Resumen

Presentamos un detector de hipótesis RAO mediante el modelado de la distribución de Cauchy para los coeficientes de subbanda de la transformada de contorno sin submuestreo (NSCT) en el campo del marcado de agua de imágenes de espectro ensanchado aditivo. En primer lugar, los coeficientes de subbanda NSCT se modelaron siguiendo las distribuciones de Cauchy, y el ajuste de bondad muestra que la distribución de Cauchy se ajusta a los coeficientes de subbanda NSCT con mayor precisión que la distribución gaussiana generalizada (GGD) utilizada habitualmente. En segundo lugar, se derivó un detector de marcas de agua de prueba RAO ciego en el dominio NSCT, que no necesita el conocimiento de la fuerza de incrustación en el extremo receptor. Por último, en comparación con los otros tres detectores de última generación, se evaluó la robustez del esquema de marca de agua propuesto cuando las imágenes con marca de agua fueron atacadas por compresión JPEG, ruido aleatorio, filtrado de paso bajo y filtrado medio. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con los otros tres detectores, el detector RAO propuesto garantiza la menor probabilidad de fallo bajo la probabilidad dada de falsa alarma.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Detector de hipótesis de Rao; distribución de Cauchy; transformada contourlet sin submuestreo; coeficientes de subbanda nsct; distribución gaussiana generalizada; esquema de marca de agua.
• Keywords:Rao hypothesis detector; cauchy distribution; nonsubsampled contourlet transform; nsct subband coefficients; generalized gaussian distribution; watermarking scheme