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张敏

作品数:6 被引量:24H指数:4
供职机构:桂林电子科技大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金广西研究生教育创新计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 5篇透明性
  • 5篇小波
  • 4篇水印
  • 4篇奇异值
  • 4篇奇异值分解
  • 3篇数字水印
  • 3篇水印算法
  • 3篇提升小波
  • 3篇提升小波变换
  • 3篇小波变换
  • 3篇波变换
  • 2篇置乱
  • 2篇鲁棒
  • 2篇鲁棒性
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数字图像
  • 1篇数字图像水印
  • 1篇数字图像水印...
  • 1篇图像

机构

  • 6篇桂林电子科技...

作者

  • 6篇蒋华
  • 6篇张敏
  • 2篇刘新平
  • 1篇殷波

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇桂林航天工业...
  • 1篇桂林电子科技...

年份

  • 1篇2010
  • 4篇2009
  • 1篇2007
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法被引量:2
2009年
结合奇异值分解和小波包分解的特点,提出了一种基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法.该算法先对载体图像进行分块,然后对每块二级小波包分解后的频带四重使用奇异值分解和再次分块的方法构造矩阵,将SVD后提取的奇异值重新分配和组合,最后将灰度水印图像有效地嵌入到多次组合后的矩阵中.这不仅能增加嵌入的信息量,而且极大地提高了水印的安全性,实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡.
张敏蒋华
关键词:数字水印小波包分解透明性
一种新的LWT和SVD的灰度图像水印被引量:4
2010年
先对载体图像进行分块,然后对每块二级LWT后的中高频带再次LWT,并对选取的各频带进行SVD,选取其相应的奇异值组成新的变换矩阵,对新的变换矩阵按规则进行分块,并再次SVD。通过两次分块,两次LWT和四重使用SVD构造矩阵的方法,有效地将抽取的奇异值重新分配和组合,最后将Arnold置乱后的灰度水印信息加载到组合后的矩阵中。仿真实验表明,新的图像水印方法提高了嵌入的信息量,具有很好的透明性,而且对常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。
蒋华张敏
关键词:提升小波变换奇异值分解ARNOLD置乱透明性鲁棒性
基于Analysis Services的OLAP安全性实现被引量:4
2007年
在线分析处理技术(OLAP)是数据仓库的重要应用之一,而安全性是许多OLAP产品的主要弱点,通过对OLAP的安全性分析,建立了OLAP的安全模型,快速、有效、安全地从数据仓库中提取有价值的信息,并以安装在Windows 2000的SQL SERVER为例,研究如何实现OLAP的安全性。
刘新平蒋华张敏殷波
关键词:联机分析处理OLAP安全性SERVER
基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法被引量:4
2009年
结合提升小波和奇异值分解的特点,提出了一种新的基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法。该算法先对载体图像进行分块,并对每块进行二级提升小波变换,然后对中高频部分继续进行提升小波变换,对选取的频带四重使用奇异值分解和再次分块的方法构造矩阵,将SVD后提取的奇异值重新分配和组合,最后将灰度水印图像有效地嵌入到多次组合后的矩阵中。这不仅能增加嵌入的信息量,提高水印的安全性,而且实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:JPEG压缩、叠加噪声、滤波以及各种几何攻击等具有很强的鲁棒性。
张敏蒋华刘新平
关键词:数字水印提升小波变换奇异值分解透明性鲁棒性
基于提升小波和奇异值分解的灰度水印算法被引量:8
2009年
以提升小波变换和奇异值分解的理论为基础,提出了一种新的基于LWT和SVD的灰度图像水印算法。该算法核心思想是先对载体图像进行分块;然后对每块二级LWT后的中高频带继续LWT;再对选取的各频带进行SVD,选取相应的奇异值组成新的矩阵,对新矩阵按规则分块,并再次SVD。通过两次分块、两次LWT和四重使用SVD构造矩阵的方法,有效地将抽取的奇异值重新分配和组合。最后将Logistic混沌置乱后的灰度水印信息加载到组合后的矩阵中。该算法以保证鲁棒性和透明性的良好平衡为前提,提高了嵌入的信息量。仿真实验表明,该算法不仅具有很好的透明性,而且对JPEG压缩、滤波、加噪等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,其整体性能明显优于现有同类的水印算法。
蒋华张敏
关键词:提升小波变换奇异值分解混沌置乱透明性
基于回归型支持向量机的小波域盲水印算法被引量:2
2009年
以回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)理论为基础,提出了一种新的基于SVR的小波域盲水印算法。算法核心思想是先对图像进行小波分解,然后利用图像小波分解后的子图系数之间的关系和图像局部相关性获得SVR训练模型,并利用SVR训练模型在小波域嵌入和提取水印。该算法以保证鲁棒性和透明性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测。仿真实验表明,该文算法不仅具有较好的透明性,而且对JPEG压缩和一般的图像处理具有很强的鲁棒性,其整体性能明显优于现有基于SVM的空间域上的水印算法。
张敏蒋华
关键词:数字水印回归型支持向量机小波域盲检测透明性
共1页<1>
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