现有高性能自恢复水印算法多是针对自然图像设计,水印容量较大且不利于文字等信息的恢复.为解决这一问题,在兼顾水印嵌入容量和篡改凭证图像恢复质量的基础上,提出了一种适用于电子凭证图像真实性认证的自恢复水印算法.该算法首先根据...现有高性能自恢复水印算法多是针对自然图像设计,水印容量较大且不利于文字等信息的恢复.为解决这一问题,在兼顾水印嵌入容量和篡改凭证图像恢复质量的基础上,提出了一种适用于电子凭证图像真实性认证的自恢复水印算法.该算法首先根据电子凭证图像特性,将图像块划分为重要块、非重要块和空白块3类,并对其进行分类编码;其次,为保证类型码的正确性,将所有图像块类型码置乱,采用RS编码后生成部分恢复水印信息,将其平均嵌入在所有图像块中;再次,对重要块采用二值化方法生成恢复水印信息,并依次嵌入在非重要块或空白块的最低有效位;最后,通过7张具体电子凭证图像,对比给出了本文算法与现有同类变容量文献算法的性能.研究结果表明,本文算法采用分类编码并仅对重要块生成恢复水印信息,在不降低算法篡改检测和篡改恢复性能的条件下,使水印嵌入容量从对比文献的1.73和2.99降低至0.64,含水印凭证图像的峰值信噪比分别高出对比文献8 d B和23 d B.展开更多
文摘现有高性能自恢复水印算法多是针对自然图像设计,水印容量较大且不利于文字等信息的恢复.为解决这一问题,在兼顾水印嵌入容量和篡改凭证图像恢复质量的基础上,提出了一种适用于电子凭证图像真实性认证的自恢复水印算法.该算法首先根据电子凭证图像特性,将图像块划分为重要块、非重要块和空白块3类,并对其进行分类编码;其次,为保证类型码的正确性,将所有图像块类型码置乱,采用RS编码后生成部分恢复水印信息,将其平均嵌入在所有图像块中;再次,对重要块采用二值化方法生成恢复水印信息,并依次嵌入在非重要块或空白块的最低有效位;最后,通过7张具体电子凭证图像,对比给出了本文算法与现有同类变容量文献算法的性能.研究结果表明,本文算法采用分类编码并仅对重要块生成恢复水印信息,在不降低算法篡改检测和篡改恢复性能的条件下,使水印嵌入容量从对比文献的1.73和2.99降低至0.64,含水印凭证图像的峰值信噪比分别高出对比文献8 d B和23 d B.
