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基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法
被引量：
3
1
作者
程艳艳
《井冈山大学学报（自然科学版）》
2019年第1期45-51,共7页
为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出...
为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。
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关键词
图像水印
离散余弦变换
Hessenberg分解
嵌入区域选择
粒子群算法
适应度函数
最优嵌入强度
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职称材料
基于NSST变换与粒子群优化的鲁棒水印算法
被引量：
1
2
作者
李贤阳
邱桂华
+2 位作者
阳建中
杨竣辉
陆安山
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期920-927,共8页
为增强水印图像的视觉隐秘性并抵御几何失真能力,设计NSST变换耦合粒子群优化的鲁棒水印算法。提取图像对应的Y(亮度)、U(色度)、V(浓度)成分;引入非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST),对Y、U和V实施分解,形...
为增强水印图像的视觉隐秘性并抵御几何失真能力,设计NSST变换耦合粒子群优化的鲁棒水印算法。提取图像对应的Y(亮度)、U(色度)、V(浓度)成分;引入非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST),对Y、U和V实施分解,形成对应的低频子带,将其分割为若干个子块;建立粒子群算法的适应度函数,优化子块的嵌入强度;构建水印嵌入方法,将水印信息隐藏到NSST系数中;构建训练图像集,计算这些样本的多元极谐变换(quaternion polar harmonic transorm,QPHT)矩,从中确定8个QPHT系数;训练支持向量机,预测攻击参数;构建水印检测方法,从校正图像中提取水印。测试数据表明,较已有的鲁棒水印技术而言,所提方案具有更高的不可感知性与抵御几何攻击的能力。
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关键词
图像水印
非下采样Shearlet变换
粒子群算法
最优嵌入强度
极谐变换
支持向量机
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职称材料
题名
基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法
被引量：
3
1
作者
程艳艳
机构
郑州工业应用技术学院
出处
《井冈山大学学报（自然科学版）》
2019年第1期45-51,共7页
文摘
为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。
关键词
图像水印
离散余弦变换
Hessenberg分解
嵌入区域选择
粒子群算法
适应度函数
最优嵌入强度
Keywords
image
watermarking
discrete
cosine
transform
hessenberg
decomposition
embedding
region
selection
particle
swarm
optim
ization
fitness
function
optimal
embedding
strength
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于NSST变换与粒子群优化的鲁棒水印算法
被引量：
1
2
作者
李贤阳
邱桂华
阳建中
杨竣辉
陆安山
机构
北部湾大学电子与信息工程学院
北部湾大学钦州市电子产品检测重点实验室
江西理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期920-927,共8页
基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升基金项目(2017KY0795)
钦州市科技攻关基金项目(20164410)
钦州市物联网先进技术重点实验室开放课题基金项目(IOT2017B001)。
文摘
为增强水印图像的视觉隐秘性并抵御几何失真能力,设计NSST变换耦合粒子群优化的鲁棒水印算法。提取图像对应的Y(亮度)、U(色度)、V(浓度)成分;引入非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST),对Y、U和V实施分解,形成对应的低频子带,将其分割为若干个子块;建立粒子群算法的适应度函数,优化子块的嵌入强度;构建水印嵌入方法,将水印信息隐藏到NSST系数中;构建训练图像集,计算这些样本的多元极谐变换(quaternion polar harmonic transorm,QPHT)矩,从中确定8个QPHT系数;训练支持向量机,预测攻击参数;构建水印检测方法,从校正图像中提取水印。测试数据表明,较已有的鲁棒水印技术而言,所提方案具有更高的不可感知性与抵御几何攻击的能力。
关键词
图像水印
非下采样Shearlet变换
粒子群算法
最优嵌入强度
极谐变换
支持向量机
Keywords
image
watermarking
non-subsampling
Shearlet
transform
particle
swarm
optim
ization
optimal
embedding
strength
polar
harmonic
transformation
support
vector
machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法
程艳艳
《井冈山大学学报（自然科学版）》
2019
3
下载PDF
职称材料
2
基于NSST变换与粒子群优化的鲁棒水印算法
李贤阳
邱桂华
阳建中
杨竣辉
陆安山
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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