【摘 要】
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为解决空间域水印算法鲁棒性较差,水印提取复杂等问题,提出了一种自适应空域数字水印算法.建立了BP神经网络模型,通过学习、训练记忆每个图像块中像素之间的关系,可以实现嵌
【机 构】
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江苏财经职业技术学院机械电子与信息工程学院,江苏淮安,223003;海河大学物联网工程学院,江苏常州,213022
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为解决空间域水印算法鲁棒性较差,水印提取复杂等问题,提出了一种自适应空域数字水印算法.建立了BP神经网络模型,通过学习、训练记忆每个图像块中像素之间的关系,可以实现嵌入强度的自适应调整以及水印盲提取.详细论述了水印嵌入和提取算法,对水印图像进行伪随机置乱,可以减少对宿主图像像素点的破坏,提高了提取水印与原始水印的相关度;利用对比度函数确定水印嵌入位置,并得到密钥信息用于水印提取.实验验证,峰值信噪比(PSNR)可以达到57;在JPEG压缩、噪声、剪切和旋转等常见的图像攻击下,归一化相似度(NC)均大于0.9.表明了所述算法的不可感知性和抗攻击性能.
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