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多视点视频编码的压缩域无损脆弱水印算法
多视点视频编码的压缩域无损脆弱水印算法
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多视点视频编码的压缩域无损脆弱水印算法
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一种MPEG-2压缩域视频水印算法 (2008年)
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基于MPEG-2的标准，对帧内编码帧（Ⅰ帧）提出一种新的水印算法，将一幅灰度图像作为水印信息。不同于传统算法的是，不需要将水印图像嵌入到原图像中，而是提取当前Ⅰ帧图像的特征，利用这个特征跟水印图像建立一个版权映射。当怀疑帧内容受到侵权或修改时，利用版权映射就可以进行版权识别。而对帧间编码帧（P帧、B帧），选择其中部分运动矢量来嵌入水印。通过实验数据可知，算法对于帧删除、帧插入和帧重组等视频攻击具有
一种抗JPEG压缩的半脆弱图像水印算法
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基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法
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为了解决JPEG图像水印算法在嵌入容量、不可感知性、实时性和窜改定位方面的问题，提出了一种基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法。首先选择JPEG熵编码阶段进行水印嵌入，这样就可避免正向和逆向的DCT和量化运算，保证算法在嵌入阶段对图像的改变量较小且具有较好的实时性；接着根据熵编码过程中某些比特不会参与哈夫曼编码这一原则，在其中选择符合条件的系数嵌入水印，将水印信息嵌入到这些系数的最低有效位中
基于运动矢量的脆弱视频水印算法研究
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结合人类视觉特性（HVS）与H.264编解码原理，提出了一种基于运动矢量的脆弱视频水印算法。算法从I帧能量块中提取特征码，运用最小化拉格朗日函数搜索，在具有小分割模式的宏块中选择具有最佳率失真性能的运动矢量作为嵌入点。本算法简单，能够实现盲提取。实验结果表明，算法能够有效改善水印的不可见性，降低水印嵌入带来的码率提升以及对视频质量的影响，并对各类恶意攻击表现出较好的脆弱性。
多视点视频编码的研究现状及其展望 博士论文
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基于多视点视频编码的差错控制算法，多视点视频编码是不同角度对于同一个场景搜集的视频序列。
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面向多视点视频编码的宏块级码率控制
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抗H.264压缩的鲁棒视频水印算法 (2014年)
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本文提出了一种基于分块离散余弦变换(DCT )、奇异值分解(SVD)和粒子群优化算法(PSO)的鲁棒视频水印方案.在其嵌入方案中,利用DC系数和奇异值的稳定性,首先将帧内所有块的DC系数置乱,并进行4×4奇异值分解,调制第3大奇异值实现水印的嵌入,由粒子群优化算法得到合适的水印嵌入强度.实验结果表明,相对于固定的嵌入强度,采用粒子群优化算法可以在保持原有视频序列视觉质量的基础上,提高水印自身的鲁棒
一种新的抗JPEG压缩半脆弱图像水印算法 (2013年)
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半脆弱水印因为在多媒体内容认证方面的重要作用而受到人们密切的关注。为了能够区分恶意篡改与偶然操作，半脆弱水印要求对常用的内容保护图像操作应具有一定的鲁棒性。由于JPEG压缩在图像处理的广泛应用，对恶意篡改攻击具有较高的检测能力，半脆弱水印研究的一个重要问题是提高抗JPEG压缩性能。该算法首先图像小波高频子带系数LH2，HL2分别进行分块，然后算出分别每块的系数的能量值，根据能量系数之间的大小关系嵌
一种基于SPIHT编码的自恢复脆弱水印算法 (2010年)
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文章提出了基于SPIHT编码的图像自恢复脆弱水印算法,它对宿主图像进行SPIHT编码得到恢复水印,由宿主图像第三层小波变换的低频带系数的大小关系产生认证水樱对恢复水印与认证水印进行置乱与纠错编码后嵌入到原灰度图像位平面编码的低两位。通过实验仿真证明该算法能定位图像篡改的位置,且能恢复出被篡改位置的真实图像内容。
多视点视频编码中的运动和视差估计快速算法 (2011年)
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针对多视点视频编码复杂度高的问题，提出一种基于分层B帧视点-时间预测结构的运动和视差联合估计快速算法．利用参考帧图像和当前编码图像的运动矢量及视差矢量之间的几何关系，设计可靠的预测矢量作为搜索起始点，并分别在不同方向的参考帧内进行小范围的运动补偿以得到最佳运动和视差矢量．该方法由前一次运动／视差估计得到候选矢量来进行下一次视差／运动估计，只需1次搜索过程就能同时确定最佳运动和视差矢量．实验结果表明
基于速率失真活动的快速宏块编码算法在多视点视频编码中的应用
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基于深度图的3D鲁棒视频水印算法.pdf
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针对多视点加深度格式的3D视频中深度图鲁棒性不足的问题，提出了一种基于深度图的3D鲁棒视频水印算法。首先，将深度图不重叠的划分为4x4大小的块，计算每一块像素域的均方差，并设置一个阂值来区分纹理块和平坦块;...
多视点视频编码方法的研究
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为满足视频场景自然和真实再现需求，具有3D视觉功能的多视点视频技术正越来越受到学术界和工业界的重视
基于JND的多视点视频编码
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