为了解决奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制(quantization index modulation,QIM)均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SV...为了解决奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制(quantization index modulation,QIM)均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT),以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。展开更多
文摘为了解决奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制(quantization index modulation,QIM)均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT),以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。