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量化步長是影響量化水印算法性能的最關鍵因素之一。該文根據JPEG 量化表自適應地選擇抖動調制中的量化步長，提出了一種新的自適應量化水印算法；并將JPEG 量化表和Watson 感知模型相結合提出了另一種新的自適應量化水印算法。實驗結果表明該文提出的兩種算法對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噪聲的敏感程度，而結合了兩者的水印算法可以獲得最佳性能。
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