【图像隐写】图像感兴趣区的零水印算法，含NC PSNR附Matlab代码

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🔥 内容介绍

​图像隐写术作为信息安全领域的重要分支，近年来在数字版权保护、信息隐藏、身份认证等方面得到了广泛应用。传统的图像隐写算法通常将秘密信息嵌入到图像的整个区域，这可能会导致图像质量下降，并更容易被攻击者检测。为了克服这一局限性，本文提出了一种基于感兴趣区域（ROI）的零水印算法，将秘密信息嵌入到图像的ROI区域，从而最大程度地保护图像的视觉质量，并提高算法的鲁棒性。本文还利用NC PSNR指标对算法的性能进行了评估和分析，实验结果表明，该算法在保证信息隐藏效率的同时，能够有效地抵抗常见的攻击，如噪声攻击、压缩攻击、几何攻击等。

1. 引言

随着互联网和多媒体技术的飞速发展，数字图像的传播和应用日益广泛，数字版权保护问题也越来越重要。图像隐写术作为一种有效的版权保护技术，其基本思想是将秘密信息隐藏在载体图像中，以实现信息隐藏和版权保护。传统的图像隐写算法通常将秘密信息嵌入到图像的整个区域，这可能会导致图像质量下降，并更容易被攻击者检测。

为了克服上述问题，近年来，基于感兴趣区域（ROI）的图像隐写算法得到了广泛的研究和应用。ROI是指图像中包含重要信息的区域，例如人脸、文字、标志等。将秘密信息嵌入到ROI区域，可以有效地保护图像的视觉质量，并提高算法的鲁棒性。

本文提出了一种基于NC PSNR的零水印算法，该算法将秘密信息嵌入到图像的ROI区域，并利用NC PSNR指标对算法的性能进行了评估和分析。实验结果表明，该算法在保证信息隐藏效率的同时，能够有效地抵抗常见的攻击，如噪声攻击、压缩攻击、几何攻击等。

2. 相关工作

近年来，基于ROI的图像隐写算法得到了广泛的研究，主要包括以下几个方面：

• 基于特征点的ROI选择方法: 该方法利用图像中的特征点信息来识别ROI，例如SIFT特征点、SURF特征点等。

• 基于深度学习的ROI选择方法: 该方法利用深度学习模型来识别图像中的ROI，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

• 基于ROI的隐写算法: 该方法将秘密信息嵌入到ROI区域，例如DCT域隐写、DWT域隐写等。

3. 算法原理

本文提出的零水印算法主要包含以下几个步骤：

1. ROI提取: 利用图像中的人脸检测算法识别图像中的ROI区域。

2. 特征提取: 对ROI区域进行特征提取，例如使用DCT变换提取图像的频率特征。

3. 水印嵌入: 将秘密信息嵌入到ROI区域的特征信息中，例如将秘密信息与特征信息进行异或运算。

4. 水印提取: 通过提取水印嵌入后的特征信息，并与原始特征信息进行比较，从而恢复秘密信息。

4. 性能评估

为了评估算法的性能，本文采用以下指标：

• NC PSNR: 该指标用于衡量嵌入水印后图像的视觉质量。NC PSNR值越高，表示图像的视觉质量越好。

• 嵌入率: 该指标用于衡量算法的隐藏信息量，嵌入率越高，表示算法可以隐藏的信息量越大。

• 鲁棒性: 该指标用于衡量算法抵抗各种攻击的能力，例如噪声攻击、压缩攻击、几何攻击等。

5. 实验结果

本文使用标准图像数据集进行实验，并对算法进行了以下方面的测试：

• NC PSNR指标: 实验结果表明，该算法在保证信息隐藏效率的同时，能够有效地保持图像的视觉质量。

• 鲁棒性测试: 实验结果表明，该算法能够有效地抵抗常见的攻击，例如噪声攻击、压缩攻击、几何攻击等。

6. 总结与展望

本文提出了一种基于NC PSNR的零水印算法，该算法利用ROI区域进行信息隐藏，并能够有效地提高图像的视觉质量和算法的鲁棒性。实验结果表明，该算法具有较高的信息隐藏效率和鲁棒性，在图像版权保护方面具有应用价值。

展望

未来，可以进一步研究以下几个方面：

• 更鲁棒的ROI选择方法: 可以探索更加鲁棒的ROI选择方法，例如结合深度学习和图像特征进行识别。

• 更有效的隐写嵌入方法: 可以研究更加有效的隐写嵌入方法，例如利用深度学习模型进行水印嵌入。

• 更广泛的应用场景: 可以将该算法应用到更多应用场景中，例如医学影像、视频信息隐藏等。

附录：NC PSNR的计算公式

NC PSNR的计算公式如下：

NC PSNR = 10 * log10(255^2 / MSE)

其中，MSE表示原始图像和嵌入水印后的图像之间的均方误差。

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🔗 参考文献

[1] 张立保.基于感兴趣区的图像零水印算法[C]//中国计算机网络与信息安全学术会议.2009.

[2] 张立保[1],马新悦[1],陈琪[1].基于感兴趣区的图像零水印算法[J].通信学报, 2009(S2):4.DOI:CNKI:SUN:TXXB.0.2009-S2-022.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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