基于初始简图的数字水印感知模型的研究

李伟

（黑龙江八一农垦大学工程学院，大庆163319）

基于初始简图的数字水印感知模型的研究

李伟

（黑龙江八一农垦大学工程学院，大庆163319）

针对目前大多的感知模型未考虑图像的内容特征，提出一种基于初始简图的第二代水印感知模型构建方法。首先利用初始简图理论将图像内容分解为结构和纹理两大特征，并结合人类视觉系统HVS的感知特性，对内容特征进行感知度量和权重优化处理，最终构建JNDpsk感知模型，并利用该模型指导水印的嵌入和提取过程。实验结果表明，该算法在保证图像视觉质量的前提下，水印的鲁棒性能有很好的改善。

初始简图；第二代水印；内容特征；JNDpsk感知模型

近年来，随着数字版权问题日益受到广泛关注，作为版权保护领域的一个重要技术手段，数字水印技术逐渐成为国内外学术界一个新兴的研究热点［1］。各种水印算法大量涌现，王福丽等［2］利用奇异值特征具有较好的稳定性，将水印的奇异值嵌入到小波变换低频子带奇异值上，使水印算法具有较好的鲁棒性。肖振久等［3］通过计算图像块的熵值将图像的纹理特征进行分类，以控制水印的嵌入信息量，并依据JND感知模型控制水印嵌入强度，该算法可以较好的平衡水印不可感知性和鲁棒性之间的矛盾。但是，目前的这些水印算法大都是将水印能量扩展到图像中所有像素，无法与被嵌入载体内容特征结合起来，因此其鲁棒性在很多情况下不能满足应用的需求。……