Digital Image Watermarking Using Singular Value Decomposition

Abstract

الملخص
يقدم هذا البحث تضمين العلامة المائية الصورية الرقمية باستخدام نظرية الجبر الخطي المسماة تحليل القيمة المفردة SVD. أن نموذج تضمين العلامة المائية SVD يضمن بنجاح وبشكل غير مرئي تضمين العلامة المائية في الصور. أن طريقة SVD بإمكانها تحويل المصفوفة الى ثلاثة مصفوفات هي USV. أن تضمين العلامة المائية هو عملية دمج البيانات في عنصر من عناصر الوسائط المتعددة والتي تستخدم بشكل اساسي لحماية حقوق النشر والتأليف واغراض أخرى. أن النماذج المقترحة حاليا" تحوير قيم البيكسل أو معاملات التحويل . تحليل القيمة المفردة SVD هي عبارة عن التحليل العددي المستخدم في العديد من مجالات معالجة الاشارة بضمنها كبس الصور . في نموذج العلامة المائية المبني على اساس استخدام تحليل القيمة المفردة يتم تحوير القيم المفردة للصورة المغطاة لدمج بيانات العلامة المائية .هذه الطريقة تقترح نموذج أمثل من تضمين العلامة المائية المبني على اساس SVD والذي يقوم بدمج العلامة المائية في خطوتين في الخطوة الاولى يتم تقسيم الصورة المغطاة الى أجزاء صغيرة وتضمين بيانات العلامة المائية في كل جزء من هذه الصورة اما في الخطوة الثانية فيتم أستخلاص بيانات العلامة المائية من الصورة الرقمية المتضمنة للعلامة المائية. تم تنفيذ جميع الاختبارات باستخدام لغة MATALB .
ABSTRACT
This paper presents a digital image watermarking that applied theory of linear algebra called “Singular Value Decomposition (SVD)” to digital image watermarking .SVD watermarking scheme, which successfully embeds watermarks into images imperceptible way .SVD method can transform matrix A into product USV .
Watermarking, is the process of embedding data into a multimedia cover , and can be used primarily for copyright protection and other purposes. Schemes that have recently been proposed modify the pixel values or Transform domain coefficients. The Singular Value Decomposition (SVD) is a practical numerical tool with applications in a number of signal processing fields including image compression. In an SVD-based watermarking scheme, the singular values of the cover image are modified to embed the watermark data. This method has been proposed an optimal SVD-based watermarking scheme that embeds the watermark in two steps. In the first step, the cover image is divided into smaller blocks and a piece of the watermark is embedded in each block. In the second step extracting the watermark from the watermarked image.
All tests and experiments are carried out using MATLAB as computing environment and programming language.