计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2011年
6期
142-144
,共3页
陈军%张伟%杨华千%何春筱
陳軍%張偉%楊華韆%何春篠
진군%장위%양화천%하춘소
数字水印%神经网络%小波变换%混沌
數字水印%神經網絡%小波變換%混沌
수자수인%신경망락%소파변환%혼돈
提出了一种新的基于小波变换和神经网络的数字水印算法.该算法首先把原始图像分成8×8像素的小块,根据Logistic映射产生的混沌序列选择相应的小块构造一个原始图像的子图,接着把DWT变换作用在这个子图上,得到两个子带LH1和HL1,然后把水印信息嵌入在这两个子带上,接着通过IDWT变换重构子图,最后按构成子图的顺序把每一个8×8像素的小块放回到原图中相应位置,从而得到一个嵌入了水印信息的图像.在水印的提取过程中使用了经典的BP神经网络.实验结果表明,通过该算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可感知性.
提齣瞭一種新的基于小波變換和神經網絡的數字水印算法.該算法首先把原始圖像分成8×8像素的小塊,根據Logistic映射產生的混沌序列選擇相應的小塊構造一箇原始圖像的子圖,接著把DWT變換作用在這箇子圖上,得到兩箇子帶LH1和HL1,然後把水印信息嵌入在這兩箇子帶上,接著通過IDWT變換重構子圖,最後按構成子圖的順序把每一箇8×8像素的小塊放迴到原圖中相應位置,從而得到一箇嵌入瞭水印信息的圖像.在水印的提取過程中使用瞭經典的BP神經網絡.實驗結果錶明,通過該算法嵌入的水印具有較好的魯棒性、安全性和不可感知性.
제출료일충신적기우소파변환화신경망락적수자수인산법.해산법수선파원시도상분성8×8상소적소괴,근거Logistic영사산생적혼돈서렬선택상응적소괴구조일개원시도상적자도,접착파DWT변환작용재저개자도상,득도량개자대LH1화HL1,연후파수인신식감입재저량개자대상,접착통과IDWT변환중구자도,최후안구성자도적순서파매일개8×8상소적소괴방회도원도중상응위치,종이득도일개감입료수인신식적도상.재수인적제취과정중사용료경전적BP신경망락.실험결과표명,통과해산법감입적수인구유교호적로봉성、안전성화불가감지성.
