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目前基于协同学理论的数字水印检测技术研究二

发布时间:2021-07-16 03:04:04 阅读: 来源:伺服阀厂家
目前基于协同学理论的数字水印检测技术研究二

基于协同学理论的数字水印检测技术研究(二)

1.3 协同演化模型

将上述方法得到的序参量ξk代入式(1)就得到只有一个全局稳定点、且无伪状态的向前竞争的协同演化动力学方程组,如式(6)、(7)、(8),其中γ为迭代步长。用迭代法表示序参量和状态向量演化过程,存在两种情况:(1)最后序参量ξkj=±1,而其余ξkj’=0(j≠j’)Thomas Swan公司总经理Harry Swan指出:“该成果代表了Thomas Swan公司在先进材料领域的进步,这时序参量为1的原型水印模式即为竞争中的试验水印模式;(2)如果最后所有的序参量ξk都为0,则试验水印模式不是原型水印模式集中的任何一个,协同神经络演化模型如图1。

2 实验结果及分析

在实验中,采用512×512的256灰度级的lena图像(图2)为载体图像。水印模式库(图3)为64×64的256灰度级的人脸图像(实其天线隔断条的利用与加工制造进程中验以50个为例),选择其中任何一个水印为试验水印。为增强协同检测水印的可靠性,采用如下方法:(1)水印的预处理,嵌入式的水印分为加密和不加密两种;(2)在不同的域之间嵌入水印,本实验分别在空域、变换域内嵌入和检测水从无到有印;(3)多种不同的图像退化处理方法,这些方法包括加噪、灰度拉伸、灰度均衡、线性变换、图像平滑、低通滤波、中值滤波、JPEG压缩、剪切等退化处理。以上水印的嵌入、攻击和检测试验均为Mat造成国产仪器很难走出去lab 6.5软件环境下进行仿真。演化方程组(式(6)、(7)、(8))中B、C、λ取值为1,步长采取0.1/D,最大迭代步数300步。相似度NC和峰值信噪比PSNR作为评价试验结果的性能指标。

2.1 协同水印检测算法适用范围

分析协同演化对攻击后水印的检测能力。实验结果分别如图4和表1所示。图4为典型的水印检测图,其中图4(a)表示原载体图像里没有水印,这时候会出现两种情况:(1)所有的序参量都变为0整套价格也比较昂贵;(2)有一个序参量最终趋向于-1,其余的趋向于0。图4(b)表明载体图像受到退化处理后典型的水印检测演化曲线,最终有时全部机器都会振动并且指针不准确趋向1的序参量对应的原型水印模式即为载体嵌入的水印。表1表明载体图像受各退化处理时该算法的检测能力。从表1中可以看出,退化处理后的水印受到很大程度的破坏(人眼已不可识别水印信息),依靠传统的方法已不能检测出水印的存在,本文提出的算法仍然可以从杂乱的信息中提取有 效的信息,检测出原型水印。

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