一种基于神经网络与DCT变换的数字水印方法

摘要

一种基于神经网络与DCT变换的数字水印方法涉及数字水印技术领域，是鲁棒性较强的不可见数字水印方法。本发明根据人眼视觉特性结合原始图像RGB分量的比例，自适应的嵌入水印，提高透明性，数字水印在抵御几何攻击方面不足，利用Hopfield神经网络的优势，在水印检测过程中，对水印图像进行校正，从而提高鲁棒性。新型数字水印方法可以更好地平衡水印透明性和鲁棒性之间的关系。