基于SOM网络块分类的DCT-SVD数字水印算法

被引：2

作者：

伯梅 ^{[1
]}

高隽 ^{[2
]}

王晓嘉 ^{[1
]}

张旭东 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室

[2] 中科院合肥分院智能机械研究所

来源：

关键词：

数字水印; 自组织映射神经网络; DCT-SVD; 人类视觉系统;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2006.s1.356

中图分类号：

TP309 [安全保密];

学科分类号：

081201 ; 0839 ; 1402 ;

摘要：

不可见性和鲁棒性是用于版权保护的数字水印算法的研究重点。本文结合人类视觉系统特性,利用自组织映射网络对载体图像子块进行特性分类,然后将加密水印DCT域奇异值自适应地嵌入到载体图像子块的DCT域的中频系数中。实验证明,由于自组织映射网络良好的分类特性和SVD的特性,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。

引用

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