基于小波變換的視頻水印技術(shù).pdf

1、目前典型水印算法有空域算法、小波域算法、變換域算法、超小波域算法等，迄今為止，水印技術(shù)的大部分研究與論文是集中在靜止圖像上的，對(duì)視頻水印的研究相對(duì)較少。
　　本文在深入理解視頻理論和數(shù)字水印理論之后，利用離散余弦變換較強(qiáng)的去相關(guān)能力和較好的壓縮能力，給出了一種基于小波變換的單幀圖像水印技術(shù)，結(jié)合圖像與視頻的聯(lián)系，將靜態(tài)的單幀圖像水印算法擴(kuò)展到對(duì)視頻的研究中來，提出了基于小波變換的視頻水印算法，然后通過實(shí)驗(yàn)與仿真，驗(yàn)證算法的可行性和

2、實(shí)用性。本文針對(duì)傳統(tǒng)水印算法以二值圖像或隨機(jī)數(shù)序列的作為水印嵌入信息量少、感知性弱的缺點(diǎn)，采用信息量豐富、感知性強(qiáng)的灰度圖像作為水印信息。先對(duì)原始水印圖像做Arnold變換和Baker映射，將得到的數(shù)據(jù)做分塊處理，這樣能提高水印的安全性和魯棒性，將經(jīng)過置亂和分塊處理過的數(shù)據(jù)做離散余弦變換得到待嵌入的水印信息。將單幀圖像做三級(jí)小波變換，得到一個(gè)低頻分量小波系數(shù)和九個(gè)高頻分量小波系數(shù)，這個(gè)低頻分量小波系數(shù)和三級(jí)分解得到的三個(gè)高頻分量小波系數(shù)

3、含有圖像的大多數(shù)能量，適合嵌入水印，將待嵌入的水印信息嵌入到這四個(gè)子塊中，這樣可以保證水印的魯棒性和不可見性。水印提取，將待檢測(cè)圖像做三級(jí)小波變換，得到一個(gè)低頻分量小波系數(shù)和九個(gè)高頻分量小波系數(shù)，把這個(gè)低頻系數(shù)和三級(jí)分解得到的三個(gè)高頻分量小波系數(shù)與分解原宿主圖像得到的對(duì)應(yīng)的系數(shù)做差，將得到的差系數(shù)做DCT逆變換，把得到的數(shù)據(jù)做小波逆變換，就可提取出水印圖像。對(duì)于視頻水印可以直接把圖像水印的方法直接運(yùn)用到視頻水印上。用線性編輯軟件對(duì)視頻做