基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

• 作者: 余波 李顺新 胡名雨 陈建勋
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 几何攻击 特征点坐标集 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.02.013

摘要

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法.算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带.利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取.实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李顺新	武汉科技大学计算机科学与技术学院	19	116	7.0	10.0
2	胡名雨	武汉科技大学计算机科学与技术学院	3	36	2.0	3.0
3	余波		2	13	2.0	2.0
4	陈建勋		1	10	1.0	1.0