DCT结合模糊推理的鲁棒数字水印算法

针对一般变换域的数字水印算法在数字完整性和鲁棒性方面较差的问题,提出一种基于离散余弦变换和模糊推理的鲁棒数字水印图像算法。首先将植入水印的灰度图分成8×8的区域块,并对每个区域块进行DCT运算,获取人类视觉系统HSV参数;然后利用三种模糊推理系统产生嵌入水印的权重因子,模糊推理系统的输入值则是从HSV模型中获得。最后每一个区域块的中间频率处作为水印的植入位置,通过植入公式来完成水印植入。采用峰值信噪比PSNR,结构相似性度量SSIM和归一化互相关函数NCC评估水印植入效果。从实验数据可以看出,所提算法在大多数情况下具有最高的PSNR、SSIM和NCC值,在隐藏性和抗攻击鲁棒性方面,优于其他优秀算法。