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摘要:
本文提出了一种基于奇异值分解和小波包分解相结合的全新水印算法.综合利用奇异值和方差的特征来对宿主图像进行预处理之后,提取出两个具有不同掩蔽效应的子图,分别对子图的奇异值和小波包系数使用抖动调制方法嵌入不同强度的水印.本文算法不仅实现了水印的盲提取,而且实现了水印鲁棒性与透明性的最佳折中.本文的另一创新之处是提出了一种基于神经网络的新的水印复原方法.实验结果表明本文方法较传统方法而言有更高的灵活性和鲁棒性,尤其具有很强的抗JPEG压缩能力.
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文献信息
篇名 基于SVD和神经网络的鲁棒水印算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 小波包 奇异值 抖动调制 主成分分析
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 人工智能及图像处理技术
研究方向 页码范围 232-235
页数 4页 分类号 TP3
字数 3927字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2005.12.063
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 吕英华 东北师范大学计算机学院计算机系 24 263 9.0 15.0
3 侯刚 东北师范大学计算机学院计算机系 6 36 2.0 6.0
4 王巍 东北师范大学计算机学院计算机系 11 79 5.0 8.0
5 孔俊 东北师范大学计算机学院计算机系 11 129 4.0 11.0
11 WANG Wei 东北师范大学计算机学院计算机系 1 17 1.0 1.0
12 韩佳伶 东北师范大学计算机学院计算机系 2 17 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波包
奇异值
抖动调制
主成分分析
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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