周波数領域の透かし入れの手法は何ですか？

周波数領域の透かしの主な目的は、画像のスペクトル係数に透かしを埋め込むことです。最も一般的に使用される変換は、離散コサイン変換（DCT）、離散フーリエ変換（DFT）、および離散ウェーブレット変換（DWT）です。

周波数領域で透かしを入れる主な理由は、人間の視覚系（HVS）の性質がスペクトル係数によってよりよく取得されることです。

• 離散コサイン変換（DCT） −フーリエ変換のようなDCT。振幅空間ではなく周波数空間でデータを定義できます。これは、人間が光を知覚する方法に対応しているため、有益です。したがって、知覚されない部分を認識して捨てることができます。

  DCTベースの透かし技術は、空間ドメイン技術と比較して強力です。このようなアルゴリズムは、ローパスフィルタリング、明るさとコントラストの調整、ぼかしなどの単純な画像処理操作に対して強力です。

  ただし、実行は複雑であり、計算コストが高くなります。同時に、回転、スケーリング、トリミングなどの幾何学的な攻撃に対しても弱いです。

  DCTドメインの透かしは、グローバルDCT透かしとブロックベースのDCT透かしに定義できます。ほとんどの圧縮方式では画像の知覚的に重要でない部分が削除されるため、画像の知覚的に重要な部分に埋め込むことには独自の利点があります。

  DCTには、次のような手順があります-

  • 画像を8x8の重複しないブロックにセグメント化するために使用できます。

  • これらの各ブロックにフォワードDCTを適用できます。

  • 一部のブロック選択基準（HVSなど）を適用できます。

  • 係数選択基準（例：最高）を適用できます。

  • 選択した係数を変更することで透かしを埋め込むことができます。

  • 各ブロックに逆DCT変換を適用できます。

• 離散ウェーブレット変換（DWT） −ウェーブレット変換は、デジタル画像処理、圧縮、透かしなどで頻繁に使用される最新のアプローチです。変換は、周波数が変化し、周期が制限された、ウェーブレットと呼ばれる小さな波に基づいています。

  ウェーブレット変換により、画像は水平、垂直、対角などの3つの空間方向に消えます。したがって、ウェーブレットはHVSの異方性の特徴をより正確に反映します。 DWT係数の大きさは、分解のすべてのレベルで最低帯域（LL）で大きく、他の帯域（HH、LH、およびHL）では小さくなります。

  離散ウェーブレット変換（DWT）は、一般に、オーディオとビデオの圧縮、オーディオのノイズの除去、ワイヤレスアンテナ分布のシミュレーションなど、信号処理アプリケーションの幅広い方法で使用されます。

• 離散フーリエ変換（DFT） −連続関数をその周波数要素に変更できます。回転、スケーリング、トリミング、平行移動などの幾何学的な攻撃に対して堅牢です。

  DFTは並進不変性を示します。画像の空間シフトは画像の位相記述に影響しますが、大きさの記述には影響しません。または、空間領域の循環変化はフーリエ変換の大きさに影響しません。