DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-42088-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42014765
تاريخ النشر: 2026-04-21
المؤلف: Nada I. Elbatawy وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات التشفير المتقدمة وإضافة العلامات المائية
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتضمين العلامات المائية العمياء للصور الملونة يجمع بين تحويل أرنولد مع تضمين العلامة المائية في المجال المحول باستخدام لحظات هان المعدلة. هذه الطريقة تستخرج بفعالية ميزات الصورة الرئيسية وتدمج علامة مائية مشفرة في مقادير لحظات هان لكل كتلة عبر تعديل التهشير، مما يضمن القوة ضد مختلف الهجمات. تشير النتائج التجريبية إلى كفاءة عالية، حيث تصل قيم نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) ومؤشر التشابه الهيكلي (SSIM) إلى 64.693 ديسيبل و0.9998، على التوالي. في السيناريوهات التي لا توجد فيها هجمات، تحقق استخراج العلامة المائية معدل خطأ بت (BER) قدره 0 وارتباط متقاطع طبيعي (NCC) قدره 1، مع الحفاظ على معدل BER متوسط قدره 0.00001 وNCC قدره 0.9998 تحت ظروف هجوم متعددة.
تستخدم الإطار المقترح علاقات تكرارية محسنة تتضمن متعددات هان لحساب لحظات قنوات الألوان وتشتمل على عملية إعادة بناء مخصصة لاستعادة الصورة الأصلية بدقة. هذه الخطة لتضمين العلامات المائية العمياء والآمنة بالكامل لا تتطلب الصورة الأصلية، مما يعزز حماية حقوق الطبع والنشر والتحقق من الملكية للصور الملونة. تظهر التقييمات الشاملة على مجموعة بيانات متنوعة من الصور الطبيعية والطبية والجوية تفوق الطريقة على التقنيات الحالية، مما يعرض جودة بصرية ممتازة ودقة استعادة قوية للعلامة المائية. بينما تظهر الطريقة قوة ملحوظة ضد مجموعة متنوعة من هجمات معالجة الصور والهجمات الهندسية، إلا أنها تظل عرضة لتصفية الوسيط والضوضاء الغاوسية. ستسعى الأبحاث المستقبلية إلى دمج لحظات هان مع تقنيات لحظة منفصلة إضافية لتعزيز القوة ضد هذه التحديات المحددة.
طرق
تحدد المنهجية المقترحة تقنيات لإعادة بناء وتضمين العلامات المائية للصور الملونة باستخدام لحظات هان. تتضمن إعادة بناء الصورة تحليل قنوات الألوان وتطبيق التحويل العكسي بناءً على معاملات لحظة هان. تتيح هذه الطريقة إعادة بناء فعالة للصورة الأصلية مع الحفاظ على سلامة المعلومات اللونية.
بالنسبة لتضمين العلامات المائية، تدمج المنهجية العلامة المائية داخل مجال لحظة هان، والذي تم تصميمه لتحقيق كل من عدم الإدراك والمرونة ضد هجمات معالجة الصور الشائعة. يبرز هذا التركيز المزدوج على إعادة البناء وتضمين العلامات المائية إمكانيات لحظات هان في تعزيز أمان وجودة الصورة.
نتائج
في قسم النتائج، تم تقييم أداء خوارزمية تضمين العلامات المائية المقترحة باستخدام مجموعة بيانات تضمنت ثلاث فئات رئيسية من الصور الملونة كصور مضيفة، إلى جانب أربع صور علامات مائية ثنائية. كانت كل صورة مضيفة ملونة تقيس 512 × 512 × 3 بكسل، بينما كانت كل صورة علامة مائية 64 × 64 بكسل. تضمنت مجموعة البيانات صورًا ملونة طبيعية (مثل: منزل، فلفل، قارب شراعي)، وصورًا ملونة طبية (مثل: سرطان الدماغ، ورم الدماغ، سرطان الثدي، قاع العين)، وصورًا جوية تم التقاطها من زوايا مختلفة.
كانت التجارب تهدف إلى تقديم مقارنة عادلة ضد خمس طرق موجودة لتضمين العلامات المائية. يبرز هذا التقييم الشامل عبر أنواع الصور المتنوعة القوة والفعالية للخوارزمية المقترحة في تطبيقات تضمين العلامات المائية. تشير النتائج إلى إمكانيات كبيرة للخوارزمية في الحفاظ على سلامة الصورة أثناء تضمين معلومات العلامة المائية.
نقاش
في السنوات الأخيرة، اكتسبت تقنيات تضمين العلامات المائية العمياء لحماية حقوق الطبع والنشر للصور الملونة أهمية بسبب قدرتها على تضمين واستخراج العلامات المائية دون الحاجة إلى الصورة الأصلية. تم تطوير طرق متنوعة، تستخدم تحويلات رياضية مختلفة وتقنيات استخراج الميزات لتحسين القوة، وعدم الإدراك، والأمان. ومع ذلك، تكافح العديد من الطرق الحالية لتحقيق توازن بين القوة ضد الهجمات مع الحفاظ على جودة بصرية عالية. تقترح هذه الورقة خطة محسنة لتضمين العلامات المائية العمياء باستخدام لحظات هان، والتي تظهر كفاءة حسابية متفوقة وقوة، خاصة للصور الملونة.
يسلط النقاش الضوء على تطور تقنيات تضمين العلامات المائية، مصنفة إياها إلى خوارزميات في مجال الفضاء وخوارزميات في مجال التردد. تتلاعب الطرق في مجال الفضاء بقيم البكسل مباشرة، مما قد يضر بالجودة البصرية وتكون عرضة لهجمات مثل تساوي الهيستوغرام والتكبير. في المقابل، تعدل الطرق في مجال التردد المعاملات المحولة، مما يوفر عدم إدراك أفضل وقوة ضد الهجمات الشائعة. تستعرض الورقة استراتيجيات متنوعة لتضمين العلامات المائية، بما في ذلك تلك المعتمدة على تحويل فورييه المنفصل (DFT)، وتحويل كوساين المنفصل (DCT)، وتحويل الموجات المنفصل (DWT)، مع التركيز على نقاط قوتها وضعفها. تستفيد الطريقة المقترحة من لحظات هان المنفصلة، التي توفر توازنًا بين الكفاءة الحسابية والقوة، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات في الوقت الحقيقي مع الحفاظ على جودة عالية للعلامة المائية ضد التلاعبات الشائعة في الصور.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-42088-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42014765
Publication Date: 2026-04-21
Author(s): Nada I. Elbatawy et al.
Primary Topic: Advanced Steganography and Watermarking Techniques
Overview
The research paper presents a novel blind watermarking approach for color images that combines the Arnold transformation with watermark embedding in the transformed domain using modified Hahn discrete moments. This method effectively extracts key image features and embeds an encrypted watermark into the magnitudes of the Hahn moments for each block via dither modulation, ensuring robustness against various attacks. Experimental results indicate high efficiency, with peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index (SSIM) values reaching 64.693 dB and 0.9998, respectively. In scenarios without attacks, the watermark extraction achieves a bit error rate (BER) of 0 and normalized cross-correlation (NCC) of 1, while maintaining an average BER of 0.00001 and NCC of 0.9998 under multiple attack conditions.
The proposed framework utilizes enhanced recurrence relations involving Hahn polynomials for computing color channel moments and includes a dedicated reconstruction process for accurately restoring the original image. This fully blind and secure watermarking scheme does not require the original image, thereby enhancing copyright protection and ownership verification for color images. Comprehensive evaluations on a diverse dataset of natural, medical, and aerial images demonstrate the method’s superiority over existing techniques, showcasing excellent visual quality and strong watermark recovery accuracy. While the approach exhibits notable robustness against a variety of image processing and geometric attacks, it remains vulnerable to median filtering and Gaussian noise. Future research will aim to integrate Hahn moments with additional discrete moment techniques to bolster robustness against these specific challenges.
Methods
The proposed methodology outlines techniques for reconstructing and watermarking color images utilizing Hahn moments. Image reconstruction involves decomposing the color channels and applying the inverse transform based on Hahn moment coefficients. This approach allows for effective reconstruction of the original image while maintaining the integrity of the color information.
For watermarking, the methodology embeds the watermark within the Hahn moment domain, which is designed to achieve both imperceptibility and resilience against typical image processing attacks. This dual focus on reconstruction and watermarking highlights the potential of Hahn moments in enhancing image security and quality.
Results
In the results section, the performance of the proposed watermarking algorithm was evaluated using a dataset that included three primary classes of color images as host images, alongside four binary watermark images. Each color host image measured 512 × 512 × 3 pixels, while each watermark image was 64 × 64 pixels. The dataset comprised natural color images (e.g., House, Peppers, Sailboat), medical color images (e.g., Brain Cancer, Brain Tumor, Breast Cancer, Fundus), and aerial images captured from various viewpoints.
The experiments aimed to provide a fair comparison against five existing watermarking methods. This comprehensive evaluation across diverse image types highlights the robustness and effectiveness of the proposed algorithm in watermarking applications. The results indicate significant potential for the algorithm in preserving image integrity while embedding watermark information.
Discussion
In recent years, blind watermarking techniques for color image copyright protection have gained prominence due to their capacity to embed and extract watermarks without needing the original image. Various methods have been developed, employing different mathematical transforms and feature extraction techniques to improve robustness, imperceptibility, and security. However, many existing approaches struggle to balance robustness against attacks with the preservation of high visual quality. This paper proposes an enhanced blind watermarking scheme utilizing Hahn moments, which demonstrates superior computational efficiency and robustness, particularly for color images.
The discussion highlights the evolution of watermarking techniques, categorizing them into spatial-domain and frequency-domain algorithms. Spatial-domain methods manipulate pixel values directly, which can compromise visual quality and are vulnerable to attacks like histogram equalization and scaling. In contrast, frequency-domain methods modify transformed coefficients, offering better imperceptibility and robustness against common attacks. The paper reviews various watermarking strategies, including those based on discrete Fourier transform (DFT), discrete cosine transform (DCT), and discrete wavelet transform (DWT), emphasizing their strengths and weaknesses. The proposed method leverages discrete Hahn moments, which provide a balance between computational efficiency and robustness, making it suitable for real-time applications while maintaining high watermark quality against common image manipulations.