【摘 要】
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针对医学图像的性质特点，在不改变图像质量的前提下探讨了一种基于Contourlet 变换和奇异值(SVD)分解的零水印算法。该算法充分利用了Contourlet 变换域低频系数视觉稳定
【机 构】
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徐州工程学院信电工程学院江苏省徐州市221008;徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室江苏省徐州市221000
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针对医学图像的性质特点，在不改变图像质量的前提下探讨了一种基于Contourlet 变换和奇异值(SVD)分解的零水印算法。该算法充分利用了Contourlet 变换域低频系数视觉稳定性以及奇异值几何稳定性的特点，借助混沌映射相关知识对认证信息进行置乱和混淆，增强了水印算法的安全性。提取过程应用概率统计知识，进一步提高了信息检测的准确度。通过对医学图像的集中测试以及同其它算法的比较，表明该算法具有较好的适用性和普及性。实验结果表明，该方法对JPEG 压缩、尺寸缩放、噪声、滤波、剪切、模糊、锐化、旋转等常见攻击表现出了较强的鲁棒性。
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