基于神经网络的图像盲水印技术

• 作者: 孙钰 王忠 韵湘
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 数字水印 盲提取 神经网络 小波变换 鲁棒性 不可见性
• 年，卷（期）: 2006,（20）
• 所属期刊栏目: 设计与实现
• 页码范围: 3858-3860
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2006.20.039

摘要

将水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量;利用BP神经网络的自学习、自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,根据确定的神经网络模型可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3*3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果.仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等攻击具有较好的鲁棒性和不可见性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠	华中科技大学光电子工程系	13	140	6.0	11.0
5	韵湘		10	55	5.0	7.0
6	孙钰	武汉化工学院计算机科学与工程学院	1	10	1.0	1.0