Watson感知模型分析

　    引言

　　水印系统不可能产生不可察觉的水印，其感知性只能用高低来衡量。这就需要对水印的感知性进行感知效果评价及建立相应的感知模型进行描述。本文通过对水印系统感知特性和感知现象的讨论，分析watson感知模型设计思想，研究Watson感知模型的应用。

　　1感知特性

　　一个水印系统的可感知性的高低可以通过与其他水印相比较获得。

　　首先需要对水印感知特性进行分析从而找出评价方法。在对信号处理系统进行评价时，往往涉及两个差别比较细微的感知特性：保真度和品质，保真度指的是处理信号之前和处理信号之后的相似程度。一个高保真度的处理结果应该是非常接近初始样本的，而一个保真度较低的结果则和初始样本有很大的出入，或者很容易区分。而品质是对效果的一种绝对化的衡量，一幅高品质的图像或者一段高品质的声音剪辑应该具有很好的视觉效果，即没有明显的处理加工过的痕迹。这两种感知特性对于水印系统的评价都是很重要的因素。

　　

 

　　对于水印的某些应用，保真度是首要考虑的特性。对于这些应用，加水印的作品和原作品必须是无法区分的。对另外一些应用，首先要考虑的是品质特性，因为水印作品的使用者往往很少有机会拿没有加水印的原件来进行比较，而水印作品一般要求具有同原作品相同的品质，因此，最重要的参量就是由于水印处理带来的品质变化。在进行品质和保真度评价时，在选取适当的原版本和水印版本的同时，还要考虑信道传送过程。因为信道传送过程会对水印的感知效果产生很大影响，有时候信道中产生的噪声会起到隐藏水印噪声的作用，从而使水印更难被察觉。而有些情况下信道会增加水印的可感知性，如自适应压缩处理可能会分配更多的位数来表示水印部分，从而减少作品本身内容所占的位数，也最终导致水印作品压缩之后品质的降低。

　　2感知现象

　　水印所有成分的感知程度是变化的，这种变化体现为灵敏度、掩蔽、合并三种基本现象。如何根据具有的基本现象，测量这种变化，这是感知模型要解决的问题。

　　灵敏度指的是眼睛或耳朵对直接刺激的反应。在测量灵敏度时，观察者接受单一的刺激，然后测试他们对这些刺激的感知情况。例如，通常测量某一特定频率所需要的最小声音强度，并且对一个区间内不同的频率进行反复测试。虽然眼睛或耳朵对一个信号的很多不同方面都有感知，但最基本的可测量特性还是频率和亮度，颜色和方向在图像和视频数据中的作用相对弱些。

　　掩蔽环境背景会对感知过程造成影响。通常能听出具体某个特定声音强度的独立音调，但是如果在这个频率附近存在另外一个更响的音讽，前者可能就会完全听不见了。同样地，一个在孤立情况下很容易被辩识的纹理，当被附加到另一个具有更丰富纹理的图像上时，其识别难度会增大。这就是说，一个信号的存在能够隐藏或者掩蔽另外一个信号，掩蔽就是在另一个掩蔽信号同时存在的情况下，观察者对某一刺激所做出响应的量度。

　　合并敏感度模型和掩蔽模型可以用于估计某一特定特征变化的可感知度。然而，如果发生变化的不止是单一频率而是多个频率同时变化，就必须知道应如何对各个频率的敏感度和掩蔽信息进行综合。在感知距离模型中，对多个不同失真可感知性的综合归结为对作品整体变化的评价，这就是所谓的合并。合并通常可以用下面的等式来表示：

　　式中：d[i]表示观察者觉察到c0和cw之间某单个参数变化的可能性，这些参数可以是时间抽样、空间像素或者傅里叶频率系数，当这个Lp范数中的p在图像作品中取值为4时，可以得到比较合适的线性和。