MATLAB ベースのLDPC エンコードとデコードに基づく DCT ウォーターマークの埋め込みと抽出の改善
デジタル画像処理と情報隠蔽の分野では、効率的なエラー訂正とデータ送信を実現するために、LDPC (低密度パリティチェック) エンコードとデコードが一般的に使用されているテクノロジーです。同時に、DCT (離散コサイン変換) 透かしの埋め込みと抽出は、画像に隠された情報を埋め込み、抽出できる電子透かし技術として広く使用されています。
この記事では、MATLAB プログラミング言語を組み合わせて、LDPC エンコードおよびデコード アルゴリズムを改善し、それを DCT 透かしの埋め込みおよび抽出プロセスに適用する方法を紹介します。
まず、LDPC 符号化と復号化の基本原理を紹介します。LDPC コードは、スパース パリティ チェック行列を備えた線形ブロック コードです。符号化プロセス中、情報ビットとチェック ビットは行列乗算を受けて、符号化されたビット シーケンスが得られます。デコード プロセス中に、メッセージ パッシング アルゴリズム (信念伝播) などの反復デコード アルゴリズムをエラー訂正に使用できます。ここでは、反復復号アルゴリズムを改良して復号パフォーマンスを向上させます。
次に、DCT 透かしの埋め込みと抽出の基本原理を紹介します。DCT は、画像を周波数領域に変換する技術であり、画像を一連の周波数成分に分解できます。埋め込みプロセス中に、通常は最低周波数成分の振幅を変更することによって、隠された情報を DCT 係数に埋め込みます。抽出プロセス中に、DCT 係数の差を計算することにより、隠された透かし情報を復元します。
以下は、MATLAB を使用して、DCT 透かしの埋め込みと抽出と組み合わせた、改良されたLDPC エンコードおよびデコード アルゴリズムを実装するサンプル コードです。
% LDPC编码和译码参数设置
N = 1000