基于SVM与特征提取的鲁棒性数字水印算法

摘要

为抵御大部分图像处理攻击,特别是几何攻击,提出一种改进的基于SVM与特征提取的鲁棒性数字水印算法.根据图像中的邻域像素之间的相关性,引入新的图像描述子和纹理描述子来提取图像特征.对样本点及其邻域像素的所有纹理变化进行训练,由邻域像素的和与方差组成训练集,训练好的SVM被用来分类一系列测试集,按照分类结果嵌入与提取数字水印.本文算法仿真试验结果表明,改进后新算法不仅具有较好的透明性,而且对中值滤波、叠加噪声等一般性处理和旋转、缩放、剪切等几何性攻击均具有更好的鲁棒性,训练时间和算法复杂度方面优于原有算法,提取的水印精度更高.