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结合纹理复杂度与BEMD的灰度水印图像算法
文献摘要：
本文提出并实现了一种结合纹理复杂度和二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印图像算法.该算法首先对Arnold变换的水印图像进行BEMD分解,得到不同尺度的内蕴模态函数及余量信息.其次,对宿主图像分块进行纹理复杂度的计算,选择纹理复杂度高的区域作为嵌入位置;为了使水印图像的内蕴模态函数能与宿主图像更好地融合,对宿主图像进行了与水印图像相同筛分条件的BEMD分解.最后,将水印信息重复地嵌入到宿主图像预先选好的位置中,再对嵌入水印信息后的内蕴模态函数及余量重建得到嵌入水印后的图像.水印提取则为水印嵌入的逆过程.通过对不同纹理程度的宿主图像进行实验,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在40 dB以上,面对8种常见攻击时提取水印的NC值均在0.95以上.与现有算法进行对比,该算法在大比例剪切、噪声攻击、图像滤波和JPEG压缩攻击上表现出色,且结果整体优于对比算法.
文献关键词：
二维经验模态分解;灰度水印图像;纹理复杂度;版权保护;Arnold变换
中图分类号：
作者姓名：
赵慧超;胡坤;王小超
作者机构：
天津工业大学数学科学学院,天津 300387;中国科学院空间应用工程与技术中心,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]赵慧超;胡坤;王小超-.结合纹理复杂度与BEMD的灰度水印图像算法)[J].图学学报,2022(04):659-666
A类：
灰度水印图像
B类：
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AB值：
0.266191
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