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基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法 被引量：2
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作者 杨金劳 付利军 张福泉 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第21期206-215,共10页
目的为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域(像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域),降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒... 目的为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域(像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域),降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强度概率密度,推导概率密度梯度估计函数;利用概率密度梯度值,计算二阶Hessian矩阵,改进SURF方法,充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点;再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量,以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度,并以特征点为中心,建立局部椭圆特征区域;定义鲁棒特征区域选择规则,确定合适的水印嵌入位置;引入位平面分解技术,获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像,并提取其直方图,以此设计水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直方图中,形成水印图像;根据水印检测机制,复原二值水印。结果实验结果显示,与基于特征点的水印方案相比,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,复原水印失真度最小。结论所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。 展开更多
关键词 图像水印 颜色不变性 局部椭圆特征区域 位平面分解 概率密度梯度 HESSIAN矩阵 直方图
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