基于第二代Bandelet变换的抗几何攻击图像水印

摘要：

抗几何攻击的鲁棒图像水印设计是目前水印技术研究的难点和热点之一,文中分析了图像的Bandelet变换特性,提出了一种以图像特征点矢量集为特征向量的回归支持向量机(Support vector regression,SVR)和第二代Bandelet变换的抗几何攻击图像水印算法,采取的主要方法包括:1)在 Bandelet变换提取的刻画图像局部特征的几何流系数上,采用奇偶量化嵌入水印:2)利用Harris-Laplace算子从归一化的含水印图像中提取具有几何形变鲁棒性的图像特征点,构造特征点矢量集作为特征向量,应用回归支持向量机对几何变换参数进行训练学习;3)水印检测时,先利用SVR训练模型得到待检测图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后通过奇偶检测器盲提取水印.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有良好的透明性,而且对常规图像处理、一般性几何攻击和组合攻击均具有良好的鲁棒性.

关键词：图像水印、几何攻击、Bandelet变换、回归支持向量机、奇偶量化

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资助基金：广东省自然科学基金S2012010010004;网络与数据安全四川省重点实验室2011开放项目,广东省高等院校高层次人才项目资助

在线出版日期：2013-01-25（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：1646-1653