10.16652/j.issn.1004-373x.2016.20.019
基于改进的遗传算法和SVM的图像DCT变换域水印技术
由于一些不可避免的因素,现有的数字图像水印技术或多或少的存在各种缺陷,在图像采样、水印嵌入、图像合成、水印提取等各个环节都存在值得商榷的地方。采用支持向量机(SVM)模型,通过对大量不同纹理与亮度块的训练,使得图像块通过SVM得出相应的类别,从而实现水印强度的可变嵌入,并且,通过保留个别最佳个体进一步改进遗传算法,同时改变采样方式,在图像分块的DCT域中嵌入水印。实验证明,该方法使得嵌入水印图像与原始图像有较高的PSNR值,同时对JPEG、高斯噪声、旋转、低通滤波、直方图均衡化等具有较好的抗攻击能力。
支持向量机、图像下采样、离散余弦变换、图像水印
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TN911.73-34
海南省自然科学基金20156217;国家自然科学基金61462023;2015年度留学人员科技活动项目择优资助项目人社函[2015]192
2016-11-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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