1 平顶山工业职业技术学院 计算机与软件工程学院, 河南 平顶山 467001
2 河南理工大学 计算机学院, 河南 焦作 454000
设计了基于可逆Walsh-Hadamard变换与预测误差扩展的图像水印算法。将载体图像分割为4×４的非重叠子块, 引入Walsh-Hadamard变换, 对每个子块进行处理, 得到其域Hadamard, 提取其直流分量与交流分量系数;基于Adaline神经网络, 确定一个准确的预测系数, 构建线性预测函数, 计算每个交流系数的误差;对交流系数误差完成二进制表示, 根据水印信息对误差进行扩展;考虑像素的溢出或下溢问题, 从所有子块中指定一个平滑扩展块, 通过设计水印嵌入方法, 将水印信息嵌入到扩展块中, 再借助Walsh-Hadamard逆变换, 输出水印图像;构建水印提取机制, 从水印图像中提取初始水印信息。实验结果显示: 与当前水印图像相比, 所提算法具有更高的不可感知性与更低的失真度。
图像水印 Walsh-Hadamard变换 预测误差扩展 预测系数 Adaline神经网络 平滑扩展块 image watermarking Walsh-Hadamard transform prediction error expansion prediction coefficient adaline neural network smooth expansion block
