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提出了一种DCT域内基于内容分类的最优检测方法．该方法利用DCT变换中图像块低频能量的差异将DCT系数划分成平滑和纹理两类，并分别对这两类数据进行参数估计以实现基于最大似然比的最优检测．实验表明该方法较原有的整体参数估计和基于频段分类的参数估计在性能上有明显的提高．
基于内容分类的乘性水印最优检测
【摘 要】
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提出了一种DCT域内基于内容分类的最优检测方法．该方法利用DCT变换中图像块低频能量的差异将DCT系数划分成平滑和纹理两类，并分别对这两类数据进行参数估计以实现基于最大似然
【机 构】
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南京理工大学自动化系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2006年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60374066）,江苏省自然科学基金项目（BK2002101）,博士点基金项目（20020288052）.
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