【摘 要】
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系统地分析了Shearlet变换系数分布模型,提出了基于Shearlet变换的数字水印算法。将水印检测转化为二元假设检测问题,推导出了水印局域最优非线性检测的通用算法。分别采用拉
【机 构】
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深圳信息职业技术学院软件学院,南昌工程学院信息工程学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金“可伸缩视频编码的差错掩盖关键技术研究”(S2012010008881);深圳信息职业技术学院重点项目“基于用户满意度的云服务资源调度研究与应用”(ZD201004)
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系统地分析了Shearlet变换系数分布模型,提出了基于Shearlet变换的数字水印算法。将水印检测转化为二元假设检测问题,推导出了水印局域最优非线性检测的通用算法。分别采用拉普拉斯分布、柯西分布和广义高斯分布来对Shearlet变换系数统计分布进行拟合,推导出三种分布下水印检测算法并进行实验。结果显示,与传统的线性相关检测算法相比,这三种检测算法均获得好的检测性能,其中基于广义高斯分布的检测算法性能最佳。
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