基于LDPC码的数字水印技术

由于图像水印系统和通信系统的模式具有相似性，提出了一种基于LDPC码的图像数字水印算法。该算法利用LDPC码的纠错性能和人眼视觉特性，以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取；在水印嵌入之前，对水印序列进行LDPC码编码，然后把水印嵌入到符合人眼视觉特性的小波域中，并采用了LDPC迭代译码算法进行水印提取，最后进行了仿真实验。实验结果表明，该算法降低了水印在传输过程中的误码率，具有很强的鲁棒性和视觉不可见性。     

基于提升小波变换的数字水印算法研究

本文阐述了提升小波变换特性,设计并实现了基于提升小波变换的数字水印算法,仿真结果表明该算法鲁棒性强、不可见性好。     

基于HVS的DCT中频嵌入数字水印算法

在人眼视觉系统特征的基础上，充分考虑了数字水印的不可感知性和鲁棒性，提出了一种数字水印嵌入、提取和验证的新方法，即从宿主图像的不可见分析开始，计算出宿主图像中每个像素点允许改变的范围值，在图像的离散余弦变换后选择位于中频的DCT因子，并按其系数强度进行相应的嵌入。该方法可大大地提高水印的容量，且使水印的鲁棒性和不可感知性良好。     

基于离散余弦变换的数字图像水印算法及其MATLAB实现

数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,涉及到多个学科,迫切需要一种强大的研究工具。MATLAB以其自身具有的优势,正好可以成为研究数字水印的一种有效工具。本文介绍了数字水印技术实现的一般概念,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的数字图像水印算法通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法嵌入的水印具有信息量大、不可见性好等优点。     

基于数字水印的DRM关键技术分析

相对于传统的基于加密技术的数字版权管理系统（DRH）而言，基于数字水印的方案更符合实际应用的需求。本文对在开放环境下实现基于数字水印的数字版权管理所涉及到的一些关键技术，包括加密技术、数字签名技术、数字水印技术和数字水印协议进行了探讨，并分析了这些技术的用途及应达到的技术要求。未来的数字版权保护平台应该是综合利用并不断完善这些技术，从而实现对数字媒体内容的全方位保护。     

基于小波域量化的数字图像水印容量估计

提出了一种基于小波域的容量自适应数字图像水印算法，从小波量化出发，对可嵌水印位置进行选择。在此基础上，结合人眼视觉模型和图像纹理特性，得出小波域的水印最大可嵌强度，用修改极性的方法进行水印的嵌入和提取。仿真结果表明，该算法不仅具有较好的不可视性和鲁棒性，而且在保证这些性能的基础上实现了自适应容量，较好地协调了水印三要素间的关系。     

数字图像的一种相位水印算法

提出一种用于数字图像版权保护的变换域水印算法，将二值随机序列作为水印信号嵌入在图像付里叶变换的重要系数的相应成分中，并利用相关检测器进行水印检测，实验证明，该算法具有不可见性，对通常的图像处理，如JPEG压缩，剪切，缩放，中值滤波等以及噪声干扰都具有很强的鲁棒性。     

基于强化学习的自动驾驶决策研究综述

强化学习的发展推动了自动驾驶决策技术的进步，智能决策技术已成为自动驾驶领域高度关注的要点问题。本文以强化学习算法发展为主线，综述该算法在单车自动驾驶决策领域的深入应用。对强化学习传统算法、经典算法和前沿算法从基本原理和理论建模等方面进行归纳总结与对比分析。针对不同场景的自动驾驶决策方法分类，分析环境状态可观测性对建模的影响，重点阐述了不同层次强化学习典型算法的应用技术路线，并对自动驾驶决策方法提出研究展望，以期为自动驾驶决策方案研究提供有益参考。     

基于复合小波变换的数字图像水印技术

随着网络多媒体系统的迅速发展,数字媒体的版权保护变得越来越重要了。目前保护数字媒体版权的方法最常用的是数字水印。本文提出了一种基于复合小波变换的健壮的数字图像水印算法。该算法首先通过复合小波变换运用视觉屏蔽调整水印使之与局部图像相适应,接着水印被应用于选择嵌入信道,最后水印通过运用另外的射频技术被添加到嵌入信道。文中最后测试了在攻击下DWT与WT域中各种算法健壮性,并进行了比较分析。     

一种基于量化的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于量化的DCT域音频数字水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列按伪随机排序，最后对数字音频信号作分段DCT变换，水印信号通过量化处理过程嵌入到DCT变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩、低通滤波、重采样等操作后仍具有很强的稳健性。