基于非高斯混合HMT的统计图像水印方法

本发明公开了一种基于非高斯混合HMT的统计图像数字水印方法，首先对宿主图像实施二级非下采样剪切波变换(NSST)分解，得到两个尺度多个方向的高频子带，将第二尺度上能量最高的高频子带选为本实验的目标子带并对其进行分块；其次，选择高熵块再利用快速极坐标线性正则变换(FPLCT)计算，得到幅值矩阵，利用乘性方法嵌入水印信息，并通过FPLCT和NSST的逆变换获得与原始图像等大的含水印图像；然后，根据BSM混合分布与HMT，得到BSM‑HMT混合的概率密度函数，并基于此进行统计建模，将组织好的训练样本输入Aitken‑ECM算法中进行参数估计；最后，根据最大似然准则，构造出效果良好的ML解码器，用于对水印信息的提取。