针对数字图像可逆水印的高嵌入容量和不可见性的权衡问题,该文提出一种基于分块自适应压缩感知的可逆水印算法(Reversible Watermarking Algorithm Based on Block Adaptive Compressed Sensing,BACS-RWA)。该算法对载体图像分块,利用...针对数字图像可逆水印的高嵌入容量和不可见性的权衡问题,该文提出一种基于分块自适应压缩感知的可逆水印算法(Reversible Watermarking Algorithm Based on Block Adaptive Compressed Sensing,BACS-RWA)。该算法对载体图像分块,利用周围块与目标块的统计关系判断块类型,自适应地选择容量参数进行分块压缩感知,并利用整数变换嵌入水印;为提高水印嵌入容量将水印嵌入到经压缩感知后的平滑和普通载体图像块中,复杂载体图像块不做处理,以确保图像质量和不可感知性;采用分块压缩重构算法和可逆整数变换来恢复载体图像。通过对不同纹理图像实验并与同类算法对比,结果表明:当以Plane为载体图像时,最佳嵌入容量达1.87 bpp。分块自适应压缩感知理论的引入使算法具有良好的综合性能,在提高嵌入容量的同时,又能有效地降低嵌入数据后对原始图像质量的影响。展开更多
文摘针对数字图像可逆水印的高嵌入容量和不可见性的权衡问题,该文提出一种基于分块自适应压缩感知的可逆水印算法(Reversible Watermarking Algorithm Based on Block Adaptive Compressed Sensing,BACS-RWA)。该算法对载体图像分块,利用周围块与目标块的统计关系判断块类型,自适应地选择容量参数进行分块压缩感知,并利用整数变换嵌入水印;为提高水印嵌入容量将水印嵌入到经压缩感知后的平滑和普通载体图像块中,复杂载体图像块不做处理,以确保图像质量和不可感知性;采用分块压缩重构算法和可逆整数变换来恢复载体图像。通过对不同纹理图像实验并与同类算法对比,结果表明:当以Plane为载体图像时,最佳嵌入容量达1.87 bpp。分块自适应压缩感知理论的引入使算法具有良好的综合性能,在提高嵌入容量的同时,又能有效地降低嵌入数据后对原始图像质量的影响。
