Document Type : Review Article
Authors
Department of Electrical and Electronic Engineering, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
Abstract
in this paper, embedding a watermark image is performed in discrete Contourlet transform (CT) domain. It is known that the CT is able to capture the directional edges and contours superior to discrete wavelet transform. The proposed scheme is based on embedding watermark bits into the singular value of the selected blocks within low-pass sub-band of the original gray image CT. Two algorithms, the first uses adaptive quantization and the second uses quantization step, are implemented. Our experimental results show that the method with quantization step has better fidelity in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and is more robust against geometrical and non-geometrical attacks in terms of normalized cross correlation (NC) in comparison with the first method, though, the method with adaptive quantization is blind in the sense only quantization strategies but not the original image is required. الرقمی بالماء مبنی على CONTOURLET-SVDفی هذه الورقة، وتضمین صورة مائیة یتم تنفیذها فی منفصلة Contourlet تحویل (CT) المجال. ومن المعروف أن CT قادرة على التقاط حواف ومعالم الاتجاه متفوقة على منفصلة تحویل المویجات. ویستند المخطط المقترح على تضمین بت العلامة المائیة إلى قیمة فریدة من القطع المختارة ضمن تمریر منخفض الفرعیة الفرقة للالأصلی رمادی صورة CT. اثنین من الخوارزمیات، أول تستخدم تکمیم التکیف ویستخدم ثانی خطوة تکمیم، یتم تنفیذها. تظهر لنا النتائج التجریبیة أن الأسلوب مع خطوة تکمیم دیه الإخلاص أفضل من حیث الذروة إشارة إلى نسبة الضوضاء (PSNR) وأکثر قوة ضد الهجمات هندسیة وغیر هندسیة من حیث عبر علاقة طبیعیة (NC) مقارنة مع الطریقة الأولى ، على الرغم من الأسلوب مع تکمیم التکیف أعمى بالمعنى استراتیجیات تکمیم فقط ولکن لیس مطلوبا الصورة الأصلیة. 数字水印基于轮廓-SVD 抽象 在本文中，把水印嵌入图象中的离散轮廓波变换（CT）的域中执行。众所周知，在CT能够捕获方向性边缘和轮廓优于离散小波变换。所提出的方案是基于水印比特嵌入到所选择的块的原始灰度图像的CT低通子带内的奇异值。两种算法中，首先使用自适应量化和第二个使用的量化步长，来实现。我们的实验结果表明，与量化步长，该方法具有更好的保真度在峰值信号条款噪声比（PSNR）和在与第一种方法比较是针对在归一化互相关（NC）而言几何和非几何攻击更健壮不过，与自适应量化的方法是在这个意义上只量化策略盲但并不需要原始图像。
Keywords
)