論文の概要: Efficient Robust Watermarking Based on Quaternion Singular Value Decomposition and Coefficient Pair Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03631v1
• Date: Fri, 6 Nov 2020 23:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:42:41.392317
• Title: Efficient Robust Watermarking Based on Quaternion Singular Value Decomposition and Coefficient Pair Selection
• Title（参考訳）: 四元数特異値分解と係数対選択に基づく効率的なロバスト透かし
• Authors: Yong Chen, Zhi-Gang Jia, Ya-Xin Peng, Yan Peng
• Abstract要約: 第四次特異値分解(QSVD)は、歪みの少ない透かし画像から高品質な透かしを抽出できるデジタル透かしの堅牢な技術である。 複雑性の爆発」問題に対処する改良された代数的構造保存法を提案する。 単一の想像単位に透かしを埋め込む従来のQSVDとは異なり、透かしを最適な隠れ位置に適応的に埋め込むことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.724915024552869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quaternion singular value decomposition (QSVD) is a robust technique of digital watermarking which can extract high quality watermarks from watermarked images with low distortion. In this paper, QSVD technique is further investigated and an efficient robust watermarking scheme is proposed. The improved algebraic structure-preserving method is proposed to handle the problem of "explosion of complexity" occurred in the conventional QSVD design. Secret information is transmitted blindly by incorporating in QSVD two new strategies, namely, coefficient pair selection and adaptive embedding. Unlike conventional QSVD which embeds watermarks in a single imaginary unit, we propose to adaptively embed the watermark into the optimal hiding position using the Normalized Cross-Correlation (NC) method. This avoids the selection of coefficient pair with less correlation, and thus, it reduces embedding impact by decreasing the maximum modification of coefficient values. In this way, compared with conventional QSVD, the proposed watermarking strategy avoids more modifications to a single color image layer and a better visual quality of the watermarked image is observed. Meanwhile, adaptive QSVD resists some common geometric attacks, and it improves the robustness of conventional QSVD. With these improvements, our method outperforms conventional QSVD. Its superiority over other state-of-the-art methods is also demonstrated experimentally.
• Abstract（参考訳）: 第四次特異値分解(QSVD)は、歪みの少ない透かし画像から高品質な透かしを抽出できるデジタル透かしの堅牢な技術である。 本稿では,QSVD法をさらに研究し,効率的なロバストな透かし手法を提案する。 従来のqsvd設計で発生した「複雑性の爆発」問題に対処するため,改良した代数構造保存法を提案する。 qsvdに2つの新しい戦略、すなわち係数対選択と適応埋め込みを組み込んで秘密情報を盲目的に送信する。 一つの想像単位に透かしを埋め込む従来のQSVDとは異なり、正規化クロスコリレーション(NC)法を用いて、透かしを最適な隠れ位置に適応的に埋め込む方法を提案する。 これにより相関の少ない係数対の選択が避けられ、係数値の最大修正を減らして埋め込みの影響を低減することができる。 このように、従来のqsvdと比較して、提案する透かし戦略は、単一のカラー画像層に対するより多くの修正を回避し、透かし画像の視覚的品質をより良く観察する。 一方、適応型qsvdは幾何攻撃に抵抗し、従来のqsvdのロバスト性を向上させる。 これらの改善により、従来のQSVDよりも優れる。 他の最先端手法よりも優れていることも実験的に実証されている。

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