視覺(jué)失真與圖像信息隱藏的研究.pdf

1、信息社會(huì)，數(shù)據(jù)無(wú)處不在。如何安全的分發(fā)和訪問(wèn)數(shù)據(jù)，日益重要。信息隱藏能夠不引起監(jiān)聽(tīng)者或者攻擊者察覺(jué)的將信息隱匿于載體之中，可以不增加通信負(fù)擔(dān)，因而常用于數(shù)字版權(quán)管理、隱蔽通信和通信數(shù)據(jù)糾錯(cuò)等方面。信息隱藏必須滿足失真約束條件，在水印的不可見(jiàn)性和魯棒性之間尋求最佳平衡。于是，對(duì)于以圖像為載體的水印系統(tǒng)，確定合理的視覺(jué)失真約束條件至關(guān)重要。 本文從視覺(jué)感知機(jī)理出發(fā)，提出了層次化、多通道的視覺(jué)失真模型。將視覺(jué)失真分為信號(hào)層失真和內(nèi)容層

2、失真，內(nèi)容層失真又分為紋理失真和結(jié)構(gòu)失真。對(duì)這幾類失真分別建模，以指導(dǎo)嵌入水印過(guò)程中的圖像失真控制。為此，本文從四個(gè)方面展開(kāi)研究： 第一，信號(hào)層失真。前人研究表明：在兩幅圖像的刺激下，如果復(fù)雜細(xì)胞的視覺(jué)皮層神經(jīng)元保持響應(yīng)相同，那么人腦難以察覺(jué)兩幅圖像之間的差異。據(jù)此，本文通過(guò)獨(dú)立子空間分析來(lái)模擬神經(jīng)元響應(yīng)，提出借助具有能量無(wú)損特點(diǎn)的角度量化調(diào)制方式將水印嵌入到圖像的獨(dú)立子空間系數(shù)中。該方案一方面具有天然的低失真特點(diǎn)，另一方面得益

3、于角度量化機(jī)制而能夠抵御圖像的亮度縮放攻擊。 第二，圖像的結(jié)構(gòu)與紋理分解。結(jié)構(gòu)和紋理是視覺(jué)信號(hào)特有的兩類成分。結(jié)構(gòu)體現(xiàn)為圖像的大尺度的、連貫的邊界和輪廓，它表達(dá)場(chǎng)景的概貌和景物的形態(tài)；紋理反映為零碎的、有規(guī)律或無(wú)規(guī)律的信號(hào)抖動(dòng)區(qū)域或者平整的區(qū)域，它表現(xiàn)景物表面的質(zhì)地和光影效果。區(qū)分圖像的結(jié)構(gòu)和紋理是討論內(nèi)容層失真的基礎(chǔ)。本文依據(jù)稀疏編碼原則，改進(jìn)了基于基元競(jìng)爭(zhēng)性表達(dá)的圖像分解方法，以滿足后續(xù)失真分析和水印算法的需要。 第

4、三，紋理失真。圖像紋理一直被認(rèn)為是適合信息隱藏的區(qū)域。紋理感知的心理學(xué)研究和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的紋理合成研究表明：特征的高階統(tǒng)計(jì)量是紋理辨識(shí)的關(guān)鍵因素。然而在實(shí)踐中，高階統(tǒng)計(jì)量的非線性特性使得它難以作為失真度量指導(dǎo)水印嵌入。為此，本文采用統(tǒng)計(jì)特征設(shè)計(jì)了線性的失真度量近似方法，在其指導(dǎo)下嵌入水印，能夠充分的提高水印嵌入強(qiáng)度，從而提高水印的容量。 第四，結(jié)構(gòu)失真。正如幾何攻擊所展現(xiàn)，圖像扭曲有時(shí)并不造成明顯失真，這說(shuō)明存在一個(gè)關(guān)于圖像結(jié)構(gòu)

5、的無(wú)失真空間。利用這個(gè)空間可以輔助嵌入水印，并使水印具有抗合謀攻擊的能力。結(jié)構(gòu)感知的相關(guān)理論指出，人類對(duì)大范圍結(jié)構(gòu)信息的感知要優(yōu)先于或者敏感于局部的結(jié)構(gòu)信息。本文依據(jù)大尺度優(yōu)先原則來(lái)定義圖像的結(jié)構(gòu)失真，并充分的扭曲圖像，以達(dá)到嵌入水印的目的。 本文在提出的視覺(jué)失真理論的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了圖像水印算法的性能。圖像水印被納入到能量最小化的框架之下，成為了在不可見(jiàn)性和魯棒性二者之間尋求平衡的雙目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。該框架一方面兼顧了紋理失真和結(jié)構(gòu)