Abstract

Watermarking is a technique which offers more robustness and good imperceptibility. Even if the algorithmic principle is public or the existence of hidden information is known, it is difficult to attacker to destroy the embedded watermark without degrading the watermarked media severely. In existence, non-blind watermarking (NBW) schemes and different combinations of techniques are proposed for watermarking procedure. But these methods failed to provide the good imperceptibility, lack of robustness and embedding capacity standards, respectively. Thus, to overcome this problem, a hybrid algorithm for blind watermarking (BW) is proposed, which utilizes redundant discrete wavelet transform (RDWT), discrete cosine transform (DCT) and singular value decomposition (SVD) together to have the advantages of all three. In addition, optimization of proposed RDWT-DCT-SVD is obtained using a new bio-inspired algorithm called Porcellio Scaber algorithm (PSA). Thus, the visual perception of extracted watermark image also good enough by maintaining the robustness against various image attacks. Experiments are carried out to test the proposed BW algorithm and it is successful under various geometrical and non-geometrical attacks. Finally, the performances of proposed BW using RDWT-DCT-SVD with PSA optimization is compared with various existing BW approaches in terms of various quality metrics like peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity (SSIM) index, root mean square error (RMSE) and normalized correlation coefficient (NCC).

摘要

水印是一种提供更高鲁棒性和良好不可感知性的技术。即使算法原理是公开的或已知隐藏信息的存在，攻击者也很难在不严重劣化水印媒体的情况下破坏嵌入的水印。现有的，非盲水印（NBW）方案和不同的技术组合被提出用于水印过程。但这些方法分别未能提供良好的不可感知性、缺乏鲁棒性和嵌入容量标准。因此，为了克服这个问题，提出了一种混合算法盲水印（BW），它利用冗余离散小波变换（RDWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）三者的优点。 . 此外，所提出的 RDWT-DCT-SVD 的优化是使用一种称为 Porcellio Scaber 算法 (PSA) 的新仿生算法获得的。因此，通过保持对各种图像攻击的鲁棒性，提取的水印图像的视觉感知也足够好。对所提出的 BW 算法进行了实验测试，并在各种几何和非几何攻击下取得了成功。最后，在峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性 (SSIM) 指数、均方根误差等各种质量指标方面，将使用 RDWT-DCT-SVD 和 PSA 优化的拟议 BW 的性能与各种现有 BW 方法的性能进行了比较(RMSE) 和归一化相关系数 (NCC)。通过保持对各种图像攻击的鲁棒性，提取的水印图像的视觉感知也足够好。对所提出的 BW 算法进行了实验测试，并在各种几何和非几何攻击下取得了成功。最后，在峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性 (SSIM) 指数、均方根误差等各种质量指标方面，将使用 RDWT-DCT-SVD 和 PSA 优化的拟议 BW 的性能与各种现有 BW 方法的性能进行了比较(RMSE) 和归一化相关系数 (NCC)。通过保持对各种图像攻击的鲁棒性，提取的水印图像的视觉感知也足够好。对所提出的 BW 算法进行了实验测试，并在各种几何和非几何攻击下取得了成功。最后，在峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性 (SSIM) 指数、均方根误差等各种质量指标方面，将使用 RDWT-DCT-SVD 和 PSA 优化的拟议 BW 的性能与各种现有 BW 方法的性能进行了比较(RMSE) 和归一化相关系数 (NCC)。