基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法

为了提高变换域数字水印的鲁棒性，提出一种基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法。该算法首先对二值水印图像进行Arnold置乱预处理，然后对宿主图像进行Contourlet变换，提取低频子带进行不重叠的分块，最后对每个子块依次进行QR分解，采用自适应量化策略在上三角R矩阵的第1行元素上重复嵌入1 bit水印信息。在水印提取时，根据多数原则从每个子块提取相应的1 bit水印信息。实验结果表明，该算法在取得良好不可见性的同时，对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放和剪切等多种攻击具有较强的鲁棒性，并且可以实现水印的盲提取。