【摘 要】
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为了进一步提高水印算法的时间效率及鲁棒性,提出一种基于奇异值分解(SVD)与余弦相似性(COS)推荐的盲水印算法.该算法首先将原始图像进行小波分解,对分解得到的低频子带进行
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61303131)资助;福建省高校杰出青年科研人才计划项目(JA14192)资助;漳州市科技项目(ZZ2014J14)资助
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为了进一步提高水印算法的时间效率及鲁棒性,提出一种基于奇异值分解(SVD)与余弦相似性(COS)推荐的盲水印算法.该算法首先将原始图像进行小波分解,对分解得到的低频子带进行分块,再对每块进行SVD变换,然后以每块的最大奇异值构成新的奇异值矩阵,在新的矩阵中借鉴余弦相似性算法推荐最佳的水印嵌入位置,最后在这些位置上将置乱的水印量化嵌入.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明,该算法具有较高的时间效率及较强的鲁棒性,能够抵抗各种攻击,特别是在几何攻击及组合攻击下,仍具有良好的性能.
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