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基于Contourlet域虚拟树结构和 FOA-SVR的自适应鲁棒数字水印算法
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摘要:为了更好地在Contourlet域里自适应地选择水印的嵌入位置和嵌入强度,克服Contourlet变换最后一层低频子带没有被划分的缺陷,给出了一种Contourlet域虚拟树结构的具体构造方法.基于该构造方法,结合混沌序列,利用果蝇算法(FOA)优化支持向量回归机(SVR)的参数,提出一种自适应的鲁棒数字水印算法,实验结果表明该算法在有较强的鲁棒性和安全性的同时,也具有很好的保真度.
0 S& G8 o3 \6 H, B+ V关键词:数字水印;Contourlet变换;混沌序列;果蝇优化算法;虚拟树结构4 U( p6 b" p3 C
) e b c, d$ h( A/ v; G x1引言) C3 F. R. X. X
数字水印是将某种形式的版权信息嵌入数字作品中的一种版权保护技术"",为了有效地实现水印的版权保护功能,要求水印方案具有两个基本特性:保真度和鲁棒性,二者相互影响、互相制约"".为了寻求更好的保真度和鲁棒性,自适应水印算法思想被提出2,文献[3]提出基于空域和支持向量回归机( Support VectorRegression , SVR)的水印算法,它用SVR模拟人眼视觉系统( Human Visual System , HVS),再依据HVS的特性来自适应地嵌入水印;但该算法直接改变了宿主图像的像素值,很容易受到像素值统计、图像压缩转换等日常图像攻击的干扰,在这些方面鲁棒性不强.文献[4]分析图像经离散小波变换后高频子带系数的特性,把高频子带系数的均值和方差( Mean Square Error , MSE)作为水印信息的一部分,通过修改某些高频子带的系数值来自适应地嵌入水印信息;但该方案是基于小波变换进行的,二维小波变换对图像的处理缺乏方向性，使得图像的纹理和边缘等奇异点信息不能够很好地表示出来,造成嵌入位置的选取不合理,保真度不理想.文献[5]对文献[3]进行了改进,提出基于SVR和图像像素间的关系嵌入水印,直接利用HVS确定嵌入强度,虽% I: t8 _& s7 g. C/ A9 m( u
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发表于 2021-2-23 10:12
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