基于回归型支持向量机的小波域盲水印算法

• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数字水印 回归型支持向量机 小波域 盲检测 透明性 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2009,（30）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 174-176,207
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.30.053

摘要

以回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)理论为基础,提出了一种新的基于SVR的小波域盲水印算法.算法核心思想是先对图像进行小波分解,然后利用图像小波分解后的子图系数之间的关系和图像局部相关性获得SVR训练模型,并利用SVR训练模型在小波域嵌入和提取水印.该算法以保证鲁棒性和透明性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测.仿真实验表明,该文算法不仅具有较好的透明性,而且对JPEG压缩和一般的图像处理具有很强的鲁棒性,其整体性能明显优于现有基于SVM的空间域上的水印算法.