靜止圖像數(shù)字水印的盲檢測算法研究.pdf

1、靜止圖像數(shù)字水印的盲檢測技術(shù)在對原始載體信息、水印信息、水印嵌入提取方法與密碼等基本條件一無所知的情況下,對疑似圖像實施水印存在性及其相關(guān)信息的盲檢測。本論文針對靜止圖像不同類型數(shù)字水印算法提出多個盲檢測算法,并對所提出算法進行詳細(xì)的性能分析和計算機仿真驗證。主要研究內(nèi)容及成果如下:
　　 第一,研究針對靜止圖像最低有效位(LSB)數(shù)字水印的盲檢測算法。提出兩種靜止圖像的盲檢測算法。基于統(tǒng)計特性的盲檢測算法借助圖像工程理論,針對

2、LSB替換嵌入算法,利用像素及其周圍像素間的拉普拉斯值,推導(dǎo)了待測圖像中水印信息的長度計算公式。算法對集中嵌入與分散嵌入的水印信息均有較好的檢測效果,低嵌入率時仍能保證較高檢出率?；趫D像分割的盲檢測算法利用水印實際嵌入的局部性,對待測圖像進行分割,研究區(qū)域最小生成樹中節(jié)點的度的分布,根據(jù)Fisher鑒別準(zhǔn)則對待測圖像實現(xiàn)數(shù)字水印盲檢測。算法對替換嵌入與匹配嵌入的水印信息檢測效果良好。
　　 第二,研究針對靜止圖像離散余弦變換(

3、DCT)數(shù)字水印的盲檢測算法。提出基于隨機共振理論的盲檢測算法。算法利用隨機共振原理,通過吸收外界能量補充待測信息能量,放大DCT系數(shù)統(tǒng)計參數(shù)在水印嵌入前后的變化,選擇其中變化程度較大的參數(shù)構(gòu)成樣本矢量,為使用支持向量機(SVM)算法實現(xiàn)盲檢測做準(zhǔn)備。最后在SVM算法的基礎(chǔ)上,對集中嵌入與分散嵌入的兩種常見DCT數(shù)字水印實現(xiàn)盲檢測。仿真結(jié)果表明,該算法在嵌入強度較低時能夠保證較好的檢測效果。
　　 第三,研究針對靜止圖像離散小波

4、變換(DWT)數(shù)字水印的盲檢測算法。提出基于核Fisher鑒別分析(KFDA)理論的盲檢測算法。算法借鑒靜止圖像DCT數(shù)字水印盲檢測的研究成果,首先將待測信息通過隨機共振系統(tǒng),對其中微弱信號進行放大。然后計算并選取能夠表征待測信息統(tǒng)計特征的樣本矢量,最后選擇KFDA理論實現(xiàn)盲檢測。理論分析和仿真結(jié)果表明,算法有效提高了低嵌入強度下數(shù)字水印的盲檢測率,同時大幅降低了虛警率。
　　 第四,研究基于數(shù)字水印及其檢測理論的手持?jǐn)?shù)字視頻廣

5、播(DVB-H)網(wǎng)絡(luò)發(fā)射機識別算法。其中空域識別算法將數(shù)字水印信號直接嵌入DVB-H發(fā)射機中,接收端通過檢測嵌入的水印信息識別發(fā)射機。算法簡單易實現(xiàn),誤碼率(BER)性能顯示由水印信息引入的失真可以忽略不計。頻域識別算法將水印信息嵌入在DVB-H系統(tǒng)頻域信號中,接收端以迭代反饋方式提取水印信號,識別發(fā)射機狀態(tài)。頻域識別算法較大程度改善了空域識別算法對系統(tǒng)的依賴性。根據(jù)水印檢測理論,兩種算法在嵌入強度較低的無線環(huán)境中均能檢測出嵌入信息,并