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接着，将5/3基于电梯的1级小波变换应用于原始图像，使用低频子带系数浮水印嵌入。浮水印生成字节以形成单个二进制字符串，并通过调整两个相邻系数来嵌入每个比特中。也就是说，如果1比特的数目大于其他系数，则1应被嵌入，反之亦然。字符串被重复嵌入整个子带中，并且在篡改的情况下保证强浮水印提取。
C最后，在认证处理中，将提取出的浮水印传递到基于CS的稀疏重构，获得原始图像。通过将接收到的图像与检索到的图像进行比较，可以识别被窜改的区域，有助于恢复原始内容。以下，表示基于CS的重构的简单说明。
这是感知矩阵。稀疏信号由少量的非零系数组成。因此，为了使信号能量分布更紧凑，通常需要进行稀疏转换基本函数$spa$、DFT、DCT或诸如DWT之类的密集图像I。
信号重构通常是能够重构原始信号的近似值的非线性计算。根据优化约束，一些算法可以重建图像域值而不忽略方程转换。基于CS生成的图片压缩自嵌入浮水印如下所示。
为了确保实际CS问题的发生，图像I被采样到较低分辨率。
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接着，直接向下采样图片Id随机采样或$Id0000随机采样。
随机采样值或者变异系数的图像区域作为图像压缩水印被存储。
从经窜改的图像提取的浮水印可以被认为是恢复样本以重构原始图像Id。之后，可以应用窜改检测。这个方案可以应用于各种CS方法。
特别是测试了两个恢复策略。
系数-最小参数
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最小化对图像的所有更改
图3内容认证和重构功能流程图
在事务批准后，块被更新分布式数据库，并且由网络中的每个用户记录区块链。交易将嵌入智能合同和公共信件中。公用数据库63 消息包括交易和改变历史、所有权、区块链交易Id和原始图片/媒体CS样本63 可以用来记录图片/媒体的交易消息，例如消息的重构。这封公开信在发行前会嵌入到图像/媒体自身中。如果事务被批准，图片/媒体就会分发到链接的内容服务器并存储。更新在数据库中交易的图片/媒体的对应区块链消息。
通过提取查询图像/媒体浮水印，实现进一步的分发或认证。查询图像/媒体浮水印包括两个部分：1。区块链交易Id以及2。CS重构原始图像样本。前一部分传递给可检索交易明细的分布式数据库，后一部分用于重构原始图片/媒体并识别经窜改的区域。区块链获取包含交易Id所有权消息、发送者和接收方的地址、交易时间、交易区块链地址、价格等的查询图像/媒体的历史。
使用图4以太坊获得的特定Id的交易历史
图5的图像数据库
提取的事务Id也被搜索到测试网络上的相应事务以验证所有权和事务历史以太坊。
图6的各个图所示的保护版本是检测到的篡改区域
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