atermarking is a process that hides

atermarking is a process that hides information into a host image for the purpose of copyright protection, integrity checking, or captioning [1–3]. In order to achieve the transparency of watermark, many commonly used techniques are based on the characteristics of human visual system (HVS) [1–13]. Jayant et al. [14, 15] introduced a key concept known as the just noticeable distortion (JND), against which insignificant errors are not perceptible by human eyes. The JND of an image is in general dependent on background luminance, contrast of luminance, and dominant spatial frequency. It takes extensive experimentations to obtain an appropriate JND model.

Perceptual redundancies refer to the details of an image that are not perceivable by human eyes and therefore can be discarded without affecting the visual quality. As noted, human visual perception is sensitive to the contrast of luminance rather than their individual values [16–18]. In addition, the visibility of stimuli can be reduced by nonuniformly quantizing the background luminance [18–20]. The above known as the texture masking effect and the spatial masking effect are key factors that affect the JND of an image. Chou and Li proposed an effective model called the full-band JND model for the transparent watermark applications [21].

Wavelet transform provides an efficient multiresolution representation with various desirable properties such as subband decompositions with orientation selectivity and joint space-spatial frequency localization. In wavelet domain, the higher detailed information of a signal is projected onto the shorter basis function with higher spatial resolution; the lower detailed information is projected onto the larger basis function with higher spectral resolution. This matches the characteristics of HVS. Many wavelet-transform-based algorithms were proposed for various applications [22–34].

In this paper, we propose a wavelet-transform-based JND model for the watermark applications. It has the advantage of saving a lot of computation time. The remainder of the paper proceeds as follows. In Section 2, the full-band JND model is reviewed briefly. In Section 3, the discrete-wavelet-transform- (DWT-) based JND model is proposed. The modified DWT-based JND model and its evaluation are presented in Section 4. Conclusion can be found in Section 5.

Kết quả (Việt) 1:

atermarking là một quá trình mà ẩn thông tin vào một máy chủ lưu trữ hình ảnh cho các mục đích bảo vệ bản quyền, toàn vẹn kiểm tra hoặc tạo phụ đề [1-3]. Để đạt được minh bạch của watermark, nhiều người thường được sử dụng kỹ thuật được dựa trên các đặc tính của hệ thống thị giác của con người (HVS) [1-13]. Jayant et al. [14, 15] giới thiệu một khái niệm quan trọng được gọi là các biến dạng chỉ đáng chú ý (JND), chống lại những sai sót không đáng kể là không thể nhận bằng đôi mắt của con người. JND một hình ảnh là trong tổng phụ thuộc vào nền độ sáng, độ tương phản độ sáng, và thống trị tần số không gian. Phải mất nhiều experimentations để có được một mô hình JND thích hợp.Perceptual dư thừa tham khảo các chi tiết của một hình ảnh mà không phải là perceivable bởi mắt của con người và do đó có thể được loại bỏ mà không ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Như đã nói, con người cảm nhận là nhạy cảm với độ tương phản độ sáng chứ không phải là giá trị cá nhân của họ [16-18]. Ngoài ra, khả năng hiển thị của kích thích có thể được giảm bằng nonuniformly quantizing nền luminance [18-20]. Được biết đến ở trên là kết cấu che có hiệu lực và hiệu quả không gian che là yếu tố quan trọng có ảnh hưởng đến JND của một hình ảnh. Chou và Li đề xuất một mô hình có hiệu quả được gọi là mô hình JND ban nhạc đầy đủ cho các ứng dụng minh bạch watermark [21].Biến đổi bề mặt cung cấp một đại diện multiresolution hiệu quả với những đặc tính mong muốn khác nhau chẳng hạn như subband decompositions với định hướng chọn lọc và phần địa phương hoá tần số không gian không gian. Miền bề mặt, thông tin chi tiết cao của một tín hiệu được chiếu lên các chức năng cơ sở ngắn hơn độ phân giải không gian cao; thông tin chi tiết thấp hơn dự kiến vào các chức năng cơ sở lớn hơn với độ phân giải cao quang phổ. Điều này phù hợp với các đặc tính của HVS. Nhiều bề mặt-chuyển đổi dựa trên thuật toán đã được đề xuất cho các ứng dụng [22-34].Trong bài này, chúng tôi đề xuất một mô hình bề mặt biến đổi dựa trên JND cho các ứng dụng watermark. Đô thị này có lợi ích của tiết kiệm rất nhiều thời gian tính toán. Phần còn lại của giấy tiền như sau. Trong phần 2, mô hình JND ban nhạc đầy đủ được xem xét một thời gian ngắn. Trong phần 3, các rời rạc-bề mặt-chuyển đổi-(DWT –) dựa trên mô hình JND được đưa ra. Các sửa đổi JND DWT dựa trên mô hình và đánh giá của nó được trình bày trong phần 4. Kết luận có thể được tìm thấy trong phần 5.

Kết quả (Việt) 2:

atermarking là một quá trình mà giấu thông tin vào một hình ảnh máy chủ với mục đích bảo vệ bản quyền, toàn vẹn kiểm tra, hoặc phụ đề [1-3]. Để đạt được sự minh bạch của watermark, nhiều kỹ thuật thường được sử dụng dựa trên các đặc điểm của hệ thống thị giác của con người (HVS) [1-13]. Jayant et al. [14, 15] giới thiệu một khái niệm quan trọng được gọi là biến dạng chỉ đáng chú ý (JND), dựa vào đó các lỗi không đáng kể là không thể cảm nhận bằng đôi mắt của con người. Các JND của một hình ảnh nói chung là phụ thuộc vào độ sáng nền, độ tương phản của độ sáng, và tần số không gian chi phối. Phải mất lần thử nghiệm rộng rãi để có được một mô hình JND thích hợp. Dư thừa Perceptual tham khảo các thông tin chi tiết của một hình ảnh không được mà hiểu được bởi đôi mắt của con người và do đó có thể bị loại bỏ mà không ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Như đã nói, nhận thức thị giác của con người là nhạy cảm với độ tương phản của độ sáng hơn là giá trị cá nhân của họ [16-18]. Ngoài ra, khả năng hiển thị các kích thích có thể được giảm nonuniformly lượng tử hóa nền sáng [18-20]. Trên đây gọi là hiệu ứng kết cấu che và các hiệu ứng mặt nạ không gian là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến JND của một hình ảnh. Chou và Li đã đề xuất một mô hình hiệu quả được gọi là mô hình JND toàn ban nhạc cho các ứng dụng watermark trong suốt [21]. Biến đổi Wavelets cung cấp một đại diện multiresolution hiệu quả với những đặc tính mong muốn khác nhau như phân tách băng con với định hướng chọn lọc và doanh không gian-không gian tần số nội địa hóa. Trong miền wavelet, các thông tin chi tiết cao hơn của một tín hiệu được chiếu lên các chức năng cơ sở ngắn hơn với độ phân giải không gian cao hơn; các thông tin chi tiết thấp được chiếu lên các chức năng cơ sở lớn hơn với độ phân giải phổ cao hơn. Điều này phù hợp với đặc điểm của HVS. Nhiều thuật toán wavelet-chuyển đổi dựa trên đã được đề xuất cho các ứng dụng khác nhau [22-34]. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình JND wavelet-chuyển-dựa cho các ứng dụng watermark. Nó có lợi thế là tiết kiệm rất nhiều thời gian tính toán. Phần còn lại của bài báo tiến hành như sau. Trong phần 2, toàn dải, JND mô hình được xem xét một thời gian ngắn. Trong phần 3, rời rạc-wavelet-transform- (DWT-) dựa trên mô hình JND được đề xuất. Các DWT dựa trên mô hình JND sửa đổi và đánh giá của nó được trình bày trong phần 4. Kết luận có thể được tìm thấy trong phần 5.