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結合BEMD與Hilbert的重復嵌入圖像水印算法

2755779 2021-04-21 | pdf | 1.50 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

　　為解決數字圖像水印算法中水印圖像與宿主圖像在嵌入時尺寸匹配上的局限問題，并提高圖像水印算法在抗大尺度剪切、高斯噪聲和椒鹽噪聲等攻擊的魯棒性，提岀一種結合二維經驗模態分解算法（BEMD）與 Hilbert曲線的重復嵌入圖像水印算法。首先，利用 Arnold變換對水印圖像進行置亂處理，以增加水印圖像的安全性;其次，利用Hilbert曲線將置亂后的二維水印圖像進行數據降維，得到一維水印信號。數據降維不僅有效地解決了嵌入時水印像與宿主圖像在尺寸匹配上的局限，同時也進一步置亂了水印圖像，加強了水印圖像的安全性。對宿主圖像進行BEMD分解得到不同尺度下的內蘊模態函數和余量信息，并檢測第1個內蘊模態函數對應圖像的極值點作為水印嵌入位置。最后，依據人類視覺系統的紋理掩蔽特性，將一維水印信號按照從左至右、自上而下的順序依次、重復嵌入到第1個內蘊模態函數對應圖像的極值點中，并結合剩余內蘊模態函數及余量信息重建得到嵌入水印后的圖像。水印圖像的提取為該嵌入過程的逆過程。通過對多組圖像進行水印嵌入，得到嵌入水印后圖像的峰值信噪比均在40dB以上：對嵌入水印后圖像進行高斯噪聲、椒鹽噪聲、大尺度剪切等攻擊實驗，得到提取水印圖像與原始水印圖像的化相關系數均在0.96以上。實驗結果表明，嵌入水印圖像具有良好的不可見性，并對高斯噪聲、椒鹽噪聲，特別是對大尺度剪切具有較強的魯棒性。