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结合奇异值分解(SVD)变换,提出一种基于DCT域内DC分量的数字盲水印算法。对原图像进行8×8分块DCT变换,对DC系数集合进行2×2分块的SVD变换,使用量化步长Q量化每个小块对应的最大奇异值,向量化后的结果嵌入水印。由于选择DC系数进行SVD变换,且SVD变换结果表现的是图像的内蕴特性而非视觉特性,故算法具有较高的稳健性和透明性。实验表明,该算法可以有效地抵抗中值滤波、JPEG压缩、噪声等常规篡改处理,水印的提取不需要原始图像参与,执行起来简单方便。 相似文献
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针对在局部光源照射下生成的图像,提出一种新的数字图像盲鉴别方法。根据测量强度与计算强度间的误差函数和局部光源模式的规范项来计算图像中场景的光源方向,从而判断图像的真伪。经过对实验图像库中的486幅图像进行检测,算法的正检率达到了77.16%,最小误差和最大误差分别为0.2°和1.0°。 相似文献