遗传算法在图像DCT域中嵌入数字水印的应用下载

weixin_39821228 2019-06-30 04:30:15

。本文提出了一种新颖的、鲁棒的嵌入算法，与传统嵌入算法相比，本文的嵌入算法有以下3 点优势：(1)利用人类视觉模型理论，
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。本文提出了一种新颖的、鲁棒的嵌入算法，与传统嵌入算法相比，本文的嵌入算法有以下3 点优势：(1)利用人类视觉模型理论，

提出了一种新的基于DCT域的鲁棒水印技术．算法充分考虑了数字图像局部像素之间的相关性及人类视觉系统(HSV)的特性，通过调制各DCT分块低频系数值并比较非零DCT系数个数，选择合适的DCT分块以完成水印嵌入．嵌入过程完成后，DCT系数在由频域向空域转换时会产生取整误差，这是由于浮点数向整数转换时总是会丢失部分信息．采用遗传算法可以修正这种误差．实验证明，该算法在保证了图像质量及水印不可见的同时，对于常见的图像处理操作具有良好的鲁棒性，并对JPEG压缩攻击具有一定的抵抗能力．

遗传算法的奇异值分解数字水印嵌入提取（含PSNR、NC）完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

数字水印是永久镶嵌在其他数据(宿主数据)中具有，且不影响宿主数据的可用性。多用于版权保护和数据溯源。数字水印通用框架主要分为和。：将原始数据和通过的水印内容输入到水印添加算法，获取到含水印的数据。较之原始数据，含水印的数据只会有细微的变化，不易被人眼观察到。：将含水印的数据，通过水印提取算法来判断是否含有水印，提取水印的具体内容，进而定位到数据的具体来源。二、数字水印评价指标：是指添加的水印。：是指水印算法。：是指添加水印后的数据遭到后，还能被的能力。：是指。

这篇论文对现有的数字水印方案研究分析，发现了问题如下1）一次水印嵌入只能实现一次版权声明2）数据所有者对数据的恢复程度缺乏控制给出了如下解决方案1）对数据进行分区，每个分区嵌入水印，对水印进行多次检测，实现水印的多次版权声明，对于失效的水印利用差值扩展，实现数据恢复2）提出一种分级可逆的数字水印技术，根据对数据的可用性来对水印质量提高。通过性能检测，上述两种解决方案都具有良好的可行性和鲁棒性。展望。

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