基于小波零樹特性的視覺感知度模型的優(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。
標(biāo)簽： 水印 算法 零 樹
上傳時(shí)間： 2015-09-27
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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
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: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
上傳用戶：chenjjer
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
標(biāo)簽： 水印 DWT 圖像 小波域
上傳時(shí)間： 2015-12-07
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一個(gè)基于dct變換的數(shù)字水印算法的源程序,可供進(jìn)行數(shù)字水印學(xué)習(xí)和研究的學(xué)生及科研工作者學(xué)習(xí)參考
標(biāo)簽： dct 變換 數(shù)字水印算法 數(shù)字水印
上傳時(shí)間： 2015-12-20
上傳用戶：笨小孩
很詳盡的音頻水印算法和實(shí)現(xiàn)方案，對(duì)于做算法和項(xiàng)目都非常實(shí)用
標(biāo)簽： 音頻 水印算法 實(shí)現(xiàn)方案
上傳時(shí)間： 2016-01-02
上傳用戶：希醬大魔王
用matlab實(shí)現(xiàn)的基于LSB的數(shù)字水印算法。算法可以在BMP灰度圖像中嵌入水印，水印信息為二值圖像，并將其擴(kuò)展到與原始圖像同樣大小，進(jìn)行重復(fù)嵌入，提高魯棒性。同時(shí)算法中給出了PSNR值以評(píng)價(jià)水印圖像的效果，
標(biāo)簽： matlab LSB BMP 數(shù)字水印算法
上傳時(shí)間： 2016-01-07
上傳用戶：yangbo69
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，通過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能夠完全恢復(fù)嵌入到音頻中的水印數(shù)據(jù)．通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號(hào)處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測(cè)時(shí)不需要原始的音頻信號(hào)．
標(biāo)簽： 數(shù)字音頻 水印算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2016-02-25
上傳用戶：royzhangsz
該目錄包含了基于可移植的C語言的數(shù)字水印算法的代碼。這些代碼具有示范 性的意義，且有一定的魯棒性。
標(biāo)簽： 代碼 目錄 C語言 數(shù)字水印算法
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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