基于回归型支持向量机的数字图像水印新算法

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以回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)理论为基础,提出一种数字图像水印新算法.该算法能够结合图像局部相关性,选取稳定的特征向量并获得SVR训练模型,进而利用SVR训练模型嵌入和提取数字水印信息.该算法以保证不可感知性和鲁棒性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测.仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波、对比度增强等常规处理及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,其整体性能明显优于现有SVM图像水印方案.
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