《表1 模糊支持向量机的预测结果Tab.1 Prediction results of fuzzy support vector machine》

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《基于方向金字塔分解与稳定几何失真校正的鲁棒图像水印算法》

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为了体验所提稳定几何失真校正方法的精度，考虑一般性，从USC-SIPI集[15]中任意选择一幅图像作为测试对象，见图8a；并对其施加15°的旋转、y轴移动10、x与y轴同时移动10、缩放因子为1.5等4种攻击，形成的训练样本见图8b—e。再从USC-SIPI集[15]选择Barbara来完成校正实验，见图9a，然后，对其旋转45°、沿y轴平移15、x与y轴同时移动15、放大1.5倍，输出结果见图9b，9d，9f，9h。再根据稳定失真校正过程，准确预测失真参数，以校正图像见图9c，9e，9g，9i，预测结果见表1。根据这些数据可知，所提的稳定几何校正方法具有良好的鲁棒性，可以准确实现图像的校正。