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基于压缩感知的数字水印算法在检测端通过随机测量矩阵迭代求解稀疏系数过程中,会导致检测端耗时过长、缺乏实用性,且感知出的水印图像质量较低的问题,为此,提出一种采用稀疏变换和拉普拉斯金字塔的数字水印算法.该算法结合新的稀疏模型(稀疏变换),在嵌入端对载体图像进行单层拉普拉斯金字塔分解,均匀分割获取到的低频子带,并将分割后的图像块拓展为向量训练稀疏变换矩阵,在稀疏域中选择全局系数最小值进行水印嵌入.水印检测时则直接通过矩阵相乘的方式,将含水印载体图像的低频子带变换到稀疏域进行检测,而不需要重新求解稀疏.实