用于內(nèi)容恢復(fù)的圖像自嵌入算法研究.pdf

1、本文首先闡述了自嵌入水印技術(shù)的研究背景及意義，然后介紹了自嵌入水印算法的基礎(chǔ)知識、性能評價指標和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。接著，本文第二章著重對現(xiàn)有應(yīng)用噴泉碼的自嵌入算法進行深入分析研究和仿真，同時指出現(xiàn)有算法存在的若干問題。為了緩解存在的問題，本文設(shè)計了兩種新的自嵌入算法:
　　首先設(shè)計了一種結(jié)合梯度特征和自調(diào)整機制的自嵌入算法。算法首先將圖像塊按照定義的塊梯度特征進行分類;接著根據(jù)設(shè)計的自調(diào)整機制，以“類型水印理想載荷”為基準，按“就近

2、原則”自適應(yīng)的計算權(quán)衡類型水印與恢復(fù)水印的嵌入量，求出適合測試圖像的目標容錯率和期望達到的恢復(fù)信息量;然后根據(jù)原恢復(fù)信息量與期望恢復(fù)信息量之間的大小關(guān)系判定圖像需要增加還是減少恢復(fù)信息，同時更新重構(gòu)模板用以調(diào)整恢復(fù)信息，擬合目標容錯率;最后將二次匹配后的類型信息和恢復(fù)信息分別進行噴泉編碼生成水印并嵌入至圖像。相比現(xiàn)有的算法，設(shè)計的算法有以下幾點優(yōu)勢:(1)在連續(xù)性篡改模式下所有圖像的理論容錯率≥50％，最高能達到70％以上，且不可見性兼

3、顧在44.1 dB左右。(2)能自適應(yīng)平衡容錯率與重構(gòu)質(zhì)量，不需要提前設(shè)定容錯率和標定“重要區(qū)域”，降低算法主觀性，實現(xiàn)算法全自動化。(3)使類型信息容錯率與恢復(fù)信息容錯率達到理論上的最佳擬合，緩解可能出現(xiàn)的多余嵌入問題。
　　為了提高復(fù)雜圖像的重構(gòu)質(zhì)量，增大算法在隨機性篡改模式下的容錯率，避免算法可能陷入局部容錯能力差的問題，設(shè)計了一種具有均衡容錯能力的分組自嵌入算法。算法首先將圖像內(nèi)容分為互補的三組，再用設(shè)計的基于像素區(qū)間估計

4、的圖像分組壓縮方案自適應(yīng)生成三組定長恢復(fù)數(shù)據(jù)，使算法具有均衡的容錯能力，并提高復(fù)雜內(nèi)容的重構(gòu)質(zhì)量?；謴?fù)水印生成時引入不等差錯保護機制，將具備圖像最基本特征的一組恢復(fù)數(shù)據(jù)用最小的碼率進行噴泉編碼生成水印信息，以提高算法在兩種不同篡改模式下的容錯率。其余兩組用較大但不同的碼率進行噴泉編碼生成水印，這樣能提升算法在不同錯誤比例下的恢復(fù)質(zhì)量，適應(yīng)不同的篡改比例或信道傳輸條件。
　　最后，第五章設(shè)計了MATLAB仿真系統(tǒng)，便于對本文提出的自