基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络（radial basis function，RBF）把水印嵌入到彩色图像的DCT（discrete cosine transform）域。首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间，使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性；然后将色度分量（CrCb）进行二维DCT变换，将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中，以提高水印的不可见性和鲁棒性；嵌入水印的时候，使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置，来增强水印的安全性；最后，利用RBF来训练模拟量化的逆过程，借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印，进一步提高水印鲁棒性。仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时，使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性。