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| 基于分类与选择机制的鲁棒水印算法 摘要：针对用均值滤波计算边缘信息的水印算法会引起图像某些边缘失真的问题，通过分析均值滤波和图像边缘的特性，提出了一个基于分类与选择机制的水印算法．先将图像的8×8像素块划分为边缘块或非边缘块，并根据每一分块选定的离散余弦变换(DCT)的中低频系数的均值挑选出边缘块中不适合嵌入水印信息的分块，再通过增加均值滤波窗函数的长度以尽量减少对DCT系数的改动，得到一个改进的水印嵌入规则．与利用均值滤波计算边缘信息的水印算法相比，基于分类与选择机制的水印算法可以达到更好的不可感知性，同时对多种攻击具有更好的鲁棒性．仿真实验表明，当JPEG压缩品质因子为20时，提取水印和原始水印的归一化相关值平均提高了0.205． |
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