Contourlet域NMF-SVD结合的鲁棒水印算法

"该资源是一篇关于数字水印技术的研究论文，主要介绍了一种结合非负矩阵变换（NMF）和奇异值变换（SVD）的Contourlet域鲁棒水印算法。该算法旨在提高变换域水印的稳健性，能够抵抗多种图像攻击，如噪声添加、滤波和剪切。" 这篇论文详细阐述了一种新的数字水印嵌入方法，它结合了两种强大的数学工具——非负矩阵变换和奇异值变换。首先，宿主图像通过Contourlet变换被分解成多个子带，Contourlet变换因其多分辨率和方向敏感特性，常用于图像处理和分析，特别适合于图像细节的保存和提取。接着，算法关注于低频子带，这部分包含了图像的主要结构信息，对低频子带应用非负矩阵变换，这有助于保持图像的积极特征并简化处理过程。 非负矩阵变换（NMF）是一种矩阵分解技术，能将非负数据矩阵分解为两个非负因子的乘积。在这个水印算法中，NMF用于提取宿主图像的非负基，这些基向量组W随后被进行奇异值分解（SVD）。SVD是线性代数中的经典方法，可以将任何矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中包含有关原始矩阵的重要信息。在水印过程中，SVD能帮助识别和保护图像的关键结构。 在进行SVD后，经过Arnold置乱的水印图像被嵌入到奇异值中。Arnold置乱是一种常用的图像混淆技术，可以增加水印的抗攻击性。通过这种方式，水印被隐藏在图像的结构信息中，使得其在常见的图像操作下仍然能够保持稳定。 实验结果显示，采用这种水印算法的图像在保持良好视觉质量的同时，能够有效地抵御噪声注入、滤波操作以及图像剪切等攻击。这表明结合NMF和SVD的Contourlet域水印方法具有较高的鲁棒性和安全性，适用于版权保护和图像认证等应用场景。 关键词涉及的核心技术包括非负矩阵变换（NMF）、奇异值变换（SVD）以及图像置乱。这些技术在数字水印领域中都占有重要地位，NMF用于非负数据的表示和分析，SVD则提供了矩阵分解和特征提取的能力，而图像置乱则增强了水印的隐藏性和安全性。 这篇论文提供了一种创新的数字水印技术，它通过NMF和SVD的结合，在Contourlet域实现了高鲁棒性的水印嵌入，对于数字图像的版权保护和内容验证具有实际意义。