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Robust Texture-Aware Local Adaptive Image Watermarking With Perceptual Guarantee

水印 数字水印 人工智能 图像纹理 稳健性(进化) 计算机视觉 计算机科学 嵌入 模式识别(心理学) 数学 图像(数学) 图像处理 生物化学 化学 基因
作者
Ying Huang,Hu Guan,Jie Liu,Shuwu Zhang,Baoning Niu,Guixuan Zhang
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (9): 4660-4674 被引量:12
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2023.3245650
摘要

Watermarking involves embedding a watermark in an image and later extracting it to prove the image's copyright. In most cases, a complete image contains both smooth and textured regions. As a rule of thumb, the visual quality of an image with a watermark embedded in its textured regions is better than that of the same image with a watermark in smooth regions. This paper, by taking advantage of the fact, proposes a texture-aware local adaptive watermarking algorithm to maximize the watermark's robustness while maintaining its imperceptibility. To identify textured regions in an image, we introduce the texture value, an efficient and proper metric of the richness of image texture. It combines the texture correlation of the AC coefficients, the luminance masking of the DC coefficient, and the distribution of image texture. A watermark is embedded adaptively into multiple non-overlapping textured regions of an image under the specified SSIM condition. Its adaptiveness comes from a novel texture-aware adaptive parameter model derived by multivariate regression analysis. Correct extraction of watermarks from multiple textured regions can be done by the cooperation of embedding and extraction strategies, with the assistance of RS-based watermark coding model. They allow for greater robustness, faster extraction, and adjustable watermark capacity. The simulation experiments on 100 images demonstrate that our proposed algorithm outperforms state-of-the-art algorithms with respect to imperceptibility, robustness, and adaptability.
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