基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

发布时间：2018-09-10 14:34

【摘要】：针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。
[Abstract]:Aiming at the contradiction between embedding quantity and image visual quality in existing reversible image watermarking algorithms, a reversible image watermarking algorithm based on multi-scale decomposition and prediction error expansion is proposed. Firstly, the original image is decomposed into homogeneous block and non-homogeneous block. Secondly, the watermark information is embedded by extending the prediction error of homogeneous block. Finally, the entropy of heterogeneous block information is calculated. According to the amount of embedded watermark information, the appropriate heterogeneous blocks are selected, and the remaining watermark information is embedded in the middle and high frequency by integer wavelet transform of the selected non-homogeneous blocks. Experimental results show that the algorithm is easy to implement and completely reversible. It can effectively improve the watermark embedding amount and has high visual quality.
【作者单位】： 淮阴工学院计算机与软件工程学院;解放军理工大学指挥信息系统学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61402192) 江苏省自然科学基金(BK20131069)资助
【分类号】：TP309.7;TP391.41

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本文编号：2234732