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一种基于神经网络与DCT变换的数字水印方法
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一种基于神经网络与DCT变换的数字水印方法涉及数字水印技术领域,是鲁棒性较强的不可见数字水印方法。本发明根据人眼视觉特性结合原始图像RGB分量的比例,自适应的嵌入水印,提高透明性,数字水印在抵御几何攻击方面不足,利用Hopfield神经网络的优势,在水印检测过程中,对水印图像进行校正,从而提高鲁棒性。新型数字水印方法可以更好地平衡水印透明性和鲁棒性之间的关系。
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专利基本信息 :
专利类型: 发明申请
申请(专利)号: CN201811385721.3
申请日期: 2018-11-20
公开(公告)日: 2019-03-29
公开(公告)号: CN109544438A
申请(专利权): 北京工业大学
法律状态: 实质审查
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