基于改进的遗传算法和SVM的图像DCT变换域水印技术

摘要：

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。

关键词：支持向量机、图像下采样、离散余弦变换、图像水印

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.73-34

资助基金：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

在线出版日期：2016-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：72-77