【摘 要】
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本文利用神经网络和奇异值分解(SVD)的特性,提出一种通过自适应量化处理将二值水印图像嵌入到原始图像中的新的盲水印算法.该算法首先对原始图像进行小波变换,并将小波变换系数进行分块,然后对各个分块进行奇异值分解.根据各个分块的统计特性,利用神经网络来确定的各个分块的量化步长,将水印嵌入到各个分块的奇异值.在水印的提取过程中不需要原始图像.实验结果表明,该算法对JPEG压缩具有很好的鲁棒性,但对其他攻
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002;莆田学院数学与应用数学系,福建,莆田,351100
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本文利用神经网络和奇异值分解(SVD)的特性,提出一种通过自适应量化处理将二值水印图像嵌入到原始图像中的新的盲水印算法.该算法首先对原始图像进行小波变换,并将小波变换系数进行分块,然后对各个分块进行奇异值分解.根据各个分块的统计特性,利用神经网络来确定的各个分块的量化步长,将水印嵌入到各个分块的奇异值.在水印的提取过程中不需要原始图像.实验结果表明,该算法对JPEG压缩具有很好的鲁棒性,但对其他攻击如滤波和加噪等是比较敏感的.
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