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在DCT域中基于神经网络的带恢复能力的图像认证算法,计算机外文翻译
文档价格: 300 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 4446 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-07-23
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在DCT域中基于神经网络的带恢复能力的图像认证算法,计算机外文翻译,数字水印,水印嵌入,神经网络

译文(字数:4446):

摘要:在这项研究中,作者提出一个在DCT域中的基于神经网络的图像认证算法。水印是根据载体图像生成的。它包含载体图像的每个8*8区块的平均值。每个区块的平均值被充分插入到远离保护块的另一个支撑块中,以预防在本地图像的干预下对图像和认证数据同时进行恶意的篡改。嵌入过程是在DCT变换的中频系数执行的。此外,神经网络被训练并用于水印图像的破坏后的图像恢复。实验的结果表明,本文提出的方法对于JPEG压缩来说是健壮的,不仅可以定位被篡改的地方,也可以恢复到原始的图像。

1 介绍

数据数字化是在信号处理中的最近的一次革命。事实上,从模拟到数字的转变使得图像的操作更加简单。例如,我们可以添加、删除或是替代图像的对象。而图像所有者所面临的问题,不仅仅是如何检测到图像区域的改变,同时也是如何恢复这些篡改。为了解决这一问题,人们提出了很多办法,这些方法大致可以分为:基于数字签名的方法和基于水印的方法。

数字签名是一组从图像中提取的特征,并被存储在一个单独的文件中。数字水印是在多媒体文件中插入用于保护文件版权并确保其有效传播的被称为水印的不可见的信息。在任何的适合,被嵌入水印可以恢复一个受到一个或是多个非破坏性的恶意或非恶意如压缩、噪声、滤波等的攻击的文件。


原文(PDF格式,未统计字数):

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