像素预测误差耦合极限学习机的图像水印算法

摘要：

为解决当前图像水印算法难以准确预测相邻两像素之间的差值,使其存在较大的嵌入失真问题,提出基于像素预测误差扩展与优化的极限学习机的图像水印算法.设计像素交叉混淆技术,对水印信息完成置乱,输出水印密文;引入变尺度混沌,对极限学习机进行优化;将混淆后的载体图像像素值作为优化极限学习机的输入信号,对其进行准确预测,引入像素预测误差扩展方法,设计水印信息嵌入机制,将水印数据嵌入到载体图像中;构建水印信息检测机制,利用解密密钥,准确提取出初始水印信息.实验结果表明,与当前水印技术相比,所提算法具有更低的嵌入失真与更高的水印不可感知性.

关键词：图像水印、像素预测误差扩展、极限学习机、像素交叉混淆、变尺度混沌、回归模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61033010、61272065;广东省自然科学基金项目S011020001182;广东省科技计划基金项目2013B090200006

在线出版日期：2019-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3804-3810,3828