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摘要:
针对现有的数字图像水印算法在应用于医学图像时过于复杂,接收端定位感兴趣区域处理时间长的问题,提出一种依据特征值自动还原感兴趣区域的双水印嵌入算法.使用Harris角点法提取医学图像特征值,根据特征值分布划分感兴趣区域,使用奇异值分解将认证水印嵌入感兴趣区域经过轮廓波分解后的低通子带的最大奇异值中,病人信息嵌入至经过轮廓波分解后的非感兴趣区域中频子带系数中,并选择一定数量的感兴趣区域稳定特征点值嵌入至高频子带中.实验结果显示嵌入水印前后特征提取匹配程度高,篡改探测实验成功率均大于90%,PSNR值大于42db.算法通过提取特征值实现了感兴趣区域自动选择,提高实际应用效率,充分利用轮廓波分解得到多个子带提高图像水印负载能力,与奇异值分解法结合保证水印具有良好的不可见性和抗攻击能力,增强医学图像传输的安全性和完整性.
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文献信息
篇名 用于医学图像认证的Contourlet-SVD双水印算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 医学图像 特征值提取 数字水印 双水印 感兴趣区域
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 图形与图像技术
研究方向 页码范围 205-209
页数 5页 分类号 TP391
字数 4727字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1220.2019.01.037
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 陈青 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 56 115 6.0 8.0
2 宗偲琦 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
医学图像
特征值提取
数字水印
双水印
感兴趣区域
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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