摘要：
1.1.1.1 嵌入流程： 1.1.1.2 嵌入规则： 式中， 和分别是原图像的尺度因子和可见水印的嵌入因子；表示可见水印嵌入后地图的小波低（高）频系数；和分别表示原地图和可见水印经小波变换后的低（高）频系数；和由数字栅格地图数据特征和小波系数共同决定，同时注意低频分量拉伸系数和高频分量拉伸系数的确 阅读全文
posted @ 2018-11-19 14:06
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摘要：
1.1.1 嵌入水印 中心（或最接近中心左上角）所对应的低频分量系数为，将其他低频分量系数相加得到 。T 是固定值，与水印信息长度 N 有关，表示同步函数的跳跃间隔，一般应大于水印嵌入时的量化步长h。利用同步函数可找到区域内所对应的水印信息在水印序列中的索引号。 当水印信息位 =1时，按照下式进行水 阅读全文
posted @ 2018-11-19 14:04
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1.1 栅格数据水印嵌入过程 1.1.1 数据预处理 主要指数据的分块处理； 1.1.2 选择参与变换的数据 分块数据 1.1.3 数据变换处理 DCT、DWT、DFT 1.1.4 确定水印嵌入的系数 变换域的系数（直流分量、中频、低频或高频分量等） 1.1.5 水印信息嵌入 1、 嵌入规则：加法、 阅读全文
posted @ 2018-11-19 14:00
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摘要：
1.1.1 空间域算法 1.1.1.1 LSB算法（水印容量大，但是很脆弱） 将水印嵌入到到载体图像像素值得最低有效位，也称最不显著位，改变这一位置对载体图像的品质影响最小。 基本步骤： 1.1.1.2 PatchWork算法（鲁棒性强，水印容量低1bit） 在图像域上通过大量的模式冗余实现数字水印 阅读全文
posted @ 2018-11-19 13:59
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摘要：
基于量化思想的水印嵌入模型的主要目的是为了实现盲检测。其主要思想是根据水印信息的不同将原始载体数据量化到不同的量化区间,而检测时根据所属的量化区间来识别水印信息。常见的两种量化方式是QIM和SCS方法,前一种方法是稳健的,主要用于版权保护后一种方法是脆弱的,主要用于内容认证。 QIM的主要思想是将坐 阅读全文
posted @ 2018-11-19 11:50
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摘要：
hash，—般译为“散列”，也可以直接音译为“哈希”，是对输入的任意长度（又称预映射），通过哈希算法，转换成固定长度的哈希值输出。这种转换是一种压缩映射，即，哈希值空间通常比输入空间小得多，不同的输入可能会散列到相同的输出，但对于给定的一个散列值，无法唯一确定其输入值，也就是说这个过程是不可逆的。简 阅读全文
posted @ 2018-11-19 10:31
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