基于Gauss-Hermite分布模型的水印检测算法研究

• 作者: 刘金华 李爱华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 水印检测方法 高斯-埃尔米特分布模型 视觉感知 工作特性曲线
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 216-221,266
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.09.043

摘要

图像水印的检测来源于统计信号处理的思想,其关键在于如何对图像经变换后的系数进行建模.在已有的水印检测模型中,图像基于高斯分布进行建模,容易导致在抗攻击条件下水印检测的性能较低.为克服这一不足,结合图像的视觉感知模型和高斯-埃尔米特(Gauss-Hermite)统计分布模型,提出一种数字水印的嵌入和盲检测方法.在水印嵌入中,以临界可见误差值JND(Just Noticeable Difference)作为水印嵌入强度,以提高水印的不可感知性.在水印检测中,基于高斯-埃尔米特分布对图像小波系数进行建模,并通过假设检验提出了水印的盲检测模型,最后推导了虚警概率和检测概率之间的工作特性关系.仿真结果表明:提出的水印检测模型在诸如噪声、JPEG压缩、滤波以及缩放等攻击下具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金华	电子科技大学电子工程学院	35	137	6.0	10.0
2	李爱华	南昌大学抚州医学院	17	17	3.0	3.0