基于分塊的DWT和PCA圖像水印算法

夏維偉,陳家琪

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院,上海 200093)

基于分塊的DWT和PCA圖像水印算法

夏維偉,陳家琪

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院,上海 200093)

針對傳統DWT水印算法抵抗幾何攻擊魯棒性差，文中提出一種基于分塊的離散小波變換(DWT)和主成分分析(PCA)相結合的水印算法。通過對載體圖像進行三階小波分解，在第3層分解的低頻逼近子圖上用主成分分析提取出主成分系數，將水印嵌入到提取的主成分系數中。實驗結果表明，相對于傳統DWT算法該算法在抵抗各類攻擊均表現出良好的魯棒性。

圖像水印；分塊；離散小波DWT；主成分分析PCA；魯棒性

隨著互聯網的快速發展，數字信息廣泛傳播，為解決版權保護、數字信息被篡改、數字信息正確傳播等日益嚴重的安全問題，數字水印已成為國內外學者研究的熱點[1-2]。數字水印是指將版權信息、所有者信息和授權信息等嵌入到數字載體中的技術。圖像水印算法分為兩類：一類是基于空域的水印技術，將水印嵌入到載體圖像中，直接改變載體圖像像素點的灰度值，但水印易被幾何變形等操作破壞；另一類是將水印嵌入到載體圖像的頻域中，將水印嵌入到載體圖像的離散小波變換(DWT)等變換系數中，該類算法魯棒性強[3]。主成分分析[4](PCA)是統計學中的經典算法，可降維復雜數據，提取互不相關的特征向量。因此，可用PCA提取圖像中能量最大[5]的主成分，將水印嵌入其中，能有效抵抗攻擊，提高算法的魯棒性。……