Các mục tiêu chính của kỹ thuật tạo hình mờ miền tần số là nhúng các hình mờ vào các hệ số phổ của hình ảnh. Các phép biến đổi thường được sử dụng nhất là Biến đổi Cosin rời rạc (DCT), Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) và Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT).
Lý do chính cho việc tạo hình mờ trong miền tần số là bản chất của hệ thống thị giác của con người (HVS) được thu nhận tốt hơn bởi các hệ số phổ.
-
Biến đổi cosin rời rạc (DCT) - DCT giống như một Fourier Transform. Nó có thể xác định dữ liệu theo không gian tần số thay vì không gian biên độ. Điều này có lợi vì nó tương ứng nhiều hơn với phương pháp mà con người cảm nhận được ánh sáng, do đó, phần không được nhận thức có thể được nhận ra và vứt bỏ.
Kỹ thuật watermarking dựa trên DCT rất mạnh so với kỹ thuật miền không gian. Các thuật toán như vậy rất mạnh mẽ đối với các hoạt động xử lý hình ảnh đơn giản như lọc thông thấp, điều chỉnh độ sáng và độ tương phản, làm mờ, v.v.
Tuy nhiên, chúng rất phức tạp để thực hiện và đắt hơn về mặt tính toán. Đồng thời, chúng cũng yếu khi chống lại các cuộc tấn công hình học như xoay, chia tỷ lệ, cắt xén, v.v.
Watermarking miền DCT có thể được định nghĩa thành watermarking DCT toàn cầu và watermarking DCT dựa trên khối. Nhúng vào phần thiết yếu về mặt cảm nhận của hình ảnh có lợi thế riêng bởi vì hầu hết các sơ đồ nén đều loại bỏ phần không đáng kể về mặt cảm nhận của hình ảnh.
Có các bước sau trong DCT như sau -
-
Nó có thể được sử dụng để phân đoạn hình ảnh thành các khối 8x8 không chồng chéo.
-
Nó có thể áp dụng DCT chuyển tiếp cho từng khối này.
-
Nó có thể áp dụng một số tiêu chí lựa chọn khối (ví dụ:HVS).
-
Nó có thể áp dụng các tiêu chí lựa chọn hệ số (ví dụ:cao nhất).
-
Nó có thể được nhúng hình mờ bằng cách sửa đổi các hệ số đã chọn.
-
Nó có thể được áp dụng biến đổi DCT nghịch đảo trên mỗi khối.
-
-
Biến đổi wavelet rời rạc (DWT) - Wavelet Transform là một phương pháp tiếp cận hiện đại thường được sử dụng trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số, nén, watermarking, v.v. Các phép biến đổi dựa trên các sóng nhỏ, được gọi là wavelet, tần số thay đổi và khoảng thời gian giới hạn.
Phép biến đổi Wavelet biến hình ảnh thành ba hướng không gian, chẳng hạn như ngang, dọc và chéo. Do đó, các wavelet phản ánh các tính năng dị hướng của HVS một cách chính xác hơn. Độ lớn của hệ số DWT lớn hơn ở các dải thấp nhất (LL) ở mọi cấp độ phân hủy và nhỏ hơn đối với các dải khác (HH, LH và HL).
Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) thường được sử dụng trong một phương pháp rộng rãi của các ứng dụng xử lý tín hiệu, bao gồm nén âm thanh và video, loại bỏ nhiễu trong âm thanh và mô phỏng phân phối ăng-ten không dây.
-
Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) - Nó có thể thay đổi một hàm liên tục thành các phần tử tần số của nó. Nó có khả năng chống lại các cuộc tấn công hình học như xoay, chia tỷ lệ, cắt xén, dịch, v.v.
DFT hiển thị bất biến dịch. Sự thay đổi không gian trong hình ảnh ảnh hưởng đến mô tả theo từng giai đoạn của hình ảnh nhưng không ảnh hưởng đến mô tả độ lớn hoặc sự thay đổi vòng tròn trong miền không gian không ảnh hưởng đến độ lớn của phép biến đổi Fourier.