基于小波域隐马尔可夫模型的自适应图像水印

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随着互联网的日益普及,数字媒体的版权保护变得越来越重要.因此,用于版权保护的数字水印技术成为当前研究的热点.从数字通信的角度看,水印嵌入可理解为在一个信道(原始图像)上用传输一个窄带信号(水印).那么水印的盲检测相当于在强噪声中检测弱信号,检测器的性能在很大程度上依赖于"信道"的统计模型,因此如何准确描述信道(原始图像)统计模型,对提高检测性能至关重要.当前基于模型的小波域水印盲检测算法主要基于两种模型,即(1)服从高斯分布;和(2)服从一般高斯分布(Generalized Gaussian Distribution),这两种假定都认为小波系数间统计独立.我们提出的算法基于小波域隐马尔可夫模型,这个模型能很好地刻画小波系数的真实分布以及系数间的能量相关性.该文提出了优化的嵌入策略和采用动态阈值判决等方法,进一步提高水印抵抗Stirmark攻击的稳健性.另外该文实现了高容量,稳健的有意义水印嵌入及盲检测算法.
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