NSCT-GBT-SVD结合特征区域的鲁棒水印算法

来源：信号处理杂志 2023年第12期北京时间：

作者：张天骐, 马焜然, 杨宗方, 邹涵

摘要：针对大多数水印算法抵抗几何攻击（旋转、平移、缩放和剪切）不佳，本文提出了一种非下采样轮廓波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform，NSCT）-图变换（Graph-Based Transform，GBT）-奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）结合（多尺度多方向结构张量-模糊C均值聚类）特征区域的鲁棒水印算法。首先利用NSCT变换得到低频区域，接着建立多尺度多方向结构张量寻找稳定的特征点，并用模糊C均值聚类将特征点划分为三簇，构造每个簇中稳定且不重叠的特征区域。然后利用图像局部归一化操作构造水印嵌入区域，将水印嵌入区域分块并对分块区域进行GBT得到稳定的系数矩阵。最后，利用SVD将水印信息相加嵌入到系数矩阵中。仿真实验表明，本文算法在峰值信噪比高于44 dB的情况下，对常规信号攻击和几何攻击均有很好的鲁棒性，特别是在面对旋转、平移、剪切、缩放以及两两组合的几何攻击时，提取的水印归一化相关系数均在0.94以上。

关键词：‍‍图像水印, 特征区域, 非下采样轮廓波变换, 图变换, 图像局部归一化