ЗАЩИТА ПОЛИГРАФИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВЫХ ВОДЯНЫХ ЗНАКОВ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Предложены алгоритмы стеганографического встраивания и извлечения цифровых водяных знаков (ЦВЗ), встраиваемых в цифровой оригинал полиграфической продукции, с целью защиты авторских прав на нее. Встроенный ЦВЗ устойчив к искажениям, вносимым в изображения в процессе их печати и сканирования, и визуально незаметен. Стойкость алгоритма извлечения к геометрическим искажениям достигается за счет использования алгоритма восстановления исходной геометрии изображения путем сопоставления особых точек искаженной копии изображения-контейнера и изображения-оригинала. Приведены результаты тестирования стойкости алгоритма как к смоделированным искажениям канала печати и сканирования, так и к искажениям, вносимым в изображения при использовании реальных печатающего и сканирующего устройств. Также рассмотрено влияние процесса встраивания на качество изображения.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Mitekin, V. A., Sergeev, A. V., Fedoseev, V. A., & Bogomolov, D. M. (2007). Modeli steganograficheskoj sistemy i obobshhennogo algoritma vstraivanija CVZ v poligraficheskie izdelija [Steganography system model and the generalized algorithm embedding a digital watermark in printing products]. Komp'juternaja optika [Computer optics], 31(4), 95–100. (In Russ.).
Gribunin, V. G., Okov, I. N., & Turincev, I. V. (2009). Cifrovaja steganografija [Digital steganography]. Moscow: Solon-Press. (In Russ.).
Glumov, N. I., Mitekin, V. A., Sergeev, A. V., & Fedoseev, V. A. (2008). Algoritm izvlechenija skrytoj informacii iz otskanirovannyh poligraficheskih izdelij [An algorithm for extracting invisible information from scanned polygraphic products]. Vestnik SGAU [Herald of Samara State Aerospace University], 2(15), 216–220. (In Russ.).
Gruzman, I. S., Kirichuk, V. S., Kosyh, V. P., Peretjagin, G. I., & Spektor, A. A. (2000). Cifrovaja obrabotka izobrazhenij v informacionnyh sistemah [Digital image processing in information systems]. Novosibirsk: NGTU (In Russ).
Lin, C. Y., & Chang, S. F. (1999). Distortion modeling and invariant extraction for digital image print–and–scan process. Taipei. In International Symposium on Multimedia Information Processing. URL: https://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/publications/99/cylin-modelscan.pdf.
Shiffman H. R. (2003). Oshhushhenie i vosprijatie [Sensation and perception]. St.-Petersburg: Piter. (In Russ.).
Loeffler, C., Ligtenberg, A., & Moschytz, G. (1989). Practical Fast 1-D DCT Algorithms with 11 Multiplications. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, (2), 988–991. IEEE. DOI: 10.1109/icassp.1989.266596.
Lowe, G. D. (2004). Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision, (60), 91–110. DOI: 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94.
Fischler, M. A., & Bolles, R. C. (1981). Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 24(6), 381–395. DOI: 10.1145/358669.358692.
Рекомендуемые статьи автора (авторов)
- Е. А. ГОЛОВАТАЯ, В. С. САДОВ, МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ТРЕХМЕРНОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ СЦЕН ПО ДАННЫМ ВИДЕОЭНДОСКОПИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2019)
- А. В. КУРОЧКИН, В. С. САДОВ, МЕТОДЫ АНАЛИЗА И СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В КЛАССИФИКАЦИОННЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЯХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С УЧИТЕЛЕМ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2019)