基于支持向量回归的Contourlet域盲水印算法

摘要：

为进一步提高基于支持向量机（SVM，support vector machine）水印算法的性能，提出了基于支持向量回归（SVR，support vector regression）的Contourlet域盲水印算法。首先对宿主图像进行Contourlet分解，然后利用SVM建立图像尺度内的局部相关性模型，根据模型的预测结果自适应地嵌入水印。实验结果表明，所提出的算法不仅具有较好的不可感知性，而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波和对比度增强等常规图像信号处理以及旋转、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性，其性能明显优于基于SVM的空间域和小波域的水印算法。

关键词：图像处理、数字水印、Contourlet变换、支持向量回归(SVR)

所属期刊栏目：23

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金60872065

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：336-341