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一种鲁棒性好的图像水印算法
尹康康;石教英;潘志庚
【期刊名称】《软件学报》
【年(卷),期】2001(12)5
【摘要】提出了一种鲁棒性好的数字图像水印算法.算法采用Hilbert扫描顺序,用考虑HVS(human v isual system)特性的噪声阈值矩阵作为叠加水印信号的掩模插入水印,并具有水印强度自适应调节特性.水印检测算法还可加入自动校正模块,大大提高了判决的准确性.在描述算法的基础上,给出了实验结果及攻击分析.实验结果表明，该算法具有较强的透明性和鲁棒性, 水印检测结果准确,并且算法的计处量小.【总页数】9页(P668-676)
【作者】尹康康;石教英;潘志庚
【作者单位】浙江大学;浙江大学;浙江大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种强鲁棒性的图像数字水印算法的设计 [J], 石红梅
2.一种鲁棒性好的小波域数字水印算法 [J], 林崧;刘晓芬
3.一种鲁棒性好的水印算法 [J], 张先玉;李辉;杨清夙;孙继荣
4.一种强鲁棒性的抗打印扫描数字图像水印算法 [J], 韩天明;魏维;李雪
5.一种具有良好鲁棒性的彩色图像水印算法 [J], 丁志中;梁秋娟
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一种采用图像融合的鲁棒水印算法
徐国保;郑德玲;王骥;沈玉利
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2008(8)24
【摘要】为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法.该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术.实验结果表明该水印算法具有以下优点:水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单.
【总页数】4页(P6614-6617)
【作者】徐国保;郑德玲;王骥;沈玉利
【作者单位】广东海洋大学信息学院,湛江,524088;北京科技大学信息工程学院,北京,100083;广东海洋大学信息学院,湛江,524088;仲恺农业技术学院,广州,510225【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.一种基于新的正交复数变换的鲁棒水印算法 [J], 张悦;舒华忠;伍家松;罗立民
2.一种用于MP3文件版权保护的鲁棒水印算法 [J], 曹军梅
3.一种基于奇异值分解的鲁棒水印算法 [J], 王超
4.一种基于傅里叶变换的鲁棒水印算法 [J], 王树梅; 张文斌
5.一种过完备字典实现指纹图像的鲁棒水印算法 [J], 赵若妍; 黄智慧; 肖冰; 赵慧民; 詹瑾
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基于奇异值分解的鲁棒性和脆弱性兼具图像水印方法
王重英
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2015(43)4
【摘要】针对图像安全水印算法功能单一的问题,亟待设计一种兼具鲁棒性或脆弱性的图像水印算法.基于此论文利用奇异值分解提出一种同时具有鲁棒性和脆弱性的图像水印方法.首先通过比较相邻两个子块的最大奇异值大小关系产生鲁棒零水印;然后利用子块奇异值的小数位奇偶性产生脆弱水印;最后将脆弱水印嵌入在对应偏移子块的空域LSB.实验结果表明:算法具备很强的鲁棒性和很敏感的脆弱性,能够在实现版权保护和内容认证中有一定的借鉴意义.
【总页数】5页(P700-703,737)
【作者】王重英
【作者单位】商洛学院数学与计算机应用学院商洛726000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于奇异值分解的数字图像水印方法 [J], 刘瑞祯;谭铁牛
2.基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法 [J], 朱萌;陈青
3.基于边缘检测和奇异值分解的图像水印算法 [J], 贾园;张贵仓;徐天芝
4.基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法 [J], 晁妍;王诗兵;王慧玲
5.基于双树四元数小波变换与奇异值分解的数字图像水印算法 [J], 肖婷婷;李万社
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图像Hadamard变换域鲁棒水印算法张大兴;李何明;李海华【摘要】提出了一种基于分块Hadamard变换的鲁棒图像水印算法.水印图像先进行置乱和扩展得到水印序列.原始图像进行8×8分块的Hadamard变换,在中频系数里按不同强度嵌入水印.水印提取时,先计算与原始图像在对应的变换域系数的差值,再计算该差值与水印编码的相关性来确定每个水印像素.实验表明,该算法对原始图像的视觉影响小,具有良好的鲁棒性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)005【总页数】4页(P76-79)【关键词】数字水印;Hadamard变换;鲁棒水印【作者】张大兴;李何明;李海华【作者单位】杭州电子科技大学,图形图像研究所,杭州,310018;浙江大学,CAD & CG国家重点实验室,杭州,310027;杭州电子科技大学,图形图像研究所,杭州,310018;杭州电子科技大学,图形图像研究所,杭州,310018【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言数字水印是研究在宿主数字媒体（图像、音频、视频）中隐藏特定信息的技术。
根据原始载体不同，可分为图像水印、音频水印、视频水印等；根据隐藏位置不同，可分为空域水印和变换域水印；根据水印生存性，可分为鲁棒水印和脆弱水印。
早期的数字水印技术集中在空域，典型代表LSB算法[1]，虽然实现简单，但隐藏数据量较少，且抗几何攻击和信号处理操作的鲁棒性较差。
目前，变换域算法由于对视觉影响小，鲁棒性好而受到研究者的重视。
主要的变换域包括：离散余弦变换（DCT）[2-4]，离散傅里叶变换（DFT）[5-6]，离散小波变换（DWT）[7-8]，哈达玛变换（Hadamard Transform，HT）[9-13]等。
Cox等人提出的一种基于DCT变换的扩频水印技术[2]，该算法抗信号处理能力较强，但对几何攻击比较敏感。
而利用DFT变换的旋转和缩放的不变特性，DFT域的水印对几何失真具有很好的鲁棒性[5-6]，但DFT变换要用到复数乘法，所以计算比较复杂。
一种鲁棒性的2D矢量图形水印算法
王伟;李岩
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2007(012)002
【摘要】为了解决空间信息网络传输和空间信息共享的版权保护问题,提出了一种具有鲁棒性的2D矢量图形的水印算法.在GIS中,矢量图形是其最基本的表达方式,常需针对2D矢量图形的大数据集进行水印嵌入处理,本方法先将空间矢量图层按照自身所含的多边形特征进行分解;对分解后的矢量多边形进行分析,选择合适的多边形的线段,在其顶点处嵌入水印;而提取水印的过程,则是对原矢量图形和水印图形进行分析,根据嵌入水印顶点的位置或坐标值得到水印信息的序列.实验结果证明,该方法对于空间信息的常规图形操作,如矢量图层的坐标变换、平移、旋转、缩放,以及图形的剪切,点的添加删除等,均具有较强的鲁棒性.
【总页数】6页(P200-205)
【作者】王伟;李岩
【作者单位】华南师范大学计算机学院,广州,510631;华南师范大学空间信息技术与应用研究中心,广州,510631
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种基于门限方案的鲁棒性视频水印算法 [J], 史国川;史斌浩;鲁磊纪;王欢
2.一种基于复数小波变换的矢量图形数字水印算法 [J], 许丽娜;袁卫华
3.一种基于DCT鲁棒性的数字水印算法 [J], 李莹;李春兴;于晓
4.一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法 [J], 齐向明;徐嫚;李玥;侯明君
5.一种高鲁棒性数字水印算法的FPGA实现 [J], 孙峰;华云松;吴继伟
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一种强鲁棒性的图像数字水印算法的设计石红梅【摘要】Aiming at the current image watermark research status and existing problems,the article proposes a digital watermarking algorithm based on the discrete wavelet transform.By choosing low and middle sub band of the wavelet packet decomposition of the origin%针对当前图像水印的研究现状和存在的问题,提出了一种基于离散小波变换域的数字水印算法。
该算法选择在原始图像小波变换的中、低频子带嵌入水印,提高了水印的容量和不可见性。
并结合人类视觉系统模型,实现了水印的强鲁棒性。
对所提出的算法进行了大量的实验及性能分析。
实验结果表明,该算法对常见的图像攻击如JPEG压缩、加噪、剪切等具有较强的鲁棒性,同时也很好地保证了水印的不可见性。
【期刊名称】《常州信息职业技术学院学报》【年(卷),期】2011(010)003【总页数】4页(P36-39)【关键词】数字水印;鲁棒性;攻击测试【作者】石红梅【作者单位】苏州工业职业技术学院电子工程系,江苏苏州215104【正文语种】中文【中图分类】TP309信息时代的到来，使得传统的媒体正向数字化转变。
各种形式的多媒体作品纷纷以网络形式出现，使得作品的侵权更加容易。
传统的信息安全以密码学为基础，从根本上解决不了问题。
而数字水印是一种有效的保护数字产品版权和维护数据安全的技术，是信息隐藏研究领域的一个重要分支。
它将具有特定意义的标记(水印)，利用数字嵌入的方法隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中，以证明创作者对其作品的所有权，并作为鉴定、起诉非法侵权的证据，同时通过对水印的检测和分析来保证数字信息的完整可靠性，从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。
一种带纠错功能的鲁棒数字图像水印算法
程其江;吕述望;李劲松
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2009(026)010
【摘要】提出一种基于水印数据纠错置换的数字图像水印嵌入方案.通过对二值水印图像进行置换,引入纠错机制,并将其应用于传统的小波域算法中.实验结果表明,在相同的水印嵌入强度和攻击强度条件下,通过引入纠错机制,可以显著提高水印在抗JPEG压缩、抗剪切、抗缩放、抗中值滤波、抗噪声干扰等方面的鲁棒性.
【总页数】3页(P212-214)
【作者】程其江;吕述望;李劲松
【作者单位】中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院研究生院,北
京,100039;中国科学院研究生院,北京,100039
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种鲁棒和自适应的数字图像水印算法 [J], 尹德辉;李炳法
2.一种鲁棒的彩色图像多功能水印算法 [J], 袁志民;赵宝琴
3.一种基于角点检测的鲁棒数字图像水印算法 [J], 朱碧磊;万乾荣;李伟
4.基于DWT-SVD的鲁棒数字图像水印算法探析 [J], 金灿
5.一种曲波域鲁棒数字图像水印算法 [J], 宋依青
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一种基于图像特征的鲁棒性数字水印算法
王俊波;何迪
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2008(32)1
【摘要】提出了一种新的抗几何攻击的鲁棒性数字水印嵌入算法.采用Harris算子提取最健壮的特征点来估计图像可能遭受的几何攻击的参数,水印的嵌入则在满足不可察觉性的条件下遍布整个空间域.为获得最健壮特征点(MRFP),文中采用了一种自适应的特征点提取算法,通过对数字图像的预攻击处理,自适应地调整Harris探测器的阈值,来获得特定数目的MRFP.仿真结果表明,本算法对旋转、缩放、平移等几何攻击都具有很好的鲁棒性,对一般的图像处理如JPEG压缩、低通滤波、噪声等攻击也具有较好的抵抗性能.
【总页数】5页(P55-58,62)
【作者】王俊波;何迪
【作者单位】上海交通大学电子工程系,上海,200240;上海交通大学电子工程系,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.一种基于DWT-DCT变换强鲁棒性的数字水印算法 [J], 宁国强;刘媛媛;李凤堂;张建理
2.基于图像特征的鲁棒性数字水印算法 [J], 陈海鹏;秦俊;申铉京;王友卫
3.一种基于DCT域的鲁棒性数字水印算法 [J], 曹军梅
4.一种基于DCT的鲁棒性数字水印算法 [J], 郭宏;郝俊杰
5.一种基于DCT鲁棒性的数字水印算法 [J], 李莹;李春兴;于晓
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图像识别中的鲁棒性评估方法探索近年来，随着人工智能技术的迅速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到图像识别算法不够鲁棒的问题。
为了解决这一问题，研究人员们开始着手探索图像识别中的鲁棒性评估方法。
一、传统的鲁棒性评估方法在传统的鲁棒性评估方法中，研究人员通常会采用一些固定的评估指标来衡量图像识别算法的性能。
例如，精度、召回率和F1值等指标常常被用来评估分类算法的准确性。
虽然这些指标能够对图像识别算法的性能进行定量化评估，但是却无法完全反映算法在复杂环境下的鲁棒性。
二、基于对抗样本的鲁棒性评估方法近年来，基于对抗样本的鲁棒性评估方法成为了研究的热点。
对抗样本是指经过微小修改的输入图像，能够使得原本能够被正确分类的图像被错误分类。
通过引入对抗样本，研究人员可以评估图像识别算法在面对噪声、干扰等情况时的鲁棒性。
基于对抗样本的鲁棒性评估方法主要有两种思路：一种是生成对抗网络（GAN）的方法，另一种是优化方法。
生成对抗网络（GAN）的思想来源于游戏理论中的对抗博弈，其中包括了生成器和判别器两个网络。
其中，生成器网络负责生成对抗样本，而判别器网络负责判断对抗样本是否逼真。
通过迭代训练，生成器和判别器逐渐优化，最终生成对抗样本。
通过引入对抗样本，研究人员可以对图像识别算法进行鲁棒性评估。
另一种优化方法则是通过优化对抗样本生成过程中的损失函数来改进图像识别算法的鲁棒性。
通过对损失函数进行改进，使得算法更加关注于对抗样本，从而提高算法的鲁棒性。
优化方法不仅可以提高算法的鲁棒性，还可以进一步提升算法的分类性能。
三、基于领域迁移的鲁棒性评估方法除了基于对抗样本的方法外，基于领域迁移的鲁棒性评估方法也是一种常用的方法。
领域迁移是指将算法训练的领域与应用的领域不一致时所面临的问题。
在图像识别中，不同领域的图像往往具有不同的特征分布，从而使得算法的鲁棒性受到挑战。
基于领域迁移的鲁棒性评估方法通过建立多个领域间的映射关系，将算法在不同领域下的性能进行比较，从而评估算法的鲁棒性。
一种参数自适应的鲁棒性数字图像水印算法
夏嵬;赵小厦
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2021(33)24
【摘要】数字水印技术作为保护版权的重要手段,在信息安全领域有着重要的地位。
传统的数字水印算法的参数大多凭经验设定,达不到鲁棒性最佳的效果。
本文根据
图像和水印的容量自适应地在图像的低频区嵌入水印,并利用机器学习的梯度下降
法对水印算法的参数进行训练,使得含水印图像在不同攻击下恢复出的水印总体误
码率相对最低,让参数能最大限度地接近最优值。
实验证明,该算法不但对JPEG压缩、裁剪、噪声等常见攻击有较强的免疫力,而且对平移、旋转、缩放等几何攻击
也具有较强的免疫力。
【总页数】3页(P70-72)
【作者】夏嵬;赵小厦
【作者单位】南京信息职业技术学院;南京技师学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种鲁棒和自适应的数字图像水印算法
2.一种基于分形的鲁棒性数字图像水印算法
3.一种基于角点检测的鲁棒数字图像水印算法
4.一种强鲁棒性的抗打印扫描数
字图像水印算法5.一种曲波域鲁棒数字图像水印算法
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收稿日期:2004-07-28;修订日期:2004-12-10 作者简介:陈永强(1967-),男,湖北武汉人,讲师,博士研究生,主要研究方向:网络信息安全与智能系统、数字图像处理; 胡汉平(1960-),男,湖北武汉人,教授,博士生导师,主要研究方向:智能信息安全系统; 李新天(1978-),男,湖北黄冈人,硕士研究生,主要研究方向:智能信息安全系统.文章编号:1001-9081(2005)02-0386-04一种图像水印鲁棒性的协同序参量评价方法陈永强1,2,胡汉平1,李新天1(1.华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074;2.武汉工业学院计算机与信息工程系,湖北武汉430023)(chenyqwh@hot m ail .com )摘 要:针对图像水印的鲁棒性,运用协同序参量理论,提出一种基于协同序参量的定量评价方法。
对载体图像完成各类鲁棒性实验,计算比较了各模式的协同序参量初始值,使用序参量演化曲线进行验证,得到相应的鲁棒性定量评价。
评价结果与相关系数法一致,但更加方便和实用。
关键词:图像水印;鲁棒性;序参量;协同学中图分类号:TP391;TP309.2 文献标识码:AI mage wa termark robust ness eva lua ti ve m ethodba sed on synergeti c order param eterCHEN Yong 2qiang 1,2,HU Han 2p ing 1,L I Xing 2tian1(1.Institute of Pattern Recognition and A rtificial Intelligence,Huazhong U niversity of Science and Technology,W uhan Hubei 430074,China;2.D epart m ent of Co m puter and Infor m ation,W uhan Polytechnic U niversity,W uhan Hubei 430023,China )Abstract:A i m ed at i m age water mark r obustness,an evaluative method based on synergetic order para meter and its usage was first advanced .Many kinds of r obust experi m ent of I m age carrier were done .After p r ocessi on,the synergetic original order para meter of patterns in the set were calculated and compared .Thr ough validati on by the order para meter evolvement curves,their r obust conclusi ons were gotten .This method is more convenient and app lied than the correlative coefficient method,although the t w o methods have sa me conclusi on .Key words:i m age water mark;r obustness;order parameter;synergetics0 引言由于数字图像的广泛使用,图像水印是目前研究最为充分的数字水印技术。
图像水印应具有可证明性、不可感知性、鲁棒性和安全性等基本特性。
鲁棒性是指在经过常规的信号处理操作后,仍能够检测到水印的能力[1]。
要求图像水印能够承受常规的操作,包括图像压缩、滤波、噪声污染、几何失真等。
水印是否具有鲁棒性,目前是使用相关性分析的判断方法。
给定一个固定阈值,计算经过一定类型的操作后图像的某一相关性度量值,如大于阈值,认为可检测和提取水印,水印对此操作具有鲁棒性,反之则没有鲁棒性。
使用此方法具有两个缺点,一是阈值是根据实验的结果,由经验所确定。
二是可能出现两个完全不同的图像具有相同或相近的相关性度量值。
有鉴于此,本文运用协同计算机的序参量理论,通过计算图像模式向量的初始序参量方法,可定量评价图像水印的鲁棒性。
1 协同序参量1.1 序参量方程在平衡相变理论中,序参量是用于表征相变后系统的有序性质和程度。
序参量的梯度动力学方程,描述了系统离开平衡点时的动力学过程。
在相变前的旧结构下,序参量为0,从相变点起,序参量取非零值。
协同学研究系统的各个个体是如何进行协作,通过协同导致新的空间结构、时间结构或功能结构的形成。
协同学引入了平衡相变理论中的序参量概念,并运用于协同计算机的模式识别标准模型里[2]。
假设原型模式数为M ,原型模式向量的维数为N ,要求M ≤N ,待识别模式q 的动态过程满足协同演化动力学方程:q =∑kλk v k(v +k q )-B∑k ≠k ′(v+k ′q )2(v +k q )v k -C (q +q )q +F (t )(1)其中,q 是以输入模式q 0为初始值的状态向量,为待识别的试验模式向量,可分解为原型向量v k 和剩余量w,q =∑Mk =1ξkv k+w,且v +k w =0,q +为q 的伴随向量;λk 为注意参数,只有当它为正的时候,模式才能被识别;F (t )为涨落力,可忽略不记;B 和C 为指定系数,且都大于0;v k 为原型模式向量,v k =(v k 1,v k 2,…,v kn )′;v +k 为v k 的伴随向量,且v +k v k =δkk ′=第25卷第2期2005年2月计算机应用Computer App licati onsVol .25No .2Feb .20051,K =k ′0,K ≠k′v k 必须满足归一化和零均值条件:∑Nl =1vkl=0,‖v k ‖2=(∑Nl =1v2kl )1/2=1(2)定义序参量ξk 为:ξk =v +k q =v k q+(3)把式(3)代入式(1),得到序参量方程为:ξ・k =λk ξk -B∑k ′≠kξ2k ′ξk-C (∑Mk ′=1ξ2k ′)ξk(4)式(4)表明了只有一个全局稳定点,无伪状态、向前竞争、连续的协同演化动力学方程。
序参量的引入使原动力学演化方程中的阶次由8次变成了2次,减少了计算量。
1.2 初始序参量特性当λk =C >0,即注意参数相等时,使用D =(B +C )∑k ′ξ2k ′,式(4)简化为:ξ・k =ξk (λ-D +B ξ2k )(5)若ξi <ξj ,由式(5)知,必有ξ・i <ξ・j ,说明所有的序参量演化轨迹是不会交叉的,初始最大的序参量在协同演化中必然获得胜利。
因此系统的终态取决于输入向量的初始序参量值,即在竞争中,具有最大初始序参量的v k 获胜,其序参量ξk 趋向于1,而其他序参量趋向于0。
根据协同学的支配原理,系统演化的结构即系统的有序化只取决于非稳定模,称非稳定模为序参量。
稳定模依赖于非稳定模,逐渐衰弱,系统状态将由一个最强的非稳定模决定。
若把试验模式看成原型模式的线性组合,序参量就代表了输入模式对原型模式分解的系数,输入模式越接近原型模式,这个系数越大,相应的序参量就越大,在竞争中获胜的可能性也就越大。
在演化过程中,序参量代表了各个原型模式参与竞争,获胜的序参量代表了被识别的原型模式。
2 图像水印序参量计算2.1 水印嵌入与提取图像数字水印算法包含水印嵌入和水印提取两个过程。
在不考虑水印的安全性情况下,嵌入过程为:c w =E (c 0,m )(6)表示载体图像c 0和水印m 通过嵌入函数E,在载体图像的空域或变换域中嵌入水印,形成含水印载体图像c w 。
水印提取过程为:m n =D (c ′w ,m ,c 0)(7)在检测到水印存在的前提下,从含水印载体图像c ′w 中运用提取函数D,提取出水印m n 。
含水印载体信息c w 在传输和使用中会受到可能的信号处理和几何失真等操作的影响,由c w 改变为c ′w 。
根据是否使用原始水印m 或载体图像c 0,确定一定的提取方法D,水印的提取是水印算法中最重要的步骤。
能否提取出水印,关键在于水印能否承受图像操作的鲁棒性能。
空域图像水印算法的鲁棒性差,水印信息很容易被滤波、加噪、几何变形等操作破坏,主要应用于脆弱性水印中。
变换域图像水印算法,大部分采用扩频通信(s p read s pectru m communicati on )技术,主要思想是在图像的DCT 变换域里,选择中低频系数叠加水印信息。
还可在离散傅里叶变换(DFT )或离散小波变换(DW T )的频域系数里叠加水印。
虽然此类算法的嵌入和提取操作较复杂,隐藏信息量不能很大,但具有承受图像操作能力强、隐蔽性好的特点,很适合于数字图像的版权保护。
本文为了集中研究图像水印的鲁棒性,借鉴文献[3]的嵌入算法,使用一种简化的DCT 域图像水印嵌入方法,将ORL 人脸库中的一幅大小为64×64的人脸灰度图像m 嵌入到256×256的Lena 灰度图像c 0里。
嵌入的具体过程,是先分别对人脸图和Lena 图进行二维DCT 变换,对DCT 系数矩阵Zig -Zag 扫描排列转换,得到相应的一维向量x 和v 。
使用运算式v ′i =v i +0.1x i ,把人脸图像的全部DCT 系数x i 嵌入到Lena 图最重要的相应DCT 系数v i 中,得到改变的一维向量v ′。
v ′还原成新的DCT 系数矩阵,再二维DCT 反变换得到含水印的Lena 图像c w ,结果如图1(图中为非原始比例大小)。
从水印嵌入过程可得,水印的提取是嵌入的逆过程。
图1 水印嵌入2.2 序参量计算具有版权的任何人在水印载体图像中提取和恢复水印,可认为是在已知水印模式集中识别一个特定水印模式的过程,能使用基于协同理论的模式识别的有关概念和方法。
协同序参量ξk 的初始值,代表了原型模式和试验模式之间的一种匹配度量。
可根据初始序参量的相对大小,识别水印模式,定量评价水印的鲁棒性。
虽然考察的是图像水印的鲁棒性,而不是安全性,但还是希望图像水印算法满足Kerckhoffs 准则,即要求水印的嵌入和提取算法是公开的。
已知水印提取算法时,协同序参量计算步聚为:1)确定水印模式集,从ORL 人脸库再选取4幅人脸图,与作为水印的人脸图组成水印模式集,如图2所示,水印模式编号为1到5。
