【摘 要】
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针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对其进行4×4分块处理,然后对每一分块进行奇异值分解后嵌入水印,并提取特征向量用于最小二乘支持向量机的训练,训练好的最小二乘支持向量机用于自适应最大水印嵌入强度的计算以及水印的盲提取.实验选取三张512×512的标准测试图像以及64×64的二值水印图像对算法的透明性与鲁棒性进行测试.实验结果证明,图像具有很好的透明性,PSNR达到了63.71dB,针对旋转、剪切、JPEG压缩、高斯噪声等常规攻击手段时,算法能保持较强的鲁棒性.
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