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摘要:
稳健性是多比特图像水印的关键问题之一,提出了一种基于小波域隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的多比特图像水印算法,该算法的主要特点为:(1) 利用向量HMM模型精确描述图像小波系数间的统计特性,基于此统计模型的水印盲检测系统较之传统的相关检测器,在性能上有显著的提升;(2) 结合视觉掩盖特性,自适应地调整水印嵌入强度,使之在一定的嵌入强度下,视觉主观失真较小;(3) 提出了一种适合隐马尔可夫模型树型结构的多比特数据优化嵌入策略和最大似然检测.数值仿真结果表明,该算法可以较好地利用图像小波域的低频子带以实现较大容量图像水印的嵌入,并在抵抗Stirmark平台攻击,如JPEG压缩、加噪、中值滤波和线性滤波等方面具有很强的稳健性.
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文献信息
篇名 基于小波域HMM模型的稳健多比特图像水印算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 多比特水印 HMM模型 小波 稳健性 盲检测
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 1323-1332
页数 10页 分类号 TP309
字数 6926字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄继武 中山大学电子与通信工程系 43 3026 22.0 43.0
2 倪江群 中山大学电子与通信工程系 20 172 8.0 13.0
3 张荣跃 中山大学电子与通信工程系 3 55 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多比特水印
HMM模型
小波
稳健性
盲检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导