使用混合深度学习模型和加密,对彩色图像进行强大的零水印.
Hager A Gharib1, Noha M M Abdelnapi1, Khalid M Hosny2
1Department of Computer Science, Faculty of Computers and Information, Suez University, P.O. BOX: 43221, Suez, Egypt.
Scientific reports
|August 7, 2025
概括
这项研究引入了一种强大的色彩图像零水印技术,增强了对各种攻击的版权保护. 该方法可确保数字媒体的高安全性和视觉质量.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 图像处理 图像处理
- 密码学 密码学 密码学 密码学
背景情况:
- 数字水印对于版权保护至关重要,但传统方法缺乏对攻击的稳定性.
- 现有的零水印技术往往无法平衡安全性,不可察觉性和对扭曲的弹性.
研究的目的:
- 开发一种强大的色彩图像零水印技术,克服现有方法的局限性.
- 通过安全和抗扭曲的方法,加强数字媒体的版权保护.
主要方法:
- 结合了本地二进制模式 (LBP) 与VGG19的CONV5-4层的深层特征.
- 采用离散波形变换 (DWT) 和离散等边变换 (DCT) 进行增强的特征表示.
- 集成一个混乱的加密方案 (洛伦兹系统,物流地图) 进行编码和一个XOR操作生成水印.
主要成果:
- 实现了对扩展,噪声,过,压缩和旋转攻击的高弹性.
- 显示低位错误率 (BER < 0.0022) 和高标准化交叉相关性 (NCC > 0.9959).
- 对于受到攻击的图像,保持最佳的峰值信号噪声比 (PSNR > 34.0692 dB),确保视觉质量.
结论:
- 与现有算法相比,拟议的零水印方法提供了更高的稳定性和安全性.
- 有效地保护多媒体版权,通过无形和安全的所有权验证.
- 在彩色图像中提供了可靠的数字版权保护的有希望的解决方案.
