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量化步長是影響量化水印算法性能的最關(guān)鍵因素之一。該文根據(jù)JPEG 量化表自適應(yīng)地選擇抖動(dòng)調(diào)制中的量化步長，提出了一種新的自適應(yīng)量化水印算法；并將JPEG 量化表和Watson 感知模型相結(jié)合提出了另一種新的自適應(yīng)量化水印算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文提出的兩種算法對(duì)噪聲干擾和常見的圖像處理具有較好的魯棒性。此外，研究還表明JPEG 量化表和Watson 模型均可以用于緩解量化水印算法對(duì)噪聲的敏感程度，而結(jié)合了兩者的水印算法可以獲得最佳性能。
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