在頻域的一種自適應(yīng)水印算法，包括嵌入與檢測(cè)過(guò)程。
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶：ainimao
基于Contourlet變換的水印算法.與小波變換不同的是Contourlet變換采用類似于線段（contoursegment的基得到一種多分辨、局部化、方向性的圖像表示。水印信號(hào)通過(guò)基于內(nèi)容的乘性方案加載到Contourlet 變換系數(shù)。
標(biāo)簽： Contourlet contoursegment 變換 分辨
上傳時(shí)間： 2014-02-01
上傳用戶：csgcd001
一種基于視覺(jué)模型的DCT數(shù)字水印算法 提出了一種水印系統(tǒng)與人眼視覺(jué)模型相結(jié)合的離散余弦變換數(shù)字水印算法。該算法利用了人眼視覺(jué)模型 (Hvs)來(lái)選取水印嵌入?yún)^(qū)域，使其既能夠保證水印信息的魯棒性又能夠滿足其不可見(jiàn)性。利用基于能量關(guān)系的算法進(jìn) 行水印嵌入。最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，嵌入水印的圖像中很難發(fā)現(xiàn)水印的痕跡，具有較高的清晰度。
標(biāo)簽： 視覺(jué)模型 DCT Hvs 數(shù)字水印算法
上傳時(shí)間： 2015-09-24
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一種基于感知模型的盲水印算法 ：根據(jù)Watson模型，結(jié)合仿射變換置亂技術(shù)和DCT量化系數(shù)奇偶特性，本文提出了一種在分塊DCT中頻交流系數(shù)中嵌 入有含義二值水印圖像，以實(shí)現(xiàn)盲檢測(cè)的水印方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)于JPEG有損壓縮、圖像剪切等處理有很強(qiáng)的 魯棒性。
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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基于小波零樹(shù)特性的視覺(jué)感知度模型的優(yōu)化方案, 給出了兩種水印算法: 一種算法嵌入的是高斯序列水印, 通過(guò)相關(guān)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)盲檢測(cè) 另一種算法嵌入的是二值圖像水印, 水印的提取是非盲提取。這兩種算法在所有重要小波系數(shù)( 包括最低頻系數(shù)) 中嵌入水印, 以達(dá)到最大化水印嵌入量的目的, 并結(jié)合感知度模型在水印的透明性和魯棒性之間實(shí)現(xiàn)了較好的平衡, 對(duì)于常見(jiàn)的圖像處理操作, 特別是對(duì)于JPEG 和小波壓縮均有較好的魯棒性。
上傳時(shí)間： 2015-09-27
上傳用戶：lmeeworm
一個(gè)用DCT的數(shù)字水印畢業(yè)論文。本文重點(diǎn)研究了基于DCT的低頻水印算法、基于DCT的中頻水印算法和基于DCT的自適應(yīng)視頻水印方案。
標(biāo)簽： DCT 水印算法 數(shù)字水印 低頻
上傳時(shí)間： 2015-11-02
上傳用戶：330402686
:數(shù)字水印技術(shù)在數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)中起著非常重要的作用。概括了數(shù)字水印技術(shù)的現(xiàn)狀及其基本原理,并 分析了變換域數(shù)字水印算法的優(yōu)勢(shì),詳細(xì)闡述了DCT 水印嵌入和提取算法的原理和步驟。最后在Matlab 平臺(tái)下對(duì)DCT 數(shù) 字水印算法進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果證實(shí)了DCT 算法的強(qiáng)健性和魯棒性。
標(biāo)簽： Matlab DCT 數(shù)字水印技術(shù) 數(shù)字
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：wqxstar
數(shù)字水印技術(shù)近年來(lái)得到了較大的發(fā)展,基于變換域的水印技術(shù)是目前研究的熱點(diǎn)。該文提出了一種基于DCT域的自適應(yīng)水印算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種算法具有良好的性能,實(shí)現(xiàn)的水印具有不可見(jiàn)性,而且具有較好的魯棒性。
標(biāo)簽： DCT 數(shù)字水印技術(shù) 發(fā)展 變換域
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來(lái)源圖片training過(guò)後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來(lái)對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時(shí)注意時(shí)值不要過(guò)大,因?yàn)檫@牽涉inverse matrex的計(jì)算.
標(biāo)簽： eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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提出了一種基于小波域的圖像數(shù)字水印算法·該算法將相互正交的兩種水印(魯棒水印和參考 水印)同時(shí)添加到經(jīng)過(guò)DWT后的載體圖像小波系數(shù)中,然后用小波反變換得到添加了水印的圖像·用提取出 的參考水印來(lái)估計(jì)圖像所受到的攻擊,由于提取出的魯棒水印所受的攻擊與參考水印受到的攻擊一樣,因此 可以估計(jì)出原始的魯棒水印·通過(guò)對(duì)嵌入水印的圖像進(jìn)行加入噪聲、濾波、壓縮以及裁剪等大量圖像處理等試 驗(yàn),均能正確檢測(cè)出水印,表明該算法具有很好的感知效果和魯棒性
上傳時(shí)間： 2015-12-07
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