基于CNN和NSCT的零水印算法

作者：赵杰; 屈正庚

来源：科学技术与工程, 2013, (05): 1368-1372.

• 细胞神经网络
• 非抽样Contourlet变换
• 零水印
• 尺度不变特征变换 cellular neural network
• nonsubsampled contourlet transform
• zero watermarking
• scale-invariant feature transform

提出一种基于细胞神经网络(CNN)和非抽样Contourlet变换(NSCT)的零水印算法。首先对原始载体图像进行非抽样Contourlet变换,获得其图像的低频逼近子带;然后对水印信息进行置乱,将其与图像的低频逼近子带一起输入CNN网络,得到注册图像。水印检测时可以利用尺度不变特征变换(SIFT)进行几何校正。实验结果表明,该方法可以获得较好的检测精度;同时对于加噪、滤波、JPEG压缩、剪切攻击也具有很好的鲁棒性。由于细胞神经网络对图像处理的并行性与可由硬件实现的特点,该算法可应用于实时性要求较高的场合。

• 单位
  商洛学院