Even though algorithms for watermark embedding and extraction step are important issue for digital watermarking, watermark selection and post-processing can give us an opportunity to improve our algorithms and achieve higher performance. For this reason, we summarized the possibilities of improvements for digital watermarking by referring to the watermark merging techniques rather than embedding and extraction algorithms in this paper. We chose Cox's function as main embedding and extraction algorithm, and multiple barcode watermarks as a watermark. Each bit of the multiple copies of barcode watermark was embedded into a gray-scale image with Cox's embedding function. After extracting the numbers of watermark, we applied the watermark merging techniques; including the simple merging, N-step iterated merging, recover merging and combination of iterated-recover merging. Main consequence of our paper was the fact of finding out how multiple barcode watermarks and merging techniques can give us opportunities to improve the performance of algorithm.
Digital watermarking of multimedia data is a very active research area that has enjoyed a considerable amount of attention in recent years. In this paper, we propose an algorithm for embedding/detecting a fragile watermark in MPEG-4 compressed video domain (Simple and Advance Simple Profiles). The watermark bits are put directly into Huffman VLC-codespace of quantized DCT domain. The advantage of watermark embedding into the compressed domain is the significant savings for a real-time implementation as it does not require a full decoding operation. The watermark embedding does not change the video file size. The algorithm demonstrates high watermarking capacity, thereby providing reliable foolproof authentication. The results of experimental testing demonstrate that watermark embedding preserves the video quality. Watermark detection is performed without using the original video.
This paper is proposed a watermarking technique for copyright protection of multimedia contents. We proposed adaptive watermark detection algorithm using stochastic perceptual model and statistical decision method in DMWT(discrete multi wavelet transform) domain. The stochastic perceptual model calculates NVF(noise visibility function) based on statistical characteristic in the DMWT. Watermark detection algorithm used the likelihood ratio depend on Bayes' decision theory by reliable detection measure and Neyman-Pearson criterion. To reduce visual artifact of image, in this paper, adaptively decide the embedding number of watermark based on DMWT, and then the watermark embedding strength differently at edge and texture region and flat region embedded when watermark embedding minimize distortion of image. In experiment results, the proposed statistical decision method based on multiwavelet domain could decide watermark detection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3475-3496
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2018
Most of current watermarking algorithms for GIS vector data embed copyright information by means of modifying the coordinate values, which will do harm to its quality and accuracy. To preserve the fidelity of vector line data and protect its copyright at the same time, a lossless watermarking algorithm is proposed based on storage feature in this paper. Firstly, the superiority of embedding watermark based on storage feature is demonstrated theoretically and technically. Then, the basic concepts and operations on storage feature have been defined including length and angle of the polyline feature. In the process of embedding watermark, the watermark information is embedded into directions of polyline feature by the quantitative mechanism, while the positions of embedding watermark are determined by the feature length. Hence, the watermark can be extracted by the same geometric features without original data or watermark. Finally, experiments have been conducted to show that coordinate values remain unchanged after embedding watermark. Moreover, experimental results are presented to illustrate the effectiveness of the method.
This paper presents content adaptive image watermark embedding using stochastic visual model based on multiwavelet transform. To embedding watermark, the original image is decomposed into 4 levels using a discrete multiwavelet transform, then a watermark is embedded into the JND(just noticeable differences) of the image each subband. The perceptual model is applied with a stochastic approach fer watermark embedding. This is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. The perceptual model with content adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the JND. This method uses stationary Generalized Gaussian model characteristic because watermark has noise properties. The experiment results of simulation of the proposed watermark embedding method using stochastic visual model based on multiwavelet transform techniques was found to be excellent invisibility and robustness.
In this paper, we propose a new watermarking algorithm for copyright protection of video data. The proposed algorithm inserts a watermark directly on the MPEG-2 bitstream. Since more and more video data are stored and transmitted in a compressed form, it is desirable to insert a watermark on the compressed bit stream to avoid the expensive full-decoding and re-encoding process. Embedding a watermark in the compressed domain, we can also avoid the effect of the compression error which may erase the watermark.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.242-245
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2019
In this paper, watermark embedding technique was proposed to securely conceal the watermark in color cover image by applying the spatial encryption technique. The embedded watermak can be extracted from stego-image without loss. The quality of the stego-image is very good. So it is not possible to visually distinguish the difference between the original cover image and the stego-image. The validity of the proposed technique was verified by mathematical analysis. The proposed watermark embedding technique can be used for intellectual property protection, military, and medical applications that require high security.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권2호
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pp.175-180
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2012
This paper presents a blind watermark detection scheme for an additive watermark embedding model. The proposed estimation-correlation-based watermark detector first estimates the embedded watermark by exploiting non-Gaussian of the real-world audio signal and the mutual independence between the host-signal and the embedded watermark and then a correlation-based detector is used to determine the presence or the absence of the watermark. For watermark estimation, blind source separation (BSS) based on independent component analysis (ICA) is used. Low watermark-to-signal ratio (WSR) is one of the limitations of blind detection with the additive embedding model. The proposed detector uses two-stage processing to improve the WSR at the blind detector; the first stage removes the audio spectrum from the watermarked audio signal using linear predictive (LP) filtering and the second stage uses the resulting residue from the LP filtering stage to estimate the embedded watermark using BSS based on ICA. Simulation results show that the proposed detector performs significantly better than existing estimation-correlationbased detection schemes.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
In this paper, we proposed a robust watermark scheme for image based on SVD(Singular Value Transform) and Triplet. First, the original image is decomposed by using 3-level DWT, and then used the singular values changed for embedding and extracting of the watermark sequence in LL3 band. Since the matrix of singular values is not easily altered with various signal processing noises, the embedded watermark sequence has the ability to withstand various signal processing noise attacks. Nevertheless, this method does not guarantee geometric transformation(such as rotation, cropping, etc.) because the geometric transformation changes the matrix size. In this case, the watermark sequence cannot be extracted. To compensate for the above weaknesses, a method which uses the triplet for embedding a barcode image watermark in the middle of frequency band is proposed. In order to generate the barcode image watermark, the pattern of the watermark sequence embedded in a LL3 band is used. According to this method, the watermark information can be extracted from attacked images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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