作者：左悦图像水印视觉内容分析活性因子奇异值分解适应度函数遗传算法嵌入强度
摘要：目的为了兼顾水印图像的不可感知性与鲁棒性,利用DCT(Discrete Cosine Transform)变换域,设计载体视觉内容分析耦合遗传算法优化的鲁棒图像水印技术。方法首先,将载体图像分割为一系列的非重叠子块,并引入奇异值分解机制,定义视觉内容分析方法,获取每个子块的活性因子,活性因子值较大的子块为水印嵌入位置;利用DCT机制处理活性因子值较大的子块得到相应的直流系数;联合结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR以及归一化相关系数NC,并基于权重因子设计适应度函数,通过执行遗传算法寻找最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度构建水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直流系数中,通过逆DCT变换输出水印图像;设计水印检测方法,从水印图像中提取二值水印。结果实验数据显示,与当前基于变换域的水印技术相比,所提算法具有更高的视觉不可感知性与抗几何攻击能力,面对多种几何攻击,所提算法的PSNR与NC值分别保持在45 dB,0.96以上。结论所提算法能够较好地将水印信息隐藏在载体中,具有较高的视觉不可感知性与抗几何攻击能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
