演算法通用性測試

為了檢測本研究方法是否適用於不同的掩護影像，我們除了將浮水印嵌入至 灰階影像 Lena 之外，並再嵌入至同為 256×256 大小之灰階影像 Baboon(圖 15(a))、Boat(圖 15(b))以及 Bridge(圖 15(c))，藉此進行浮水印隱蔽性與強韌性的 測試。

(a) (b)

(c) (d)

圖 15：通用性測試之原始掩護影像。(a)原始掩護影像 Baboon，(b)原始掩護 影像 Boat，(c)原始掩護影像 Bridge，(d)原始掩護影像 Lena

隱蔽性測試結果如表 10 所示。透過 PSNR 值的評估結果可觀察出，本研究 方法應用在不同的原始掩護影像上時，皆能使偽裝掩護影像的 PSNR 值保持在 45dB 以上的低失真狀態。故本研究方法於浮水印隱蔽性方面確實擁有其通用性。

表 10：演算法通用能力之隱蔽性測試結果。

偽裝掩護影像 Baboon 偽裝掩護影像 Boat

PSNR = 50.02 dB PSNR = 49.09 dB

偽裝掩護影像 Bridge 偽裝掩護影像 Lena

PSNR = 47.85 dB PSNR = 51.77 dB

為了檢測本研究方法於強韌性方面的通用性，我們將表 10 中的四張偽裝掩 護影像進行本實驗所採用之影像處理攻擊測試後，擷取出浮水印影像並評估其品 質，結果如表 11 所示。

表 11：演算法通用能力之強韌性測試結果

Baboon Boat Bridge Lena

比例調整 攻擊

BCR = 81.35% BCR = 84.91% BCR = 84.89% BCR = 82.89%

裁切處理 攻擊

BCR = 80.83% BCR = 84.35% BCR = 84.40% BCR = 82.06%

旋轉處理 攻擊

BCR = 71.90% BCR = 75.32% BCR = 74.05% BCR = 75.83%

方向比例 調整

BCR = 81.98% BCR = 83.47% BCR = 85.21% BCR = 82.64%

修剪處理 攻擊

BCR = 72.31% BCR = 77.44% BCR = 74.83% BCR = 77.25%

線性轉換 處理

BCR = 72.36% BCR = 78.47% BCR = 76.20% BCR = 76.81%

扭曲處理 攻擊

BCR = 70.78% BCR = 76.90% BCR = 73.54% BCR = 76.42%

樣板移除 攻擊

BCR = 76.15% BCR = 81.79% BCR = 79.32% BCR = 80.44%

行列移除 攻擊

BCR = 77.61% BCR = 80.40% BCR = 79.76% BCR = 80.15%

上下抽樣 攻擊

BCR = 76.39% BCR = 82.08% BCR = 80.37% BCR = 81.40%

Gaussian 濾波

BCR = 81.23% BCR = 83.89% BCR = 84.91% BCR = 82.06%

中值濾波

BCR = 75.10% BCR = 81.64% BCR = 78.03% BCR = 80.18%

修整平均 濾波

BCR = 74.83% BCR = 80.57% BCR = 79.91% BCR = 80.88%

中點濾波

BCR = 73.75% BCR = 79.88% BCR = 76.44% BCR = 78.64%

Wiener 濾波

BCR = 77.20% BCR = 81.81% BCR = 79.91% BCR = 81.05%

銳利化

BCR = 87.18% BCR = 82.10% BCR = 86.38% BCR = 78.71%

JPEG 壓縮

BCR = 74.58% BCR = 81.49% BCR = 79.91% BCR = 80.13%

小波壓縮

BCR = 74.19% BCR = 81.18% BCR = 78.96% BCR = 77.95%

抖色處理

BCR = 70.75% BCR = 71.78% BCR = 68.63% BCR = 69.31%

二值化

BCR = 79.88% BCR = 80.00% BCR = 79.13% BCR = 78.78%

胡椒鹽 雜訊

BCR = 92.80% BCR = 91.97% BCR = 94.02% BCR = 91.72%

高斯雜訊

BCR = 74.24% BCR = 73.29% BCR = 72.83% BCR = 70.70%

在表 11 的強韌性測試結果中，對於 Boat 與 Lena 這兩張影像結構較為平滑 的掩護影像，其浮水印在面對幾何類、濾波類以及壓縮類攻擊時往往擁有較好的 強韌性，但面對其他類和雜訊類攻擊時則較差；對於 Bridge 與 Baboon 這兩張紋 理結構較為複雜(如 Bridge 中的樹叢枝葉，Baboon 中的毛髮鬍鬚)的掩護影像，

其浮水印在受到幾何類、濾波類以及壓縮類攻擊時通常呈現較差的強韌性效能，

但受到其他類和雜訊類攻擊時則有較佳的抗攻擊能力。由此可見紋理結構不同的 偽裝掩護影像擅於抵抗的攻擊種類也不同。即使如此，本通用性測試中所有偽裝 掩護影像在遭受各種類的影像處理攻擊後，浮水印的擷取正確率仍舊很相近，正 確率差異幾乎都在 6%以下，故可知本論文方法應用於不同的原始掩護影像上時 並不會對強韌性效能造成太大的影響。