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基于SOM网络块分类的DCT-SVD数字水印算法
  • ISSN号：0254-3087
  • 期刊名称：《仪器仪表学报》
  • 时间：0
  • 分类：TH7-55[机械工程—仪器科学与技术;机械工程—精密仪器及机械]
  • 作者机构：[1]中科院合肥分院智能机械研究所,合肥,230031 合肥工业大学,计算机与信息学院,图像信息处理研究室,合肥,230009 　 　
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(No.60375011,60575028);安徽省优秀青年科技基金资助(No.04042044);"新世纪优秀人才支持计划资助"(NCET-04-0560)
作者： 伯梅[1], 高隽[1], 王晓嘉[1], 张旭东[1]
关键词： 数字水印, 自组织映射神经网络, DCT-SVD, 人类视觉系统
中文摘要：

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.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编：张钟华
  • 地址：北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编：100009
  • 邮箱：yqyb@vip.163.com
  • 电话：010-84050563
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-3087
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:42481