《表1 鲁棒性测试：基于深度残差网络的医学图像鲁棒可逆水印算法》

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《基于深度残差网络的医学图像鲁棒可逆水印算法》

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为了检测本算法具有较好的鲁棒性，对含水印图像分别进行高斯噪声（方差为0.01）、椒盐噪声（方差为0.005）、JPEG压缩（质量因子为25）和JPEG 2000压缩等常规攻击。表1列出了含水印图像在受到不同攻击后所提取水印的BER值。从表可以看出:攻击对提取出的水印BER值有一定的影响，但BER值都低于9%，特别是腹腔和肝脏受到压缩攻击时，提取出来的水印BER值大部分都能低于1%，说明本算法可以有效抵抗各种常规攻击，具有较强的鲁棒性。