《表2 各水印技术的鲁棒性测试Tab.2 Robustness testing of watermarking techniques》

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《基于视觉内容分析和遗传算法优化的鲁棒图像水印算法》

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理想的水印技术除了具备较高的不可感知性之外，还应有较强的鲁棒性[2]。为了反映文中方案的鲁棒性，以图7m—v为样本，对其施加不同类型的攻击，见表1。随后，利用文中方案与文献[8]、文献[10]对应的水印提取过程，从几何变换后水印图像中提取水印信息，并通过计算初始水印与其之间的PSNR与NC值[14]来客观评价，测试数据见表2。根据表2中数据可知，水印图像在遇到几何变换时，3种技术提取的水印都存在失真现象。然而，除了旋转攻击外，所提技术的鲁棒性要略低于文献[8]，对于其他类型的几何攻击，所提技术的抗攻击能力最高，表现出理想的鲁棒性，可检测出清晰完整的水印，其PSNR，NC值始都要大于对照组。文献[8]、文献[10]2种方案的鲁棒性有待提高，当水印图像遇到几何变换时，其检测的水印都存在失真现象，相应的PSNR，NC值均低于文中方法。原因是所提方案采用了归一化相关系数NC来设计遗传算法的适应度函数，通过执行遗传算法来寻找最优的嵌入强度，可最大程度提高水印系统的鲁棒性。文献[8]则是依据载体图像的照度特性和纹理特征来确定嵌入强度，并将水印图像与初始载体进行匹配来检测水印，使其同样具有较高的抗几何攻击能力，但是此技术的嵌入强度主要是根据子块的方差来确定，虽然具有适应性，但是不能确定出最佳值，导致其鲁棒性要略低于所提技术，而文献[10]算法在水印嵌入过程中，利用一个经验值作为嵌入强度，没有考虑像素的嵌入强度对水印系统的影响，使其鲁棒性不理想。