【摘 要】
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针对现有的零水印算法对图像的光照、旋转、位置、尺度变化较为敏感的问题,提出一种基于脉冲耦合神经网络(M-PCNN)的零水印算法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将图像分解成由若干二值图像组成的认知序列,计算序列中的每幅二值图像的熵作为图像零水印特征。理论与实验结果表明,该方法与现有的零水印算法相比,可以描述图像的全局特征,对图像的光照、旋转、位置等变化有较强的鲁棒性,而且具有较低的维数。
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针对现有的零水印算法对图像的光照、旋转、位置、尺度变化较为敏感的问题,提出一种基于脉冲耦合神经网络(M-PCNN)的零水印算法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将图像分解成由若干二值图像组成的认知序列,计算序列中的每幅二值图像的熵作为图像零水印特征。理论与实验结果表明,该方法与现有的零水印算法相比,可以描述图像的全局特征,对图像的光照、旋转、位置等变化有较强的鲁棒性,而且具有较低的维数。
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