• Imperceptible (PSNR >= 35dB)
• Couleur de l'image principale conservée
• Taille de l'image principale conservée (à 7x7 pixels près)
• Placement de la marque pseudo-aléatoire (avec un mot de passe)
• Extraction aveugle
• Robustesse aux attaques (compression, bruit, redimensionnement ± 2)
• Conversion automatique des images (taille, couleur, format binaire)
• Taille de la marque ajustée automatiquement ((1/16)/1,3 de l'image)
• Marque format texte ou image

• Format d'image compatible : PNG, (GIF), JPG, (TIFF), BMP
• Faible espace de stockage (1/16 de l'image max)
• Non robuste aux attaques (rotation, déformation)

Organigramme :

Insertion de la marque dans l'image

flowchart TD
    AA([Début]) --> A1[\Image\]
    AA--> A3[\Mot de passe\]
    AA--> A2[\Marque\]

    A1--> B1(Conversion : fa:fa-scissors <br>taille, Y'CbCr)
    A1--> |Taille| B3(Génération de positions : fa:fa-lock <br>suite de hash du mdp)
    
    A2-->|Taille| B3
    A2-->|Image / Texte| B2(Conversion : fa:fa-scissors <br>niveaux de gris, binaire)
    A3-->|Chaîne de caractères| B3

    B1-->|Chrominance : Cb, Cr| H
    B1-->|Luminance : Y| C[[DWT niveau 1]]

    C-->|Bande : HL, LH, HH| G

    C-->|Bande : LL| D1[[DCT bloque 8x8]] 

    D1-->|Coefficients| E{Insertion <br> fa:fa-arrows-rotate <br> Permutation de fréquence }
    B2-->|Format binaire| E
    B3-->|Coordonnées x, y| E

    E-->|Coefficient| F[[IDCT bloque 8x8]]
    F-->|Bande : LL| G[[IDWT]]
    
    G-->|Luminance : Y| H[/Recomposition de l'image filigranée/]
    
    H-->I([Fin])

Extraction de la marque de l'image

flowchart TD
    AA([Début])--> A1
    A1[\Image filigranée\]-->B1(Conversion : <br> Y'CbCr)
    A1--> |Taille| B3
    A2[\Mot de passe\]-->|Chaîne de caractères| B3(Génération de positions : fa:fa-lock <br>suite de hash du mdp)

    

    B1--> |Luminance : Y| C[[DWT niveau 1]]
    C--> |Bande : LL| D1[[DCT bloque 8x8]]  

    D1--> |Coefficients| E{Extraction <br> fa:fa-arrows-rotate <br> Comparaison de fréquence }
    B3--> |Coordonnées x, y| E

    E--> |Format binaire| F[/Conversion du format de la marque/]
    F--> G([Fin])

(1/16)/1,3 de l'image : Pour calculer plus rapidement les positions Conversion de l'image au multiple de 8 inférieurs le plus proche : Pour l'utilisation de la DCT sur les blocs de 8x8 pixels

La méthode utilisée est celle du basculement de fréquence (Frequency-Flipping). Appliqué aux coefficients obtenus par la DCT des blocs de 8x8 pixel de l'image (matrice de normalisation DCT). L'idée est d'inverser 2 des coefficients de chaque bloc s'il ne respecte pas la règle suivante :

$$\begin{aligned} & C1 >\quad C2 \longrightarrow 0 \\ & C1 <= C2 \longrightarrow 1 \end{aligned}$$

(avec C1 et C2 les coefficients à comparer et 0 et 1 les valeurs à attribuer correspondant à la marque en binaire)

L'emplacement des deux coefficients DCT devraient avoir une valeur moyenne comparable pour la matrice de normalisation DCT 8x8. (ex : (4, 1) et (2, 3))

Pour une image de 2048x2048 pixels :

1. DWT niveau 1 : donne 4 sous bandes (LL, LH, HL, HH) de 1024x1024 pixels
2. DCT bloque 8x8 sur la bande LL : donne 128x128 blocs de 8x8 pixels
3. Méthode de permutation de fréquence : insertion de 1 bit par bloc soit 16384 bit total (1/16 de l'image) La marque peut donc avoir une taille maximum de 128x128 pixels pour une image ou 2048 lettres pour un texte.

Afin d'accélérer le calcul des positions, on divise la taille de la marque par 1,3 par rapport à la taille maximum d'insertion. (ex : 128x128 pixels / 1,3 = 98x98 pixels)

• Modification possible de la méthode d'insertion pour augmenter le nombre de bit à insérer par bloc.

(Gui : Tkinter) Fichier watermark_it.py

(Interactive : inquirer) Fichier main.py

Fichier watermark.py

watermarkeImage = embeddedImage(image,marque, password) 
watermarkeImage.save(result)

watermarkArray = recoverWatermark(result, password) # Wsize=(x, y) for specific mark
watermarkArray.save('result/recoveredWatermark.png')

Fichier display.py

plotResult(image, marque, Iresult, Mresult, x)

plotDiff(image, marque, Iresult, Mresult, x) 

Fichier attack.py

# Vue groupée
attackAll(image, marque, Iresult, Mresult, x, password)
# Vue individuelle
attackOne(image, marque, Iresult, Mresult, x, password)

Fichier watermark.py

watermarkeImage = embeddedTexte(image,texte, password)
watermarkeImage.save(result)

watermarkArray = recoverText(result, password)
print(watermarkArray)

Intégration dans l'application Android : Watermarker

Login	Insertion	Extraction	Gallery

Différences

Robustesse / Attaques

PSNR : peak signal to noise ratio, utilisé pour mesurer l'image après l'ajout du filigrane, plus le nombre est grand mieux c'est. Au-dessus de 35, il est difficile de voir la différence à l'œil nu.

NCC : normalized cross correlation, utilisé pour mesurer la corrélation entre la marque d'origine et après extraction, plus le nombre est grand mieux c'est. (entre 0 et 1)

Ordre d'avancement des fichiers :

Image Watermarking.ipynb

• Arnold
• Colors
• Texte
• YCbCr
• Key
• Flipping
• Optimisation
• Position
• Size

Référence : Image-watermarking-using-DCT

Intéréssant : blind_watermark (best ?), DWT-and-DCT-watermarking (non robuste), DCT-DWT-SVD-Digital-Watermarking (non aveugle), image_watermarking (ex for dwt, dct, dft,svd and dwt-svd), digital-watermarking (choix des actions)