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摘要:
提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法.相比一般图像,医学图像拥有更多接近0值的像素点,在嵌入过程中容易溢出.通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息.本算法充分利用了医学图像中所有能携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率.为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法.实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量.对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升.
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关键词云
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文献信息
篇名 奇偶性分类下大容量医学图像可逆水印算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 可逆水印 预测误差 误差扩展 奇偶性
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 626-632
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 5582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 赵耀 北京交通大学信息科学研究所 61 474 12.0 19.0
5 倪蓉蓉 北京交通大学信息科学研究所 17 103 5.0 9.0
9 张志彤 北京交通大学信息科学研究所 1 7 1.0 1.0
13 欧博 北京交通大学信息科学研究所 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
可逆水印
预测误差
误差扩展
奇偶性
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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
论文1v1指导