检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]山东大学信息科学与工程学院,济南250100
出 处:《电子与信息学报》2003年第9期1174-1179,共6页Journal of Electronics & Information Technology
基 金:国家自然科学基金(30000041);山东省自然科学基金(Y2000G12);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(01BS04)
摘 要:独立分量分析(ICA)是在研究盲源分离过程中出现的一种全新的信号处理和数据分析方法。利用ICA方法,可以在不知源信号和传输通道的参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,仅通过观测信号就能实时地恢复或提取源信号。该文把图像看成是多个独立的特征图像的混叠。利用独立分量分析方法同时对数字图像和水印图像进行独立特征分析,得到一种新的数字水印方法。计算机实验的结果表明这种方法加入的数字水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性。Independent Component Analysis (ICA), which is presented in studying the problem of blind source separation, is a novel method of signal processing and data analysis. Using ICA, the source signals can be extracted only from the observations according to the statistic independent characteristics of the input signals, even without the coefficients of the source signals and the transfer channels. In this paper, an image is considered as a mixture of several independent feature causes, and the ICA is used both on the original image and the watermark image respectively. A new approach of embodying digital watermark is proposed. The simulation results show that the embedded digital watermark can be extracted correctly, and the robustness exists in the new approach.
关 键 词:独立分量分析 信号处理 特征提取 数字水印 图像独立特征
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
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