2．2 協(xié)同水印檢測算法對水印的恢復能力對宿主圖像加入不同的椒鹽噪聲，運用協(xié)同水印檢測算法對水印進行檢測和恢復能力的實驗，實驗結果如圖5。圖5（a）是加入椒鹽噪聲后載體圖像和水印圖像的破壞程序關系圖，它表明載體圖像退化程度與水印的退化程度成正比。圖5（b）表明典型的加入椒鹽噪聲強度與水印檢測迭代步數(shù)的關系。由圖5（b）可知，當椒鹽系數(shù)在0～0.954范圍內變化時，本算法有效；當椒鹽噪聲的強度系數(shù)在0.954～1范圍內變化時，本算法失效；然后椒鹽噪聲系數(shù)達到0.954時，受損的圖像與原載體圖像的相關權為0.010984，損壞的載體圖像已沒有檢測研究價值，水印圖像檢測已沒有意義。 另外，本試驗還對嵌入的水印載體圖像進行了剪切、梯度銳化等不同強度的退化處理試驗。試驗結果如表2所示，實驗結果證明，上述三種都能較好地檢測和恢復水印。表2還可以看出，該水印檢測算法對于類似白噪聲信號的數(shù)字水印更加有效，這與水印要求是加密或接近信道噪聲的要求是一致的。表1 提取的水印圖像與原因像的PSNR和NC退化處理 高斯噪聲 灰度拉伸 剪切 JPEG壓縮 拉普拉斯銳化 NC 0.0458 0.0760 0.1466 0.02165 0.06338 PSNR 7.9955 5.0509 10.166 7.8592 8.0456 退化處理 圖像平滑 椒鹽噪聲 Soble算子 梯度銳化 中值濾波 NC 0.0543 0.1151 0.06736 0.6365 0.2540 表2 圖像退化強度與迭代步數(shù)的關系椒鹽噪聲系數(shù) 0.18 0.36 0.54 0.72 0.95 沒有加密 115 121 137 166 不能 加密 106 114 119 122 223 剩余圖像大小 224～224 160～160 128～128 64～64 32～32 沒有加密 224 不能 不能 不能 不能 加密 154 135 132 123 113 梯度銳化 10 20 30 40 50 沒有加密 100 104 108 115 125 加密 92 94 99 104 1103 實驗結果分析結論從上述一系列的退化處理實驗結果可以看出：（1）協(xié)同水印檢測算法對噪聲攻擊、灰度拉伸、灰度均衡、線性變換、水滑、低通與中值濾波等圖像退化處理有效有較好的恢復性和準確性；（2）本算法對受到JPEG壓縮和高斯噪聲的退化處理的圖像檢測能力較弱，但在品質變化不明顯的情況下，本算法仍然有效；（3）實驗中還發(fā)現(xiàn)，嵌入的原始水印圖像越接近偽隨機噪聲的圖像，檢測和恢復水印的準確性越高，且檢測速度變化不明顯。如何進一步確定協(xié)同檢測算法對各種水印嵌入算法的適用性是進一步研究的課題。 來源：電子技術應用 作者：胡漢平 李新天 陳永強 張寶良
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