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叶建兵: 作品数：15 被引量：42H指数：3; 供职机构：南京理工大学泰州科技学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学轻工技术与工程更多>>

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一种基于双边假设检验的Contourlet域乘性水印盲检测算法被引量：1: 2011年; 为解决Contourlet变换域中乘性水印的检测问题,根据广义高斯分布描述图像Contourlet变换高频方向子带系数的统计分布特征,在服从广义高斯分布的系数中,将水印的检测问题转化为了具有未知参数的确定性伪随机序列的检测问题,利用双边假设检验推导出了适用于Contourlet域乘性水印的盲检测器。实验表明,该盲检测器的判决准,对任何嵌入强度均有效,并且可以自适应地确定检测阈值。; 叶建兵谭沈阳张学华; 关键词：数字水印 CONTOURLET变换广义高斯分布

基于NSCT的自适应乘性水印局部最优非线性盲检测算法: 2016年; 图像水印算法研究是多媒体技术领域中的重要议题。比较并结合当前两类主流的图像水印算法,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应乘性水印算法。借鉴Barni的"pixel-wise masking"模型和冗余小波域掩盖效应建模的做法,建立非下采样Contourlet变换域掩盖效应计算模型。用广义高斯分布模型和Cauchy分布模型描述非下采样Contourlet变换系数的统计特性,将水印的检测问题表述为一个复合假设检验。通过理论推导分别建立了乘性水印的两种局部最优非线性盲检测器及检测门限的自适应确定方法。实验结果表明,非下采样Contourlet变换域掩盖效应计算模型使得水印嵌入算法具有良好的视觉不可见性,两种检测器在无原始图像和自适应嵌入强度系数参与检测的情况下均能准确地检测到水印信息的存在。实验结果同时显示,基于Cauchy分布的盲检测器在检测效果和检测时间方面优于基于广义高斯分布的盲检测器。; 叶建兵张文彬; 关键词：非下采样CONTOURLET变换广义高斯分布

一类SVD水印算法的问题分析及Contourlet域的水印嵌入与检测算法: 本文对数字水印的基本概念、应用领域、通用模型和典型算法、性能评价和测试等方面进行了综述。简要介绍了数字水印技术与图像处理其他研究领域的联系以及关于数字水印的主要学术会议。由于图像的奇异值具有较好的鲁棒...; 叶建兵; 关键词：CONTOURLET变换人类视觉系统水印检测; 文献传递

SSIM框架下基于SVD的灰度图像质量评价算法研究被引量：1: 2017年; 图像质量评价算法是图像处理研究中的基本问题.深入讨论图像奇异值分解的性质及基于结构相似性的图像质量评价框架,从理论和实验两方面指出两类算法存在错误评价的问题,并从结构相似的观点出发解释了基于奇异值分解的图像质量评价算法,提出了改进算法的思路.; 刘大瑾叶建兵刘家骏; 关键词：图像质量评价奇异值分解

一类基于SVD的数字水印虚警分析与改进算法被引量：16: 2010年; 讨论一类基于奇异值分解(SVD)的水印算法的高虚警率问题及其产生原因。分析认为SVD水印算法虚警率高的根本原因是:图像SVD分解的基空间与图像内容相关;奇异值向量与图像之间并不存在一一对应关系,不能刻画图像的几何结构。算法主要缺陷并不是出现在提取算法,而是嵌入算法仅仅植入了水印图像的奇异值向量,没有水印图像在基空间的结构信息。因此,该文提出了一个基于分块SVD和离散余弦变换(DCT)分解的改进算法。该算法通过在版权图像的奇异值向量中嵌入水印图像的DCT系数,克服了经典SVD水印算法的虚警问题,因而稳健性高。实验验证了理论分析和算法的有效性。; 肖亮叶建兵韦志辉; 关键词：版权保护数字水印奇异值分解

一道高等数学竞赛题的多种证法及推广被引量：2: 2015年; 给出了一道高等数学竞赛题的多种证明方法,并讨论了关于函数及其导数零点的一些推广.; 叶建兵; 关键词：高等数学竞赛导数

Heisenberg群上次拉普拉斯算子的幂算子基本解的等价形式: 2012年; 利用Heisenberg群上次拉普拉斯算子的热核与幂算子的基本解之间的关系,得到了幂算子基本解的一个等价形式以及水平梯度估计.; 谭沈阳叶建兵; 关键词：海森堡群基本解

求解矩阵方程组A1XB1+C1XD1=E1,A2XB2+C2XD2=E2的迭代算法被引量：1: 2018年; 应用共轭梯度方法和线性投影算子,给出迭代算法求解了线性矩阵方程组A1XB1＋C1XD1=E1,A2XB2＋C2XD2=E2在任意线性子空间上的约束解及其最佳逼近.可以证明,当矩阵方程组A1XB1＋C1XD1=E1,A2XB2＋C2XD2=E2相容时,所给迭代算法经过有限步迭代可得到矩阵方程组的约束解,极小范数解和最佳逼近.文中的数值例子证实了该算法的有效性.; 周海林王娅叶建兵刘大瑾谭沈阳; 关键词：共轭梯度投影算子极小范数解最佳逼近

基于奇异值分解的数字图像水印算法被引量：2: 2009年; 奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种特殊的矩阵分解技术。图像的奇异值具有很好的稳定性,体现的是图像的内蕴性质,这使得它在图像水印领域得到了广泛应用。通过回顾空域和变换域中经典的基于SVD的水印算法,分析了算法的缺陷,讨论了现有的改进方案,提出了基于奇异值分解设计水印算法的注意事项。; 叶建兵; 关键词：数字图像奇异值分解图像水印

两种基于奇异值分解的图像水印算法的比较研究: 2012年; 奇异值分解在图像水印算法中有着广泛的应用,但是也存在高虚警率的缺陷。讨论分析了空域和变换域中经典的奇异值分解水印算法和最近报道的基于主成分的改进算法。通过实验验证了改进算法的有效性。; 叶建兵; 关键词：奇异值分解主成分粒子群优化算法