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像素预测误差耦合极限学习机的图像水印算法 被引量:1
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作者 潘强 印鉴 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3804-3810,3828,共8页
为解决当前图像水印算法难以准确预测相邻两像素之间的差值,使其存在较大的嵌入失真问题,提出基于像素预测误差扩展与优化的极限学习机的图像水印算法。设计像素交叉混淆技术,对水印信息完成置乱,输出水印密文;引入变尺度混沌,对极限学... 为解决当前图像水印算法难以准确预测相邻两像素之间的差值,使其存在较大的嵌入失真问题,提出基于像素预测误差扩展与优化的极限学习机的图像水印算法。设计像素交叉混淆技术,对水印信息完成置乱,输出水印密文;引入变尺度混沌,对极限学习机进行优化;将混淆后的载体图像像素值作为优化极限学习机的输入信号,对其进行准确预测,引入像素预测误差扩展方法,设计水印信息嵌入机制,将水印数据嵌入到载体图像中;构建水印信息检测机制,利用解密密钥,准确提取出初始水印信息。实验结果表明,与当前水印技术相比,所提算法具有更低的嵌入失真与更高的水印不可感知性。 展开更多
关键词 图像水印 像素预测误差扩展 极限学习机 像素交叉混淆 变尺度混沌 回归模型
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