталія Миколаївна Бологова Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Україна https://orcid.org/0000-0001-8927-0055
  • Андрій Анатолійович Коваленко Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0002-2817-9036
  • Віталій Олександрович Мартовицький Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0003-2349-0578
  • Тетяна Володимирівна Філімончук Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0002-4380-504X

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235802

Ключові слова:

цифрові водяні знаки, методи стеганографії, псевдоголографічне кодування, дискретне косинусне перетворення, афінне перетворення

Анотація

Представлено методику підвищення стійкості методів вбудови цифрового водяного знаку в цифрові зображення. Розроблена методика підвищення стійкості методів вбудови цифрових водяних знаків в цифрові зображення, яка основана на псевдоголографічному кодуванні та додатковій фільтрації цифрового водяного знаку. Описана у роботі методика з використанням псевдоголографічного кодування цифрових водяних знаків є ефективною для всіх типів атак, що розглядалися, окрім повороту зображення. В роботі представлено статистичний показник оцінки стійкості методів нанесення цифрових водяних знаків. Показник дозволяє комплексно оцінити стійкість методу до певного ряду атак. Проведено експериментальне дослідження, щодо запропонованої методики. Найбільш ефективною ця методика є при втраті частини зображення. При попередній фільтрації цифрового водяного знаку найбільш ефективним є третій метод фільтрації, що представляє собою усереднення по клітинці з подальшою бінаризацією. Найменш ефективним є перший метод, що представляє собою бінаризацію та знаходження статистичної моди по клітинці. Для атаки афінного типу, що представляє собою поворот зображення, даний метод є ефективним тільки при компенсації повороту. Для оцінки кута повороту знаходиться матриця афінного перетворення, що отримується по узгодженому набору відповідних ORB-дескрипторів. Використання цього методу дозволяє безпомилково виділяти цифровий водяний знак для всього діапазону кутів, що досліджувалися. Проведення комплексної оцінки методики підвищення стійкості методу нанесення цифрового водяного знаку на основі Вейвлет перетворень показало, що дана методика на 20 % краще протидіє різним типам атак

Біографії авторів

Олександр Миколайович Маковейчук, Abto Software

Доктор технічних наук, голова відділу

Відділ наукових досліджень

Ігор Вікторович Рубан, Харківський національний університет радіоелектроніки

Доктор технічних наук, перший проректор

Наталія Миколаївна Бологова, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Викладач

Кафедра інформаційних технологій

Андрій Анатолійович Коваленко, Харківський національний університет радіоелектроніки

Доктор технічних наук, завідувач кафедри

Кафедра електронних обчислювальних машин

Віталій Олександрович Мартовицький, Харківський національний університет радіоелектроніки

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра електронних обчислювальних машин

Тетяна Володимирівна Філімончук, Харківський національний університет радіоелектроніки

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра електронних обчислювальних машин

Посилання

  1. Patel, S. B., Mehta, T. B., Pradhan, S. N. (2011). A unified technique for robust digital watermarking of colour images using data mining and DCT. International Journal of Internet Technology and Secured Transactions, 3 (1), 81. doi: https://doi.org/10.1504/ijitst.2011.039680
  2. Gao, X., Deng, C., Li, X., Tao, D. (2010). Geometric Distortion Insensitive Image Watermarking in Affine Covariant Regions. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 40 (3), 278–286. doi: https://doi.org/10.1109/tsmcc.2009.2037512
  3. Seo, J. S., Yoo, C. D. (2006). Image watermarking based on invariant regions of scale-space representation. IEEE Transactions on Signal Processing, 54 (4), 1537–1549. doi: https://doi.org/10.1109/tsp.2006.870581
  4. Aslantas, V. (2008). A singular-value decomposition-based image watermarking using genetic algorithm. AEU - International Journal of Electronics and Communications, 62 (5), 386–394. doi: https://doi.org/10.1016/j.aeue.2007.02.010
  5. Loukhaoukha, K., Nabti, M., Zebbiche, K. (2014). A robust SVD-based image watermarking using a multi-objective particle swarm optimization. Opto-Electronics Review, 22 (1). doi: https://doi.org/10.2478/s11772-014-0177-z
  6. Wei, Z. H., Qin, P., Fu, Y. Q. (1998). Perceptual digital watermark of images using wavelet transform. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 44 (4), 1267–1272. doi: https://doi.org/10.1109/30.735826
  7. Santhi, V., Rekha, N., Tharini, S. (2008). A hybrid block based watermarking algorithm using DWT-DCT-SVD techniques for color images. 2008 International Conference on Computing, Communication and Networking. doi: https://doi.org/10.1109/icccnet.2008.4907259
  8. Divecha, N. H., Jani, N. (2012). Image Watermarking Algorithm using DCT, DWT and SVD. IJCA Proceedings on National Conference on Innovative Paradigms in Engineering and Technology (NCIPET 2012), 13–16.
  9. Singh, A. K. (2016). Improved hybrid algorithm for robust and imperceptible multiple watermarking using digital images. Multimedia Tools and Applications, 76 (6), 8881–8900. doi: https://doi.org/10.1007/s11042-016-3514-z
  10. Bruckstein, A. M., Holt, R. J., Netravali, A. N. (1997). Holographic image representations: the subsampling method. Proceedings of International Conference on Image Processing. doi: https://doi.org/10.1109/icip.1997.647439
  11. Bruckstein, A. M., Holt, R. J., Netravali, A. N. (1998). Holographic representations of images. IEEE Transactions on Image Processing, 7 (11), 1583–1597. doi: https://doi.org/10.1109/83.725365
  12. Markovskii, A. V. (2001). On Quasiholographic Coding of Digital Images. Automation and Remote Control 62, 1688–1697. doi: https://doi.org/10.1023/A:1012470618018
  13. Kuznetsov, O. P., Markovskiy, A. B. (2002). Kvazigolograficheskiy podhod k kodirovaniyu graficheskoy informatsii. Iskusstvenniy intellekt, 2, 474–482.
  14. Dovgard, R. (2004). Holographic Image Representation With Reduced Aliasing and Noise Effects. IEEE Transactions on Image Processing, 13 (7), 867–872. doi: https://doi.org/10.1109/tip.2004.827228
  15. Makoveychuk, O. (2019). A new type of augmented reality markers. Advanced Information Systems, 3 (3), 43–48. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.3.06
  16. Makoviechuk, O., Ruban, I., Hudov, G. (2019). Using genetic algorithms to find inverse pseudo-random block permutations. Control, Navigation and Communication Systems, 4, 72–81. doi: https://doi.org/10.26906/sunz.2019.4.072
  17. Xia, X. G., Boncelet, C., Arce, G. (1998). Wavelet transform based watermark for digital images. Optics Express, 3 (12), 497. doi: https://doi.org/10.1364/oe.3.000497
  18. Lai, C.-C., Tsai, C.-C. (2010). Digital Image Watermarking Using Discrete Wavelet Transform and Singular Value Decomposition. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 59 (11), 3060–3063. doi: https://doi.org/10.1109/tim.2010.2066770
  19. Yusof, Y., Khalifa, O. O. (2007). Digital watermarking for digital images using wavelet transform. 2007 IEEE International Conference on Telecommunications and Malaysia International Conference on Communications. doi: https://doi.org/10.1109/ictmicc.2007.4448569
  20. Mallat, S. G. (1989). A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11 (7), 674–693. doi: https://doi.org/10.1109/34.192463
  21. Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics. doi: https://doi.org/10.1137/1.9781611970104
  22. Otsu, N. (1979). A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9 (1), 62–66. doi: https://doi.org/10.1109/tsmc.1979.4310076
  23. Bradley, D., Roth, G. (2007). Adaptive Thresholding using the Integral Image. Journal of Graphics Tools, 12 (2), 13–21. doi: https://doi.org/10.1080/2151237x.2007.10129236
  24. Yeromina, N., Petrov, S., Antonenko, N., Vlasov, I., Kostrytsia, V., Korshenko, V. (2020). The Synthesis of the Optimal Reference Image Using Nominal and Hyperordinal Scales. (2020). International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8 (5), 2080–2084. doi: https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/98852020
  25. Liashko O., Klindukhova, V., Yeromina, N., Karadobrii, T., Bairamova, O., Dorosheva, A. (2020). The Criterion and Evaluation of Effectiveness of Image Comparison in Correlation-Extreme Navigation Systems of Mobile Robots. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8 (6), 2841–2847, doi: https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/97862020

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-30

Як цитувати

Маковейчук, О. М., Рубан, І. В., Бологова, Н. М., Коваленко, А. А., Мартовицький, В. О., & Філімончук, Т. В. (2021). Розробка методики підвищення стійкості методів вбудови цифрових водяних знаків в цифрові зображення. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2 (111), 45–56. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235802

Номер

Том 3 № 2 (111) (2021): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Александр Николаевич Маковейчук, Игорь Викторович Рубан, Наталья Николаевна Бологова, Андрей Анатольевич Коваленко, Виталий Александрович Мартовицкий, Татьяна Владимировна Филимончук

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.