基于圖像媒體的數(shù)字水印研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字多媒體產(chǎn)品的生產(chǎn)、復(fù)制、獲得和傳播變得越來越容易，同時也為盜版或非法存取、復(fù)制、篡改和傳播等侵權(quán)行為提供了方便，數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)及其真實(shí)性和完整性認(rèn)證成為亟待解決的問題，數(shù)字水印技術(shù)就在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)字水印技術(shù)是通過一定的算法將一些標(biāo)志性信息直接嵌入到多媒體內(nèi)容當(dāng)中，用來證明版權(quán)歸屬(侵權(quán)行為)以及認(rèn)證數(shù)字產(chǎn)品內(nèi)容的完整性，但不影響載體內(nèi)容的價值和使用，并且不能被人的知覺系統(tǒng)覺察或注意到，只

2、有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取。隨著信息化程度的提高和電子商務(wù)逐漸走向?qū)嵱?，?shù)字水印技術(shù)將會擁有更廣闊的應(yīng)用前景。數(shù)字水印技術(shù)的研究和應(yīng)用對版權(quán)保護(hù)、數(shù)據(jù)認(rèn)證和完整性檢驗(yàn)、使用控制、廣播監(jiān)控、用戶跟蹤等方面都有非常重要的理論意義和應(yīng)用價值。
　　 本文總結(jié)了前人對數(shù)字水印和有限脊波變換(Finite Ridgelet Transform-FRIT)的研究，以FRIT為主要數(shù)學(xué)工具，對圖像數(shù)字水印進(jìn)行了一定的研究。在獲得一些F

3、RIT系數(shù)的特征后，主要針對數(shù)字水印在圖像中的嵌入位置提出了幾種數(shù)字水印方案。工作的前期還對基于DCT域的水印進(jìn)行了研究。本論文圍繞魯棒性水印與半脆弱性水印這兩種數(shù)字水印技術(shù)展開研究，結(jié)合人類視覺模型，設(shè)計了多種新的水印算法，所得的創(chuàng)新成果有：
　　 1、在有限脊波變換(Finite Ridgelet Transform-FRIT)域提出了一種基于軟門限的數(shù)字水印方案。對于一個p×p(p為素數(shù))的圖像塊，經(jīng)過FRIT處理后，得到

4、(p-1)×(p+1)的系數(shù)矩陣，每列系數(shù)對應(yīng)著一個方向。已有的基于FRIT的數(shù)字水印方案是把水印信息嵌入在能量最大的一列系數(shù)中，缺少理論分析。把圖像分塊處理后，曲線可以近似等效為直線，便于FRIT處理。該方案首先將圖像分為大小相等的塊，對每個塊進(jìn)行FRIT變換，利用軟門限的方法確定出適合隱藏水印的FRIT系數(shù)。利用噪聲可見性函數(shù)(NVF)刻畫了圖像的紋理活躍性程度，同時定義了一種亮度對比度函數(shù)，兼顧照度掩蔽和紋理掩蔽，估算了FRIT系

5、數(shù)的噪聲可見性，自適應(yīng)地嵌入水印信息。實(shí)驗(yàn)表明該算法具有很強(qiáng)的魯棒性和不可見性。
　　 2、在FRIT域提出了一種基于最大后驗(yàn)概率(Maximum A Posterior-MAP)估計的數(shù)字水印方案。圖像中的邊緣是圖像中有奇異性的地方，不僅僅是點(diǎn)奇異性，更多的是線性奇異性，而FRIT對直線性奇異性有稀疏表示。該方案首先用Roberts算子提取圖像邊緣，由于邊緣圖像是曲線，所以對邊緣圖像分塊進(jìn)行FRIT變換，然后用拉普拉斯(Lap

6、lace)分布模型分析邊緣圖像的FRIT系數(shù)，依據(jù)最大后驗(yàn)概率(MAP)準(zhǔn)則，估計出適合嵌入水印的FRIT系數(shù)。根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的掩蔽特性，確定恰好感覺距離(JND)，由JND控制水印的嵌入強(qiáng)度，自適應(yīng)地嵌入經(jīng)過擴(kuò)頻處理的水印信息序列。實(shí)驗(yàn)表明該算法的魯棒性和不可見性優(yōu)于方案一。
　　 3、在FRIT域提出了一種新穎的用于圖像內(nèi)容認(rèn)證的半易損數(shù)字水印方案。該方案提取圖像在FRIT時產(chǎn)生的均值信息，該信息作為圖像內(nèi)容特征，經(jīng)過2比

7、特編碼生成認(rèn)證水印。利用Bayes最小風(fēng)險函數(shù)估計出適合嵌入水印的FRIT系數(shù)，采用抖動調(diào)制技術(shù)，把認(rèn)證水印嵌入在選出的FRIT系數(shù)中，并定義了一種篡改函數(shù)，對認(rèn)證圖像實(shí)現(xiàn)了靈活認(rèn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此算法簡便高效，能很好地區(qū)分圖像內(nèi)容的惡意篡改和偶然修改，并能確切指出篡改的位置。同時，該方案也可以用作版權(quán)保護(hù)，是一種多用途水印方案。
　　 4、提出了一種DCT域的數(shù)字水印改進(jìn)算法。本方案通過相鄰圖像塊的DCT中頻系數(shù)間的關(guān)系嵌入

8、水印，實(shí)現(xiàn)了水印的盲取，并具有一定的糾錯能力。將中頻系數(shù)子矩陣中的像素分別與它的前方、左上方、上方三個不同方位的相鄰塊間同位置的像素比較，生成三個關(guān)系矩陣，由三個關(guān)系矩陣的多數(shù)判決，形成中頻系數(shù)的極性矩陣，根據(jù)該極性矩陣和被置亂的二值水印，選擇性地修改部分中頻系數(shù)，將視覺可識別的二值水印嵌入到原始圖像中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種算法對JPEG壓縮、添加噪聲、剪切、圖像模糊、圖像增強(qiáng)等多種攻擊有較強(qiáng)的魯棒性。
　　 5、提出一種基于DCT

9、的高效圖像水印算法。許多基于DCT的數(shù)字水印算法通過修改DCT系數(shù)實(shí)現(xiàn)水印嵌入，這些算法中系數(shù)的修改量都是根據(jù)實(shí)驗(yàn)確定的，缺少理論依據(jù)，而且很難實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)嵌入。該方案通過調(diào)整選定的DCT中頻系數(shù)與交流系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系嵌入水印，兼顧了水印的魯棒性和透明性。根據(jù)DCT交流系數(shù)的拉普拉斯分布模型，根據(jù)均方誤差最小準(zhǔn)則和最大后驗(yàn)(MAP)估計，推導(dǎo)出水印的嵌入門限值。水印的提取不需要原始圖像。應(yīng)用RSA方法生成的單向Hash函數(shù)，對二值水印圖像