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基于内容分类的乘性水印最优检测
  • ISSN号:1001-0920
  • 期刊名称:《控制与决策》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京理工大学自动化系,南京210094
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60374066);江苏省自然科学基金项目(BK2002101);博士点基金项目(20020288052).
中文摘要:

提出了一种DCT域内基于内容分类的最优检测方法.该方法利用DCT变换中图像块低频能量的差异将DCT系数划分成平滑和纹理两类,并分别对这两类数据进行参数估计以实现基于最大似然比的最优检测.实验表明该方法较原有的整体参数估计和基于频段分类的参数估计在性能上有明显的提高.

英文摘要:

A novel optimum detection method based on content classification is proposed, which uses the difference of energy sum of DCT coefficients in low and middle frequency to classify the image block into two classes. The optimum detection based on the maximum likelihood is realized through the parameter estimation of two kinds of image block DCT coefficients. The experiments show the performance of the new method is remarkably improved comparing with global and local parameter estimation based methods.

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期刊信息
  • 《控制与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:张嗣瀛 王福利
  • 地址:沈阳市东北大学125信箱
  • 邮编:110004
  • 邮箱:kzyjc@mail.neu.edu.cn
  • 电话:024-83687766
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0920
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1124/TP
  • 邮发代号:8-51
  • 获奖情况:
  • 1997年被评为辽宁省优秀编辑部,1999年期刊影响因子在信息与系统类期刊中排名第二位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32961