2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、奇異值分解(SVD,Singular Value Decomposition)是一種正交變換,它可以將矩陣對(duì)角化。其優(yōu)勢(shì)在于奇異值具有相對(duì)穩(wěn)定性。人們利用這一特性,將這一數(shù)學(xué)理論應(yīng)用到數(shù)字水印中,并取得了很好的水印嵌入效果。但由于奇異值分解在數(shù)字圖像水印提取中存在對(duì)角線失真這一現(xiàn)象,人們又進(jìn)一步將這一理論和其它理論結(jié)合,提出新的數(shù)字水印算法。
　　本文以奇異值分解理論為基礎(chǔ),將其與離散小波變換和零水印技術(shù)結(jié)合,提出新的數(shù)字水印算法

2、。本文主要研究工作包括:
　　(1)隨著彩色圖像作為信息交流的主要媒體,人們提出了彩色圖像數(shù)字水印算法。而現(xiàn)有算法嵌入時(shí)的水印圖像絕大多數(shù)是二值圖像或灰度圖像。本文針對(duì)將彩色圖像作為水印這一需求,考慮到彩色圖像作為水印時(shí)嵌入的數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題,將水印的RGB三個(gè)分量分別提取出來(lái),分別嵌入到載體圖像的RGB三個(gè)分量中去,并在嵌入的過(guò)程中結(jié)合使用離散小波變換(DWT)。該算法很好的解決了彩色圖像作為水印時(shí)嵌入信息量大這一問(wèn)題,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)

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