【摘 要】
:
针对多数图像水印算法是在单一的空域或频域中执行的现状,提出一种结合两者优点的彩色图像盲水印算法。根据DCT域中DC系数的形成原理,在空域中直接求得亮度分量Y中8×8子块的DC系数并建立其量化表;在空域中通过直接修改像素值实现在DCT域中修改DC系数来嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验结果表明,该算法既有频域算法鲁棒性高的优点,又有空域算法执行效率高的优点。
【机 构】
:
华东理工大学信息科学与工程学院,鲁东大学信息科学与工程学院,山东农业大学机电工程学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(61074041 61170161), 国家“十二·五”科技支撑计划重大项目(2011BAD20B01), 山东省科技发展计划资助项目(2011YD01079)
论文部分内容阅读
针对多数图像水印算法是在单一的空域或频域中执行的现状,提出一种结合两者优点的彩色图像盲水印算法。根据DCT域中DC系数的形成原理,在空域中直接求得亮度分量Y中8×8子块的DC系数并建立其量化表;在空域中通过直接修改像素值实现在DCT域中修改DC系数来嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验结果表明,该算法既有频域算法鲁棒性高的优点,又有空域算法执行效率高的优点。
其他文献
基于WLAN和UMTS构建的异构网络模型,提出一种适合该模型的垂直切换安全认证算法,用临时管道密钥(TTK)对数据进行加密,在接收端再用TTK进行数据解密。用平均切换次数、传输时延和丢包率三个指标评价所提出算法的性能。与已有垂直切换算法进行性能比较,其结果表明,提出的算法能有效减少切换次数,消除乒乓效应,减少传输时延和丢包率,可为实时业务所需的无缝切换提供有力保障。
大学生日常思想政治教育有着丰富的内容、完整的体系、合理的结构,可将其内容分为灵魂内容、重点内容、基本内容、时代内容、具体内容五个层次。各部分内容侧重点不同,需要逐
针对传统的模糊C-均值算法对于非球形分布的数据聚类效果不理想且易受到噪声数据的影响,利用可能性C-均值算法具有良好的抗噪声性能,将混合核函数引入到该算法中,提出了一种基于混合核函数的可能性C-均值(HKPCM)聚类算法。该算法将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间(核空间)中,使得样本变得线性可分,然后在核空间中进行聚类。实验结果证实了HKPCM算法的可行性和有效性。
针对现有无线传感器网络中递增式定位算法累积误差较大、基于移动锚节点的定位能耗较高和全网定位速度较慢的问题,提出一种基于网格划分的递增式定位算法(ILBM)。算法将大规模无线传感器网络划分为若干个独立的网格,在每个网络中对移动锚节点进行路径规划,将部分已定位节点转换为静态参考节点,根据累积误差需求进行优化递增式定位。通过仿真,验证了本算法能够有效地解决累积误差和能耗问题,提高全网定位的效率。
为了克服传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法特征描述单一、易受复杂灰度影响而出现误分割的缺点,将万有引力和图像局部熵融入到FCM算法。算法首先引入图像局部信息熵来描述节点(像素点)间的特征,同时计算新节点的同质值;其次,将该同质值看做新节点的质量,节点之间通过万有引力算子形成关联,使节点灰度特征和节点空间位置特征有效结合,以此解决传统FCM算法节点特征描述孤立的缺陷。最后
针对P2PSIP多媒体会议低延时、高扩展性需求,提出一种分级的会议密钥管理协议HOAKA。根据处理能力将会议节点分成两级,由少量高性能节点负责会议管理,所有成员通过单向累加器算法协商会议密钥。研究结果表明,HOAKA不仅具有较高的安全性,而且计算、存储开销低,密钥更新时延小,具有良好的可扩展性。
由于P2P文件共享系统具有自组织的特点,其行为特性很大程度上影响了系统可靠性和性能。为了解这种性质,利用统计方法研究了Maze系统用户行为特性分布模型及特点。结论表明,用户上传流量和下载流量、上传带宽和下载带宽可以使用对数正态混合分布来描述,活跃时间和传输时间可以使用对数正态分布来拟合,而请求次数和被请求次数可以使用指数分布和Pareto分布的混合分布来表达。
综合考虑多重信任关系,将分类思想应用于可信网络多维决策属性下的服务授权问题,提出一种基于动态信息增益的多维属性信任决策模型。采用信息熵描述交易样本及各决策属性对服务授权级别的不确定性程度,采用信息增益描述决策属性的信息量。基于信息增益设置各决策属性权值。使用滑动窗口机制对各属性信息增益和权值动态调节。算法分析表明,所提出的总体信任度计算模型既符合人类信任决策对各种因素依赖程度的差异性,又能够随网络
针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并结合粗糙集的思想,通过动态改变上下近似集的权重因子对边界对象进行有效处理,同时采用reliefF方法对样本属性进行加权处理,以解决混合数据的聚类问题,最后利用粒子群算法防止算法陷入局部最优。仿真实验表
基于无线传感器网络的特点,提出了一种新的基于转发优先和流量分级的退避算法,该算法根据节点自身可获取的网络信息将网络流量判定为不同的级别,并依此改变退避窗口的大小;该算法还赋予转发节点一定的信道竞争优势,使得当前的通信业务可以优先地进行下去。通过理论分析和仿真实验,证实该算法能够有效地降低节点冲突率和额外的能量开销,减少传输延时,提高系统吞吐量,从而提高无线传感器网络的性能。