Главная
Технологія та конструювання в електронній апаратурі, 2024, № 1-2, с. 33-42.
DOI: 10.15222/TKEA2024.1-2.33
УДК 004.056.55
Неспотворюючий алгоритм вбудовування цифрового водяного знаку у медичні зображення
(українською мовою)
Садченко А. В., Кушніренко О. А.

Україна, м. Одеса, Національний університет «Одеська політехніка».

Запропоновано адаптивний до впливу шумів та спотворень найменших значущих бітів алгоритм вбудовування цифрового водяного знаку в зображення, яке зберігатиметься на паперовому носії, без спотворень його вихідних параметрів. Водяним знаком може бути як графічна, так і текстова інформація, наприклад опис медичного зображення. Вбудовування цифрового водяного знаку здійснюється шляхом масштабування простору, що займає медичне зображення, та модифікації значень додаткових пікселів, утворених в процесі масштабування.

Ключові слова: зображення, цифровий водяний знак, паперовий носій, адаптивний алгоритм, масштабування простору, шум, спотворення інформації.

Дата подання рукопису 15.05 2024
Використані джерела
  1. Mohanty S. P., Sengupta A., Guturu P., Kougianos E. Everything you want to know about watermarking: from paper marks to hardware protection. IEEE Consumer Electronics Magazine, 2017, vol. 6, no. 3, pp. 83 – 91, https://doi.org/10.1109/MCE.2017.2684980
  2. Chandramouli R., Memon N., Rabbani M. Digital watermarking. Encyclopedia of Imaging Science and Technology. Ed. by J. P. Hornak. Hoboken, NJ, Wiley, 2002.
  3. Наріманова О.В., Семенченко Д.М. Метод захисту QR-коду з використанням цифрового водяного знаку. Інформатика та мат. методи в моделюванні, 2013, т. 3, № 4, с. 361 – 368.
  4. Кушниренко О.А., Садченко А.В., Троянский А.В. Повышение помехоустойчивости “скользящего” корреляционного алгоритма распознавания печатных символов. Восточно-Европейский журнал передовых технологий, 2014, vol. 4, no. 2 (70), с. 32 – 36. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26303 (Rus)
  5. Wang X., Zhang S., Wang L. et al. Locally optimum image watermark decoder by modeling NSCT domain difference coefficients with vector based Cauchy distribution. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019, vol. 62, рр. 309 – 329, https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2019.05.012
  6. Li H., Guo X. Embedding and extracting digital watermark based on DCT algorithm. Journal of Computer and Communications, vol. 6, no.11, рр. 287 – 298. https://doi.org/10.4236/jcc.2018.611026
  7. Niu P., Wang X., Yang H. et al. A blind watermark algorithm in SWT domain using bivariate generalized Gaussian distributions. Multimedia Tools and Applications, 2020, vol. 79, рр. 13351 – 13377, https://doi.org/10.1007/s11042-019-08504-1
  8. Садченко А. В, Кушніренко О. А., Кушніренко Н. П. та ін. Модифікований адитивний метод вбудови цифрового водяного знаку. Труди XXІ МНПК «Сучасні інформаційні та електронні технології», Україна, м. Одеса, 2020, с. 21 – 23.
  9. Sinha Roy S., Basu A., Chattopadhyay A. et al. Hardware execution of a saliency map based digital image watermarking framework. Multimedia Tools and Applications, 2021, vol. 80, pp. 27245 – 27258, https://doi.org/10.1007/s11042-021-11046-0
  10. Яремчук Ю. Є., Карпінець В. В., Зоря І. С., Козак Д. О. Підвищення стійкості цифрових водяних знаків у потокових відеозаписах на основі диференціального вбудовування енергії (DEW). Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2023, № 1, c. 55 – 64. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-166-1-55-64
  11. Yongqiang Ma, Wei Sun, Jing Bian et al. Embedding and extraction of color image digital watermark based on quaternion fourier transform. International Journal of Frontiers in Sociology, 2021, vol. 3, iss. 17, pp. 1–7. https://doi.org/10.25236/IJFS.2021.031701
  12. Wang H. Research on digital image blind watermarking algorithm based on DCT domain. Modern Vocational Education, 2016, no. 14, рр. 76 – 77.
  13. Sadchenko A., Kushnirenko O., Plachinda O. Fast lossy compression algorithm for medical images. Proc. of the 2016 International Conference on Electronics and Infor-mation Technology (EIT 2016). Ukraine, Odesa, 2016, https://doi.org/10.1109/ICEAIT.2016.7500995
  14. Gonzalez-Lee M., Vazquez-Leal H., Gomez-Aguilar J.F. et al. Exploring the cross-correlation as a means for detecting digital watermarks and its reformulation into the fractional calculus framework. IEEE Access, 2018, vol. 6, pp. 71699 – 71718, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2882405
  15. Садченко А. В., Кушниренко О. А., Троянский А. В., Савчук Ю. А. Адаптивный алгоритм снижения уровня импульсного шума на изображениях с камер видеонаблюдения. Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1 – 2, с. 21 – 27. https://doi.org/10.15222/TKEA2021.1-2.21
  16. Hemdan E. E.-D. An efficient and robust watermarking approach based on single value decompression, multi-level DWT, and wavelet fusion with scrambled medical images. Multimedia Tools and Applications, 2021, vol. 80, no. 2, рр. 1749 – 1777. https://doi.org/10.1007/s11042-020-09769-7
  17. Veni M., Meyyappan T. Digital image watermark embedding and extraction using oppositional fruit fly algorithm. Multimedia Tools and Applications, 2019, vol. 78, no. 19, pp. 27491 – 27510. https://doi.org/10.1007/s11042-019-7650-0
  18. Sharma S. S., Chandrasekaran V. A robust hybrid digital watermarking technique against a powerful CNN-based adversarial attack. Multimedia Tools and Applications, 2020, vol. 79, no. 43, pp. 32769 – 32790. https://doi.org/10.1007/s11042-020-09555-5