一种基于Tucker分解的等矩形全景图像水印算法

• 作者: 杨莹莹 王扬 白永强 郁梅
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 等矩形全景图像 Tucker分解 奇异值分解 自适应量化 投影转换
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.02.091

摘要

随着全景图像的应用与发展,全景图像的版权保护成为了亟待解决的问题.针对这一问题,提出了一种基于Trucker分解的等矩形全景图像水印算法.首先,根据图像的分辨率求得权重因子以此确定嵌入强度;其次,利用Tucker分解得到等矩形全景图像的核心张量,并选择核心张量的第一子带作为水印的嵌入区域;最后,将第一子带进行不重叠分块,并对图像块使用奇异值分解(SVD),继而对最大奇异值以量化方式嵌入水印,并根据图像的局部特性以及嵌入强度来自适应地确定量化步长.实验结果表明,未经攻击的含水印图像的平均WSPSNR为40.318 3 dB且水印提取的平均误码率为0.11％;对多种投影转换攻击,水印提取的平均误码率低于13.06％,说明水印具有较好的鲁棒性,并实现了水印的盲提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁梅	宁波大学信息科学与工程学院	200	2051	21.0	40.0
2	王扬	宁波大学信息科学与工程学院	19	182	7.0	13.0
3	白永强	宁波大学信息科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
4	杨莹莹	宁波大学信息科学与工程学院	3	21	1.0	3.0