Help code matlab sur la tatouage additif

s il vous plait envoiez moi un code matlab sur le tatouage additif
qui est basée sur l algorithme suivant:
insertion de la signature
1. Une signature de base est générée à l’aide d’un générateur de
séquences aléatoires. Cette signature et composée d’une succession
aléatoire de +1 et de −1 localisée dans un triangle
isocèle rectangle de taille fixe. Nous avons choisi comme
taille du carré englobant le triangle égale à 64 × 64. Nous
désignerons par Tw ce triangle de référence.
2. Une détection de points d’intérêt est appliquée sur l’image
originale. Nous utilisons une version modifiée du détecteur de
Harris.
3. Un partitionnement triangulaire de Delaunay [Dav95] est
appliqué à partir de l’ensemble de points d’intérêt. Nous obtenons
alors un ensemble de triangles : T = {Ti}, 0
i < N.
La signature est insérée dans chacun des triangles Tk ∈ T.
4. Le triangle Tw est transformé en un triangle Tm = A(Tw) en
utilisant une transformation affine A. Cette transformation est
construite de telle sorte que Tm et Tk aient la même géométrie.
La valeur des pixels qui se trouvent à l’intérieur de Tm
est obtenue par interpolation spline-cubique [MN88].
5. Le triangle Tm est multiplié par un masque de pondération
psychovisuelle qui est fonction du triangle Tk. Nous obtenons
alors le triangle Tp. L’objectif du masque psychovisuel est de
prendre en défaut le système visuel humain (SVH) et d’exploiter
les différentes propriétés de masquage de l’oeil. Dans
ce schéma, le masque est simplement obtenu en filtrant
l’image par un masque Laplacien.
6. Le triangle marqué Ts est obtenu en calculant la somme entre
Tk et Tp :
Ts = Tk + Tp
7. L’image tatouée est finalement créée en remplaçant chaque
triangle Tk de la partition T par le triangle Ts.
detection de la signature :
Le principe de l’algorithme de détection est illustré sur la
figure 5. Il se décompose en plusieurs étapes, les trois premières
(génération du triangle aléatoire de base, détection des points
d’intérêts et partitionnement de Delaunay) étant identiques au
schéma d’insertion de la signature :
1. Le triangle Tk provenant de l’image est transformé en un triangle
T = A(Tk) en utilisant une transformation affine A
A est choisie de telle sorte que T soit un triangle isocèle rectangle
de taille 64 × 64, c’est-à-dire de même géométrie que
le triangle de base.
2. À partir du triangle T , nous procédons à une prédiction de la
signature par un filtrage de Wiener. Nous obtenons le triangle
Tw. Ce filtrage a pour objectif de séparer les composantes du
triangle marqué qui sont rattachées à la signature et au triangle
original [HPG99].
Lorsque le triangle marqué est texturé, le rapport signal/bruit
est plus élevé et la détection de la signature en utilisant la corrélation
entre le triangle Tw et le triangle marqué T est plus
difficile. Le filtrage par prédiction de Wiener permet de diminuer
la contribution du triangle T lors de la corrélation.
3. Nous calculons ensuite la corrélation entre le triangle prédit et
le triangle Tw.
4. La détection de la signature peut se faire à deux niveaux. Une
première décision locale est effectuée en fonction de la valeur
de corrélation obtenue pour chaque triangle. La corrélation
corr(Tw; Tw) nous permet de décider si la signature est ou
non présente dans l’image. Une signature ne peut être détectée
que sous une probabilité de fausse alarme. La probabilité
de fausse alarme Pfa représente la probabilité qu’une signature
soit détectée dans une image alors que l’image n’a pas été
tatouée.
La signature sera détectée dans un triangle si :
corr(Tw; Tw)  η(Pfa)
où η(Pfa) est un seuil qui dépend de la probabilité de fausse
alarme souhaitée.
5. Une décision globale est ensuite effectuée à partir de la
moyenne des corrélations obtenues. Elle permet de pouvoir
détecter la présence de la marque lorsque les corrélations calculées
en chaque triangle sont toutes inférieures au seuil
η(Pfa) mais que leurs valeurs cumulées sont suffisamment
importantes pour attester la présence de la signature. Comme
dans l’étape précédente, cette valeur est à nouveau comparée
à un seuil.
6. La décision finale est obtenue à partir des deux décisions précédemment
calculées: la signature est détectée dans une
image si elle est détectée dans au moins un triangle ou/et si
elle est détectée de manière globale.

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