基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

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1、基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法张正伟吴礼发严云洋淮阴工学院计算机与软件工程学院解放军理工大学摘要：针对现有可逆图像水卬算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾，提岀了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水卬算法。首先，对原始图像进行多尺度分解，将其分解为同质块和非同质块;其次，通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后，通过计算非同质块信息爛，根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块，通过对选取的非同质块进行整数小波变换，在中高频中嵌入剩余水印信息。实骑结果表明，该算法易于实现且完全可逆，能有效提高水印嵌入量，具有较高的视觉质量。关键词：

2、可逆图像水印;预测谋差扩展;整数小波变换;多尺度分解;视觉质量;作者简介：张正伟（1981-）,男，博士，讲师，主要研究方向为信息隐藏、图像处理；E-ma订：zzw49010650@sina.com;作者简介：吴礼发（1968-）,男，博-上，教授，主要研究方向为信息安全、网络安全；作者简介：严云洋（1967-），男，博士，教授，主要研究方向为信息安全、图像处理。收稿日期:2016-12-01基金：国家自然科学基金项目（61402192）ReversibleImageWatermarkingAlgorithmBasedonMulti-scaleDecompo

3、sitionandPredictionErrorExpansionZHANGZheng-weiWULi-faYANYun—yangFacultyofComputerandSoftwareEngineering,HuaiyinInstituteofTechnology;CollegeofCommandInformationSystem,PLAUniversityofScienceandTechnology;Abstract：Inviewofthecontradictionbetweentheembeddingcapacityandthevisualqualit

4、yoftheexistingreversibleimagewatermarkingalgorithm,areversibleimagewatermarkingalgorithmbasedonmulti-scaledecompositionandpredictionerrorexpansionwasproposed.Firstly,theoriginalimageisdecomposedintohomogeneousandnon-homogenousblocksbymulti-scaledccomposition.Then,thewatermarkinform

5、ationisembeddedbythepredictionerrorexpansionofhomogeneousblocks.Finally,basedonthecalculationofnon-homogenousblockinformationentropy,thenon-homogenousblocksareselectedaccordingtotheamountofembeddedwatermarkinfonnation,andtheremainingwatermarkinfonnationisembeddedinthemiddleandhighf

6、requencybyintegerwavelettransform.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmiseasytoimplementandiscompletelyreversible,anditcaneffectivelyimprovethewatermarkembeddingcapacityandhashighervisualquality.Keyword：Reversibleimagewatermarking;Predictionerrorexpansion;Integerwavelettr

7、ansform(IWT);Multi-scaledecomposition;Visualquality;Received：2016-12-011引言与传统数字图像水印Ill相比，可逆图像水印在水印嵌入方面提出了更高的要求,从而在司法、军事、更疗等对图像真实性和完整性要求较高的领域具有更加广泛的研究价值和应用价值。Tian②提出的基于相邻像素对差值扩展的大容量可逆水印算法已经受到了越来越多的关注。由于其具有较大的嵌入容量和较高的视觉质量，且算法复杂度低而便于实现，因此国内外学者提出了很多基于差值扩展的改进嵌入算法。为了提高算法的嵌入容量并降低失真率等，郑淑丽等

8、人提出了一种基于图像位平面图分解理论的差值扩展算法。