【摘 要】
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为了解决版权保护和版权纠纷问题,数字水印技术得到了广泛的应用。与钞票水印类似,它是一种将特殊的不可见标记,利用数字内嵌的方法嵌入到数字媒体(图像、声音和视频等)中的
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为了解决版权保护和版权纠纷问题,数字水印技术得到了广泛的应用。与钞票水印类似,它是一种将特殊的不可见标记,利用数字内嵌的方法嵌入到数字媒体(图像、声音和视频等)中的技术,它可以用于证明原创作者对其作品的所有权,并作为鉴定、起诉非法侵权的证据。鲁棒性和不可感知性是数字水印技术最基本的两个特性,但目前的有些算法很难满足这两者之间的平衡。针对这种现状,国内一些学者开始研究将数学分析或机器学习的方法应用于数字水印技术。本文就是在这种背景下,提出了两种新的基于模糊支持向量机和模糊聚类分析的水印算法,以下是本文做的主要创新工作:1、由于支持向量机在训练图像数据的时候对每类数据都赋予相同的隶属度(对每个样本同等对待),无法区别出数据样本的不同重要性;本文为了提高重要数据类(因为文中重要数据类可以嵌入更多的水印信息,从而在保证不可感知性的前提下,提高水印的鲁棒性)的正确分类率,在训练图像样本数据的时候对其赋予更大的模糊因子,最后自适应的产生水印嵌入位置。2、提出了基于模糊聚类分析的DCT域水印算法。为了改善水印算法的鲁棒性和不可感知性,首先在空域结合人眼视觉模型的隐蔽性,利用模糊聚类的思想,自适应的产生水印的嵌入位置和嵌入强度;然后在DCT域,选择隐蔽性较好的中频位置嵌入水印信息,改善在空域嵌入水印信息鲁棒性差的特性。
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