彩色图像数字水印：混沌+BEMD分解增强鲁棒与透明性

该篇文章介绍了一种创新的彩色图像数字水印算法，它结合了离散小波变换、混沌系统以及二维经验模式分解（BEMD）。首先，算法的核心步骤是对彩色图像的G通道进行一级小波分解，提取出低频部分，然后通过混沌系统进行位置置乱，增强其随机性和安全性。接着，置乱后的低频成分进一步进行二维BEMD分解，将其分解为5个基本模式分量和1个残差分量。在这个过程中，关键的一步是将水印信息嵌入到第4个中低频基本模式分量中，以实现信息的隐藏。 为了确保算法的性能，研究人员采用归一化互相关函数和峰值信噪比作为评估指标，对嵌入水印后的图像进行分析。实验结果显示，该算法具有较高的嵌入容量，这意味着它可以携带更多的信息，这对于数字版权保护至关重要。同时，算法在透明性方面表现出色，即水印嵌入后不会明显影响图像质量，使得图像的视觉效果保持良好。 尽管当前变换域算法如DWT（离散小波变换）通常具有更好的鲁棒性，对抗各种图像处理攻击，如椒盐噪声和缩放，但它们的容量通常较小。然而，作者借鉴了BEMD分解的优点，尤其是其在抵抗JPEG压缩攻击方面的潜力。通过引入混沌系统和二维混沌置乱，该算法不仅提高了鲁棒性，还增强了对JPEG压缩的抵抗力，这是原BEMD算法的一个重要改进。 文章强调，这种改进的算法在保持高容量的同时，显著提升了对抗JPEG压缩的性能，这在实际应用中具有重要意义，尤其是在版权保护和数字媒体追踪领域。然而，文中也提到了安全性的潜在问题，由于BEMD分解的系数取值空间有限，密钥空间较小，这可能会影响算法的整体安全性。因此，作者的工作是在保持算法效率和性能的同时，寻求平衡和优化，以提高数字水印技术的实用性和安全性。