小波域上基于神经网络的数字水印算法

提出了一种基于BPN神经网络的水印算法.首先,对数字图像进行小波分解;其次,在小波域内选择水印位嵌入的系数块;最后,利用神经网络从嵌入水印的图像中恢复原始水印信息.实验结果表明:这种水印算法具有很好的性能.     

四进制小波变换与SVD相结合的水印算法

利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.