使用纠错码的基于人类视觉系统的数字水印方案 外文翻译.rar
使用纠错码的基于人类视觉系统的数字水印方案 外文翻译,使用纠错码的基于人类视觉系统的数字水印方案摘要数字水印已经被提议作为一种主要的版权保护的方法。本文我们试图用纠错码技术、小波变换的多种解决方案、以及人类视觉系统去提高传统的水印技术。基于水印的纠错技术具有一种自动纠正提取的水印的错误的特性。将用hvs（人类视觉系统）模型研究人类感知部分的特征（例如：光（强）度或色调）和...
该文档为压缩文件,包含的文件列表如下:
内容介绍
原文档由会员 wanli1988go 发布
使用纠错码的基于人类视觉系统的数字水印方案
摘 要
数字水印已经被提议作为一种主要的版权保护的方法。本文我们试图用纠错码技术、小波变换的多种解决方案、以及人类视觉系统去提高传统的水印技术。基于水印的纠错技术具有一种自动纠正提取的水印的错误的特性。将用HVS（人类视觉系统）模型研究人类感知部分的特征（例如：光（强）度或色调）和如何把水印嵌入到原始数据中，那里人类的感知敏感性是相对弱的。在每个离散小波变换（DWT）域的频带中选择一种基于小波变换的多种解决方案的水印，并且它能阻止破坏图像处理。我们通过实验证明了带有ECC（纠错码）的水印比不带ECC的传统的水印好得多。
关键词：离散小波变换，人类视觉系统，纠错码，BCH
1．引言
网络的快速发展引入了关于安全的一系列挑战性问题。其中最重要的一个问题是防止未授权的数字产品被复制销售。数字水印为知识保护提供了一种强有力的方法。水印必须有两个重要的性能：透明度和强健。
● 透明度是指带有水印数据的感知特性，水印因该在所有类型中是不可见的。
● 图像被损坏后水印仍然存在其中，而且检测器能够检查出来。理想地，对于一定数量的图像损坏需要移出水印应该把图像的期望质量降低到没有商业价值的程度，这叫作图像处理的数字水印的强健性。信号处理通常的损坏包括有损压缩（特别是JPEG）、提取、量化、图像加强、图像分割，等等。
水印技术的关键是透明度和强健性之间的平衡，我们必须确定出在何处潜入水印和怎样加强水印的强健性。本文将介绍一种基于用HVS的水印方法的小波。参考文献[14]中李采用RS码（Reed-Solomon code）产生ECC码词，并且用码词的奇偶性作为水印，他们用水印恢复已损坏的图像。但是从知识保护的角度来看，当图像质量被维护时，水印比图像更重要，他们不能处理此水印。
我们为加强提取水印的强健性提出了一种想法。在信道中，当袭击者的破坏性被看成噪声破坏时，可以把水印作为传送信号，根据上述的观点，我们提供一种用ECC去检测和纠正提取的水印的错误部分。本文的分布如下：第2部分讲这篇文章的方案；第3部分讲水印嵌入；第4部分讲水印检测；实验结果和讨论在第5部分给出；第6部分给出了结论。
Abstract
Digital watermarking has been proposed as a way to claim
protection. In this paper, we try to use the error-correcting code skill,
the multiresolution of wavelet transformation, and the human visual
system to improve the traditional watermarking. Error-correcting
based watermarking will have the property that corrects errors of the
extracted watermark automatically. The HVS (Human Visual System)
model will be presented to investigate perceptually characteristic parts
of human (e.g. intensity or hue) and how to insert the watermark into
the original data, where the perceptual sensitivity of human is
relatively low. A multiresolution watermarking based on the wavelet
transformation is selected in each frequency band of the Discrete
Wavelet Transform (DWT) domain and therefore it can resist the
destruction of image processing. In our experiments, the results show
that the robustness of a watermark with ECC (Error Correct Coding) is
much better than the traditional one without ECC.
Key Words: DWT, Watermark, HVS, Error-correcting Code, BCH
摘 要
数字水印已经被提议作为一种主要的版权保护的方法。本文我们试图用纠错码技术、小波变换的多种解决方案、以及人类视觉系统去提高传统的水印技术。基于水印的纠错技术具有一种自动纠正提取的水印的错误的特性。将用HVS（人类视觉系统）模型研究人类感知部分的特征（例如：光（强）度或色调）和如何把水印嵌入到原始数据中，那里人类的感知敏感性是相对弱的。在每个离散小波变换（DWT）域的频带中选择一种基于小波变换的多种解决方案的水印，并且它能阻止破坏图像处理。我们通过实验证明了带有ECC（纠错码）的水印比不带ECC的传统的水印好得多。
关键词：离散小波变换，人类视觉系统，纠错码，BCH
1．引言
网络的快速发展引入了关于安全的一系列挑战性问题。其中最重要的一个问题是防止未授权的数字产品被复制销售。数字水印为知识保护提供了一种强有力的方法。水印必须有两个重要的性能：透明度和强健。
● 透明度是指带有水印数据的感知特性，水印因该在所有类型中是不可见的。
● 图像被损坏后水印仍然存在其中，而且检测器能够检查出来。理想地，对于一定数量的图像损坏需要移出水印应该把图像的期望质量降低到没有商业价值的程度，这叫作图像处理的数字水印的强健性。信号处理通常的损坏包括有损压缩（特别是JPEG）、提取、量化、图像加强、图像分割，等等。
水印技术的关键是透明度和强健性之间的平衡，我们必须确定出在何处潜入水印和怎样加强水印的强健性。本文将介绍一种基于用HVS的水印方法的小波。参考文献[14]中李采用RS码（Reed-Solomon code）产生ECC码词，并且用码词的奇偶性作为水印，他们用水印恢复已损坏的图像。但是从知识保护的角度来看，当图像质量被维护时，水印比图像更重要，他们不能处理此水印。
我们为加强提取水印的强健性提出了一种想法。在信道中，当袭击者的破坏性被看成噪声破坏时，可以把水印作为传送信号，根据上述的观点，我们提供一种用ECC去检测和纠正提取的水印的错误部分。本文的分布如下：第2部分讲这篇文章的方案；第3部分讲水印嵌入；第4部分讲水印检测；实验结果和讨论在第5部分给出；第6部分给出了结论。
Abstract
Digital watermarking has been proposed as a way to claim
protection. In this paper, we try to use the error-correcting code skill,
the multiresolution of wavelet transformation, and the human visual
system to improve the traditional watermarking. Error-correcting
based watermarking will have the property that corrects errors of the
extracted watermark automatically. The HVS (Human Visual System)
model will be presented to investigate perceptually characteristic parts
of human (e.g. intensity or hue) and how to insert the watermark into
the original data, where the perceptual sensitivity of human is
relatively low. A multiresolution watermarking based on the wavelet
transformation is selected in each frequency band of the Discrete
Wavelet Transform (DWT) domain and therefore it can resist the
destruction of image processing. In our experiments, the results show
that the robustness of a watermark with ECC (Error Correct Coding) is
much better than the traditional one without ECC.
Key Words: DWT, Watermark, HVS, Error-correcting Code, BCH
