Watermarking in multimedia
El objetivo de la tarea es probar ambos lados de las marcas de agua digitales: insertar marcas de agua visibles e invisibles en una imagen e intentar eliminarlas o dañarlas. El ejercicio combina el trabajo gráfico en GIMP, el procesamiento de imágenes en Python y la medición de la robustez de las marcas de agua LSB y DCT.
Las marcas de agua visibles se eliminan manualmente en GIMP y automáticamente mediante desenfoque, inpainting y máscaras de color; los resultados se evalúan con las métricas PSNR y SSIM para toda la imagen y para el área de la marca de agua original (ROI). Las marcas de agua invisibles se insertan en los bits menos significativos (LSB) y en el dominio de la frecuencia (DCT) y, a continuación, se someten a un ataque de compresión JPEG.
Qué aprenderás en esta tarea
- La diferencia entre marcas de agua visibles e invisibles y entre watermarking y esteganografía.
- El compromiso entre invisibilidad, robustez y capacidad de una marca de agua.
- La creación de una marca de agua visible y el efecto de la opacidad y la ubicación.
- La eliminación de una marca de agua en GIMP con Clone Tool, Healing Tool y Resynthesizer (Heal Selection).
- La eliminación automatizada de marcas de agua: Gaussian blur, Telea inpainting, máscara de color y operaciones morfológicas.
- La evaluación de la calidad de imagen mediante las métricas PSNR y SSIM.
- La inserción y extracción de un mensaje con el método LSB y los planos de bits de una imagen.
- La marca de agua DCT y su robustez frente a la compresión JPEG en comparación con LSB.
Las tareas a realizar son
- Primera prueba de funcionamiento
- GIMP – Creación de una marca de agua y experimento con Opacity
- GIMP – Clone Tool
- GIMP – Healing Tool
- GIMP – Resynthesizer / Heal Selection
- GIMP – Evaluación de los resultados de GIMP
- Eliminación automatizada y métricas – Marca de agua visible única y repetida
- Eliminación automatizada y métricas – Imagen de control para tres métodos
- Eliminación automatizada y métricas – Simple – Gaussian blur
- Eliminación automatizada y métricas – Medium – Telea inpainting
- Eliminación automatizada y métricas – Máscara de color, morfología y Expert
- LSB, DCT y robustez – Mensaje LSB y capacidad
- LSB, DCT y robustez – Planos de bits
- LSB, DCT y robustez – Ataque JPEG a LSB
- LSB, DCT y robustez – Marca de agua DCT y JPEG
Hay estaciones de trabajo disponibles para la tarea
- Usuario (XU): OS Xubuntu
El tiempo necesario para la tarea de laboratorio es de 70 minutos como máximo.