基于压缩感知下的数字水印算法的研究

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如何提高压缩感知下的数字水印的效果一直以来都是水印算法的研究方向。本文提出了基于字典学习的网络自适应稀疏变换方法,该方法构建自适应最优稀疏变换基,在字典学习问题中引入网络数据稀疏基的可压缩约束,以满足水印图像数据处理特点及稀疏变换的高实时性要求,通过在水印的嵌入和提取中运行改进后压缩感知算法在鲁棒性和隐蔽性等方面都取得了比较好的效果。仿真实验说明本文的算法具有很好的可行性。
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