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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
JN完成签到,获得积分10
3秒前
忐忑的书桃完成签到 ,获得积分10
4秒前
qaplay完成签到 ,获得积分0
4秒前
友好语风完成签到,获得积分10
5秒前
CLTTTt完成签到,获得积分10
6秒前
yk完成签到,获得积分10
8秒前
甜美的初蓝完成签到 ,获得积分10
12秒前
早安完成签到 ,获得积分10
16秒前
初昀杭完成签到 ,获得积分10
20秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
22秒前
LIU完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
nianshu完成签到 ,获得积分0
25秒前
starwan完成签到 ,获得积分10
26秒前
松松发布了新的文献求助20
26秒前
hooddy123459发布了新的文献求助10
27秒前
wenhuanwenxian完成签到 ,获得积分10
31秒前
happy完成签到 ,获得积分10
35秒前
拾壹完成签到,获得积分10
43秒前
雪花完成签到,获得积分10
45秒前
清风完成签到 ,获得积分10
45秒前
雪花发布了新的文献求助10
49秒前
秀丽笑容完成签到 ,获得积分10
53秒前
江湖应助聪慧芷巧采纳,获得10
54秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
55秒前
Rjy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
性感母蟑螂完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ruochenzu完成签到,获得积分10
1分钟前
陈尹蓝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
天道酬勤完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
仁爱的谷南完成签到,获得积分10
1分钟前
雯雯完成签到 ,获得积分10
1分钟前
一路有你完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ruochenzu发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
wanghao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
图图发布了新的文献求助10
1分钟前
十三完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022