基于神经网络自联想的数字图像水印算法

基于神经网络自联想记忆功能,提出了一种新的数字图像水印算法.首先将水印信息存储到神经网络中;再将其分别嵌入到原始图像小波分解的近似系数分量和细节系数分量中,采用嵌入水印过程的逆过程提取水印;最后利用神经网络对提取出的水印图像进行后处理.实验结果表明所提方法在满足水印的不可感知性的前提下,对多种攻击,如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波、剪切等具有较强的鲁棒性.     

一种新的自适应视频流拥塞控制方法

提出了一种新的面向终端的基于Rrr（Round Trip Time）的自适应视频流拥塞控制方法——New—AVSP（New Adaptive Video Stream Protocol）。New-AVSP采用基于波形平滑指数和波形突变指数的滑动窗口加权平均RTT估计算法（FMMA）对RTT值进行平滑估计；并采用基于参数自适应的速率预测方法（PAMA），调整终端注入网络的业务流量。仿真结果表明：New—AVSP与已有的针对流媒体应用的拥塞控制方法相比，在突变情况下具有更快的逼近速度；在小幅度渡动情况下具有更为平滑的控制曲线。     

基于图像分类的自适应图像水印新算法

随着网络多媒体技术的不断发展,版权保护问题变得十分重要。数字水印是实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为目前学术界研究的热点。文中提出了一种新的DCT域自适应数字图像水印算法,它利用图像子块特征分类结果对水印嵌入强度进行自适应调节,从而在确保水印不可见性的同时有效地增强了水印的强度,算法还综合运用了Arnold置乱变换,进一步增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对一些常见的信号处理操作如JPEG压缩、加噪、滤波、剪切等有较强的鲁棒性。     

基于Hopfield网络后处理的数字文本水印算法

针对文本图像纹理丰富特点,结合DWT域信息隐藏能力强和Hopfield网络联想记忆功能,提出一种基于Hopfield网络后处理的数字文本水印算法。为了克服文本图像信息隐藏能力差的缺点,算法对提取出的水印信号经过Hopfield网络进行后处理恢复,提高水印提取准确度。仿真结果表明：该算法可以准确恢复出水印信号,并能有效抵抗噪声、篡改、剪切以及JPEG压缩攻击。     

一种基于图像平滑性的脆弱性文档水印算法

针对政府文件、银行支票、合同和证书等数字文档的完整性检测和真实性认证问题,提出了一种基于平滑性的文档水印算法.利用像素翻转前后其邻域内水平方向和竖直方向的平滑性不变来判断可嵌入块,然后将水印信息嵌入；检测时通过提取可嵌入块的中心像素得到水印信息.实验结果表明,水印的不可见性好,简单有效.该算法水印提取既不需要原始图像,...     

霍夫曼码平均冗余量的研究

霍夫曼码是Huffman在1952年提出的一种最优不等长码，在通信、信号处理等许多领域都有广泛应用。文中研究了离散无记忆二进信源的n阶扩展源的霍夫曼码平均冗余量问题，对Wojciech Szpankowski提出的精确渐近结果给出了一种新的证明方法。这种证明所采用的数学方法在信息论及其他有关渐近问题的相关工程学科中都是极有意义的。     

脆弱性数字文档水印技术

网络和信息技术的发展,使得大量的纸质文档可以以数字文档形式进行保存和传输,于是如何保证数字文档的真实性和完整性成为一个急需解决的问题.脆弱性文档水印技术的发展,为解决这一问题提供了重要途径.该文介绍脆弱性数字文档水印的基本概念和研究现状,重点分析脆弱性文档水印各种算法,比较其优缺点;最后指出了脆弱性数字文档水印技术今后的发展方向.     

霍夫曼码平均冗余量的研究

霍夫曼码是Huffman在1952年提出的一种最优不等长码,在通信、信号处理等许多领域都有广泛应用。文中研究了离散无记忆二进信源的n阶扩展源的霍夫曼码平均冗余量问题,对WojciechSzpankowski提出的精确渐近结果给出了一种新的证明方法。这种证明所采用的数学方法在信息论及其他有关渐近问题的相关工程学科中都是极有意义的。     

基于分形编码的图像水印

研究了一种新的基于分形的图像水印算法。这种算法可用于彩色图像和灰度图像,能同时改变定义域块的搜索范围和几何变换,可以在双层过程中嵌入同一水印,也可嵌入不同类型的双层水印,水印提取时不需要原始图像。仿真结果表明:嵌入单个水印的图像遭到攻击,特别是剪切攻击时,水印检测的可靠性较高;嵌入2种水印的方法扩展了水印算法的应用范围,既可用于版权保护,还可用于跟踪合法用户的非法再分发。