LWT-SVD域灰度图像数字水印优化算法

为解决数字水印算法的不可见性和鲁棒性问题,提出一种基于融合差分进化的粒子群算法的LWT-SVD域灰度图像数字水印优化算法.首先,利用提升小波变换(Lifting Wavelet Transform,LWT)对载体图像进行二级LWT分解,获得4个不同的子带.然后,对获得的每个子带分别进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),并利用融合差分进化的粒子群算法对水印的嵌入阈值进行优化,分别获得对应于每个子带的最优的水印嵌入阈值.最后,将水印图像根据最优嵌入阈值嵌入到对应的载体图像的奇异值中.实验结果证明了与其他现有算法相比,提出的算法使得嵌入水印后的图像表现出较好的不可见性,并且在应对JPEG压缩、高斯噪声等常见的图像攻击方式时也表现出较好的鲁棒性.