论文研究基于CurveletDSVD和视觉密码的强鲁棒零水印算法.pdf

为了更好地表现自然图像的曲线特性，进一步提高数字水印算法的鲁棒性，提出一种基于Curvelet-DSVD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法。对原始图像进行Arnold置乱；进行Curvelet变换得到低频域信息，对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解（DSVD），利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵，同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份；最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印。实验结果表明，该算法能够有效地抵抗常规攻击，与现有的零水印算法相比，鲁棒性更强，安全性更高。