Система встраивания цифровых водяных знаков на триангуляционной сетке опорных точек изображения
Веричев А.В., Федосеев В.А.

Аннотация:
Представлена схема встраивания цифровых водяных знаков (ЦВЗ) в изображения, использующая триангуляционную сетку опорных точек для обеспечения стойкости ЦВЗ к геометрическим искажениям. Рассмотрены способы построения множества опорных точек, выбран наиболее подходящий вариант. Описаны алгоритмы встраивания и извлечения информации. Особое внимание уделено методам модуляции встраиваемого ЦВЗ, основанным на особенностях визуального восприятия человека. Проведены экспериментальные исследования стойкости встраиваемого ЦВЗ к геометрическим искажениям.

Ключевые слова :
цифровой водяной знак (ЦВЗ), стойкий ЦВЗ, геометрические искажения, триангуляция Делоне, особые точки, характеристические точки, детектор Харриса, SIFT.

Литература:

  1. Barni, M. Watermarking Systems Engineering: Enabling Digital Assets Security and Other Applications / M. Barni, F. Bartolini. – Marcel Dekker, 2004.
  2. Zheng, D. RST-invariant digital image watermarking based on log-polar mapping and phase correlation / D. Zheng, J. Zhao, A.E. Saddik // Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on. – 2003. – Vol. 13(8). – P. 753-765.
  3. Glumov, N.I. The New Blockwise Algorithm for Large-Scale Images Robust Watermarking / N.I. Glumov, V.A. Mitekin // Proceedings of ICPR-2010. – 2010. – P. 1453-1456.
  4. Глумов, Н.И. Алгоритм поблочного встраивания стойких ЦВЗ в крупноформатные изображения / Н.И. Глумов, В.А. Митекин // Компьютерная оптика. – 2011. – Т. 35, № 3. – С. 368-372.
  5. Harris, C. A combined corner and edge detector / C. Harris, M. Stephens // In Alvey Vision Conference. – 1988. – Vol. 15. – P. 50.
  6. Achard-Rouquet, C. Un détecteur de points caractéris­tiques sur des images multispectrales, extension vers un détecteur sub-pixellique / C. Achard-Rouquet, E. Bigorgne, J. Devars // GRETSI. – 1999. – P. 627-630.
  7. Lowe, D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints / D.G. Lowe // International Journal of Computer Vision. – 2004. – Vol. 60(2). – P. 91-110.
  8. Matas, J. Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions / J. Matas, O. Chum, M. Urba, T. Pajdla // Proceedings of British Machine Vision Conference. – 2002. – P. 384-396.
  9. Tuytelaars, T. Local invariant feature detectors: a survey / T. Tuytelaars, K. Mikolajczyk // Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision. – 2008. – Vol. 3(3). – P. 177-280.
  10. Bas, P. Geometrically invariant watermarking using feature points / P. Bas, J-M. Chassery, B. Macq // Image Processing, IEEE Transactions on. – 2002. – Vol. 11(9). – P. 1014-1028.
  11. Szeliski, R. Computer vision: algorithms and applications / R. Szeliski. – Springer, 2010.
  12. Waterloo Grey Set. – University of Waterloo Fractal coding and analysis group: Mayer Gregory Image Repository, 2009. [http://links.uwaterloo.ca/Repository.html .
  13. Скворцов, А.В. Триангуляция Делоне и её применение / А.В. Скворцов. – Томск: Издательство Томского университета, 2002. – 128 с.
  14. Wang, Z. Image quality assessment: From error measurement to structural similarity / Z. Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, E.P. Simoncelli // IEEE Transactios on Image Processing. – 2004. – Vol. 13(1).
  15. Piva, A. DCT-based watermark recovering without resorting to the uncorrupted original image / A. Piva, M. Barni, F. Bartolini, V. Cappellini // 1997 Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing. – 1997. – Vol. 1. – P. 520-523.
  16. Voloshynovskiy, S. A stochastic approach to content adaptive digital image watermarking / S. Voloshynovskiy, A. Herrigel, N. Baumgaertner, T. Pun // Information Hiding. – 2000. – P. 211-236.
  17. Wu, J. Pattern Masking Estimation in Image With Structural Uncertainty / J. Wu, W. Lin, G. Shi, Xiaotian Wang, and Fu Li // IEEE Transaction on Image Processing. – 2013. – Vol. 22(12). – P. 4892-4904.
    © 2009, IPSI RAS
    Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20