基于HVS的圖像變換域魯棒性數(shù)字水印算法研究.pdf

1、數(shù)字水印技術(shù)通過在數(shù)字產(chǎn)品（數(shù)字圖像、音頻、視頻等）中嵌入版權(quán)信息來證實該作品的所有權(quán)，從而為數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護和多媒體信息安全提供了一條新的解決思路。 魯棒性數(shù)字水印能為版權(quán)保護提供更高的安全性，為解決數(shù)字多媒體產(chǎn)品的知識產(chǎn)權(quán)保護問題增強有效性。 論文在研究圖像數(shù)字水印技術(shù)的基本原理和人類視覺系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，對基于人類視覺系統(tǒng)模型的變換域魯棒性算法進行了深入的分析與研究。 本文重點研究了基于人類視覺系統(tǒng)的圖像變

2、換域魯棒性數(shù)字水印技術(shù)，主要研究工作如下： 首先，提出了一種基于HVS的圖像小波域魯棒性數(shù)字水印算法。該數(shù)字水印算法基于人類視覺系統(tǒng)（HVS）和離散小波變換（DWT），實驗證明該算法具有較好的魯棒性。 將原始載體圖像進行三級離散小波分解，根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的視覺掩蔽特性計算出JND視覺門限值；選擇重要小波系數(shù)，將數(shù)字水印分別嵌入到重要小波系數(shù)的不同頻率域中。 水印嵌入采用改進的二值運算方法，通過修改小波系數(shù)的小數(shù)部

3、分來實現(xiàn)水印的嵌入，提高了水印嵌入后圖像的視覺質(zhì)量。 實驗證明算法在保證水印不可見性的前提下有效地提高了水印算法的魯棒性，對JPEG壓縮、圖像添加噪聲、縮放、剪切和中值濾波等攻擊有很強的魯棒性。 然后，提出了一種基于Waston視覺感知模型的圖像DCT域盲水印算法。該水印算法首先對原始載體圖像進行分塊，再分別對各子塊進行DCT變換而獲得各子塊的DCT變換系數(shù)； 然后根據(jù)Waston視覺感知模型對各子塊的DCT變換

4、系數(shù)進行量化，通過Waston視覺模型來計算量化步長，以量化步長來選擇水印的嵌入位置。 對水印圖像進行置亂并降維，把水印嵌入到每一子塊的選出的直流系數(shù)或低頻交流系數(shù)中，嵌入算法采用自適應(yīng)量化的方法。 水印的提取不需要原始載體圖像和原始水印圖像，實現(xiàn)了數(shù)字水印的盲提取。 最后對提出的水印算法進行實驗仿真，實驗證明該圖像數(shù)字水印算法較好地平衡了不可見性和魯棒性，具有較好的有效性。 最后，總結(jié)了本文主要完成的工