7、数字水印与软件容错技术研究

数字水印与软件容错技术研究

在当今数字化的时代，数字媒体的版权保护和软件系统的可靠性成为了重要的研究领域。本文将探讨数字水印技术中的相关指标以及基于 N 版本和恢复块机制的自动测试用例生成与容错框架。

数字水印技术指标分析

数字水印技术常用于数字数据控制的证据嵌入，通常是将版权信息集成到数字细节中。为了评估水印算法的性能，我们会用到一些关键指标，如 PSNR、MSE 和 SSIM。

1. PSNR（峰值信噪比）

   • 定义与作用 ：PSNR 用于检查和计算信号的强度。通过对不同图像（如 Lena、Barbara 和 Peppers）应用三种算法（量子隐写术、LSB 水印和提出的算法），计算其 PSNR 的平均值。
   • 实验结果 ：从平均结果来看，图像的 PSNR 有超过 13%的明显提升，这表明提出的算法在 PSNR 指标上有显著改进。具体数据如下表所示：
     | 图像 | 量子隐写术 | LSB 量子水印 | LWT - QR - MD5 | PSNR 改进 | % 改进 |
     | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
     | Lena | 51.1789 | 54.24 | 62.69 | 8.44 | 15.6 |
     | Barbara | 51.0889 | 54.10 | 59.94 | 5.85 | 10.8 |
     | Peppers | 51.1549 | 54.13 | 61.44 | 7.31