基于经验模态分解的灰度水印算法  

作　　者：赵慧超 

机构地区：[1]天津工业大学数学科学学院,天津300387

出　　处：《网络安全技术与应用》2022年第4期41-43,共3页Network Security Technology & Application

摘　　要：为提高数字图像面对攻击时的鲁棒性,本文提出了一种基于二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印鲁棒算法。首先在水印嵌入前对其进行Arnold变换,在没有密钥时无法获取正确的信息,提高了水印的安全性。其次在水印嵌入过程中,由于BEMD分解有效将宿主图像划分为不同频次的内蕴模态函数,通过不可见实验测试我们选择将水印信息嵌入到人眼不易识别的频次,对水印的不可见性有了很大的提高。最后实验测试了本文算法在面对裁剪、椒盐噪声、缩放、旋转等攻击时,相关性指数(NC值)均在0.97以上,有着较高的鲁棒性。

关 键 词：二维经验模态分解 灰度水印 鲁棒水印 

分 类 号：TP309.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]