In this paper, we proposed a wavelet-based digital watermarking algorithm using human visual system and subband-adaptive threshold. After the original image is transformed using discrete wavelet transform(DWT), the perceptually significant coefficients of the each subband excluding the lowest level subbands are utilized to embed the watermark. To select perceptually significant coefficients, we use subband-adaptive threshold. For the selected coefficients, the watermark is embedded by rising HVS. We tested the performance of the proposed algorithm compared with conventional watermarking algorithm by computer simulation. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the conventional algorithm.
Content adaptive watermark embedding algorithm using a stochastic image model in the multiwavelet transform is proposed in this paper. A watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of each subband using multiwavelet transform. The PSCs in high frequency subband are selected by SSQ, that is, by setting the thresholds as the one half of the largest coefficient in each subband. The perceptual model is applied with a stochastic approach based on noise visibility function (NVF) that has local image properties for watermark embedding. This model uses stationary Generalized Gaussian model characteristic because watermark has noise properties. The watermark estimation use shape parameter and variance of subband region. it is derive content adaptive criteria according to edge and texture, and flat region. The experiment results of the proposed watermark embedding method based on multiwavelet transform techniques were found to be excellent invisibility and robustness.
A digital video watermarking algorithm is proposed that uses HVS and DWT. In this algorithm, each video frame is decomposed into four-level by DWT which reveals the characteristics of the human eyes and watermark is embedded into DWT coefficients using HVS. For robustness, the lowest level subbands which represent the highest frequency component are excluded in watermark embedding step and watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the rest subbands. PSCs of the baseband are selected according to the amplitude of the coefficients and PSCs of the high frequency subbands are selected by successive subband quantization (SSQ). Watermark is embedded into the PSCs of the baseband and high frequency subbands by Weber's law and spatial masking effect, respectively, for the invisibility and robustness. We tested the performance of the proposed algorithm compared with the conventional watermarking algorithm by computer simulation. Experimental results show that the proposed watermarking algorithm produces a better invisibility and robustness than the conventional algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2100-2108
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2001
A digital image watermarking algorithm is proposed that uses human visual system (HVS) and discrete wavelet transform (DWT). In this algorithm, an image is decomposed into four-level by DWT which reveals the characteristics of the human eyes and watermark is embedded into DWT coefficients using HVS. For robustness, the lowest level subbands which represent the highest frequency component are excluded in watermark embedding step and watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the rest subbands. PSCs of the baseband are selected according to the amplitude of the coefficients and PSCs of the high frequency subbands are selected by successive subband quantization (SSQ). Watermark is embedded into the PSCs of the baseband and high frequency subbands by Weber\`s law and spatial masking effect, respectively, for the invisibility and robustness. We tested the performance of the proposed algorithm compared with the conventional watermarking algorithm by computer simulation. Experimental results show that the proposed watermarking algorithm produces a better invisibility and robustness than the conventional algorithm.
Fakhredanesh, Mohammad;Safabakhsh, Reza;Rahmati, Mohammad
ETRI Journal
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v.36
no.3
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pp.479-489
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2014
This paper presents a model-based image steganography method based on Watson's visual model. Model-based steganography assumes a model for cover image statistics. This approach, however, has some weaknesses, including perceptual detectability. We propose to use Watson's visual model to improve perceptual undetectability of model-based steganography. The proposed method prevents visually perceptible changes during embedding. First, the maximum acceptable change in each discrete cosine transform coefficient is extracted based on Watson's visual model. Then, a model is fitted to a low-precision histogram of such coefficients and the message bits are encoded to this model. Finally, the encoded message bits are embedded in those coefficients whose maximum possible changes are visually imperceptible. Experimental results show that changes resulting from the proposed method are perceptually undetectable, whereas model-based steganography retains perceptually detectable changes. This perceptual undetectability is achieved while the perceptual quality - based on the structural similarity measure - and the security - based on two steganalysis methods - do not show any significant changes.
Ha, Min-Seong;Gwon, Seong-Gon;Lee, Jong-Won;Ban, Seong-Won;Lee, Seung-Jin;Gwon, Gi-Yong;Lee, Geon-Il
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.6
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pp.32-40
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2000
In this paper, we proposed a wavelet-based digital watermarking algorithm using human visual system and subband-adaptive threshold. After the original image is transformed by discrete wavelet transform, the perceptually significant coefficients of the each subband excluding the lowest level subbands are utilized to embed the watermark. To select perceptually significant coefficients for each subband, we use subband-adaptive threshold. For the selected coefficients in the high frequency subbands, the watermark is embedded using HVS. For those of the baseband, the watermark is embedded by conventional embedding method. We tested the performance of the proposed algorithm compared with conventional watermarking algorithm by computer simulation. The experimental results show that the proposed watermarking algorithm is less visible to human eyes and more robust to image compressions, image processings, and geometric transformations than the conventional algorithm.
Kim, Ju-Young;Kwon, Seong-geun;Hwang, Hee-Chul;Kwon, Ki-Ryong;Kim, Duk-Gyoo
Proceedings of the IEEK Conference
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2002.07b
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pp.1240-1243
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2002
In this paper, we propose an adaptive digital image watermarking algorithm using successive subband quantization (SSQ) and perceptual model based on wavelet domain. The watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of image. The PSCs in the baseband are selected according to the amplitude of the coefficients and the high frequency subbands are selected by SSQ. To embed the watermark, we use perceptual model. The perceptual model is based on the computation of the noise visibility function (NVF) and embed at the texture and edge region stronger embedded watermarks.
Kim, Bong-Seok;Kwon, Kee-Koo;Kwon, Seong-Geun;Park, Kyung-Nam
Proceedings of the IEEK Conference
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2002.07b
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pp.1019-1022
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2002
The current paper proposes a wavelet-based digital watermarking algorithm using statistical characteristic of image and human visual system (HVS). The original image is decomposed into 4-level using a discrete wavelet transform (DWT), then the watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the image. In general, the baseband of a wavelet-decomposed image includes most of the energy of the original image, thereby having a crucial effect on the image quality. As such, to retain invisibility, the proposed algorithm does not utilize the baseband. Plus, the wavelet coefficients on the lowest level are also excluded in the watermark-embedding step, because these coefficients call be easily eliminated and modified by lossy compression and common signal processing. As such, the PSCs are selected from all subbands, except for the baseband and subbands on the lowest level. Finally, using the selected PSCs, the watermark is then embedded based on spatial masking of the wavelet coefficients so as to provide invisibility and robustness. Computer simulation results confirmed that the proposed watermarking algorithm was more invisible and robust than conventional algorithms.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.886-889
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2002
본 논문에서는 보다 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 웨이브릿 변환영역에서 정상상태 일반화 가우스(generalized Gaussian) 모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptually significant coefficients: PSC)에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 정상상태의 통계적 특성을 이용한다. 이것은 국부영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function) 함수에 의하여 계산되어진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 서브밴드별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 여러 가지 공격 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
This paper presents an adaptive digital image watermarking scheme that uses successive subband quantization (SSQ) and perceptual modeling. Our approach performs a multiwavelet transform to determine the local image properties optimal and the watermark embedding location. The multiwavelet used in this paper is the DGHM multiwavelet with approximation order 2 to reduce artifacts in the reconstructed image. A watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSC) of the image in each subband. The PSCs in high frequency subbands are selected by setting the thresholds to one half of the largest coefficient in each subband. After the PSCs in each subband are selected, a perceptual model is combined with a stochastic approach based on the noise visibility function to produce the final watermark.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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