Enhancing Image Watermarking: An Innovative Multi-Objective Genetic Algorithm-Based DWT-SVD Approach for Robustness and Imperceptibility
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the enhancement of the image watermarking algorithm through its robustness and imperceptibility.We propose a watermarking method for protecting image data that is established using an optimal Discrete Wavelet Transform and Singular Value Decomposition (DWT-SVD).A multi-objective genetic algorithm (MOGA) with two conflicting objectives (i.e., PSNR and Hamming Distance (HD)) is employed to minimize the embedding distortion and maximize the robustness.These goals are achieved by merging natural selection and GA, producing a powerful tool for coefficients embedding optimization.GA has been used to guide the selection process of DWT coefficients for watermark embedding.We use Arnold transform to scramble the watermark bits to increase the watermark security.Consequently, various evaluation functions such as Peak signal-to-noise and SSIM are calculated to examine the watermarked image quality.Eventually, the selected coefficients represent the optimal choices to minimize the embedding distortion and maximize the robustness against attack.The final results of experiments demonstrate that the presented method is robust to many types of attacks, namely, Salt & Pepper, Gaussian, Speckle, Poisson, Resizing, Rotation, Median filter, cropping, and compression.The findings demonstrate that the suggested method performed better by implying embedding distortion and attack resistance than the current techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».