Multimedya teknolojileri kullanımının katlanarak artması, bağlanabilirliği daha basit, daha rahat ve daha hızlı hale getirdi, ancak aynı zamanda bir dizi dijital içerik ihlaline de katkıda bulundu. Dijital filigranlamanın, multimedya teknolojisindeki telif hakkı ihlalleri ile ilgili uyumluluk sorunlarına bir çözüm sunduğu bilinmektedir. Bu makale, dört algoritmanın tümünün faydalarını entegre ederek, görüntü filigranlamaya sağlam bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yöntem, ayrık dalgacık dönüşümü (ADD), cıvıltı z-dönüşümü (CZT), alt ve üst (AU) ayrıştırma ve tekil ayrıştırma değerine (TDA) dayanmaktadır.
Bu yöntemde, 1 seviyeli ADD kullanılarak, görüntü, frekans alt bantlarına bölünür. LL alt bandı daha sonra CZT kullanılarak bir z alanına dönüştürülür. Daha sonra görüntüyü, her biri filigranı eklemek için kullanılan iki matrise ayrıştırmak için AÜ ayrıştırması kullanıldı. TDA, matrislerin her birine uygulanmış ve filigranın benzersiz değeri, ayrıştırılmış görüntünün matrislerine eklenmiştir. Önerilen çözümün sağlamlığı ve algılanamazlığı, çeşitli görüntü işleme işlemleri için filigranlı görüntünün kontrol edilmesiyle test edildi.
Deneysel bulgular, önerilen tekniğin yüksek algılanamazlık yeteneğine sahip olduğunu ve filtreleme, ölçekleme, JPEG, döndürme, gama düzeltme, bulanıklaştırma, kırpma, gauss gürültüsü, kontrast geliştirme, histogram eşitleme ve tuz- biber gürültüsü gibi sinyal işleme işlemlerine karşı makul düzeyde sağlamlık göstermektedir .
The exponential increase of multimedia technologies usage has made connectivity simpler, more convenient and quicker, but has also contributed to a number of infringements of digital content. Digital watermarking has been known to offer a solution to compliance issues related to copyright infringements in multimedia technology. This paper proposes a robust approach to image watermarking by integrating the benefits of all four algorithms. The proposed method is based on discrete wavelet transform (DWT), chirp z-transform (CZT), lower and upper (LU) decomposition and singular decomposition value (SVD). In this method, using 1-level DWT, the image is broken down into its frequency sub-bands. The LL sub-band is then converted into a z domain using CZT. LU decomposition was then used to further decompose the image into two matrixes, each of which was used to insert the watermark. SVD has been applied to each of the matrixes and the unique value of the watermark is inserted to the matrixes of the decomposed image. The robustness and imperceptibility of the proposed solution was tested by checking the watermarked image for various image processing operations. Experimental findings show that the proposed technique has high imperceptibility capability and it shows a reasonable level of robustness against signal processing operations such as filtering, scaling, JPEG, rotating, gamma correction, blurring, cropping, gaussian noise, contrast enhancement, histogram equalization, and salt & pepper noise.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | November 30, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Ejosat Special Issue 2020 (ISMSIT) |