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基于Contourlet变换和Schur分解的鲁棒安全盲彩色图像水印方案
The Visual Computer ( IF 3.0 ) Pub Date : 2022-07-24 , DOI: 10.1007/s00371-022-02610-2
Fangxu Hu , Hongjiao Cao , Siyu Chen , Yehan Sun , Qingtang Su

为保护当前互联网环境下彩色数字图像的版权,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和Schur分解的盲彩色图像水印方案。在水印嵌入阶段,应用NSCT获取宿主图像的低频系数,利用基于MD5的Hash伪随机算法从分层的低频系数中选取大小为4×4的非重叠系数块. 将Lorenz混沌映射加密的水印信息通过量化索引调制嵌入到矩阵的最大特征值中。在提取过程中,不使用任何原始信息,从受到攻击的水印图像中提取水印信息。仿真结果表明,在1/16 bit/pixel的载荷下,所提水印方案的峰值信噪比均大于40 dB,Structural Similarity Index Metric值均大于0.97;受到各种常见攻击时,归一化互相关均值在0.96以上,误码率在0.05左右;密钥空间大于 2624 ; 运行时间约为 1.5 秒。与其他方案相比,在保证不可见性和嵌入能力的前提下,该方案在安全性和鲁棒性方面都有显着提高。





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更新日期:2022-07-24
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