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(guò)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(lái)證實(shí)該作品的所有權(quán)，從而為數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)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(hù)提供更高的安全性，為解決數(shù)字多媒體產(chǎn)品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問(wèn)題增強(qiáng)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(jué)系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，對(duì)基于人類視覺(jué)系統(tǒng)模型的變換域魯棒性算法進(jìn)行了深入的分析與研究。 本文重點(diǎn)研究了基于人類視覺(jué)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(jué)系統(tǒng)（HVS）和離散小波變換（DWT），實(shí)驗(yàn)證明該算法具有較好的魯棒性。 將原始載體圖像進(jìn)行三級(jí)離散小波分解，根據(jù)人類視覺(jué)系統(tǒng)的視覺(jué)掩蔽特性計(jì)算出JND視覺(jué)門(mén)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(jìn)的二值運(yùn)算方法，通過(guò)修改小波系數(shù)的小數(shù)部

3、分來(lái)實(shí)現(xiàn)水印的嵌入，提高了水印嵌入后圖像的視覺(jué)質(zhì)量。 實(shí)驗(yàn)證明算法在保證水印不可見(jiàn)性的前提下有效地提高了水印算法的魯棒性，對(duì)JPEG壓縮、圖像添加噪聲、縮放、剪切和中值濾波等攻擊有很強(qiáng)的魯棒性。 然后，提出了一種基于Waston視覺(jué)感知模型的圖像DCT域盲水印算法。該水印算法首先對(duì)原始載體圖像進(jìn)行分塊，再分別對(duì)各子塊進(jìn)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(jué)感知模型對(duì)各子塊的DCT變換

4、系數(shù)進(jìn)行量化，通過(guò)Waston視覺(jué)模型來(lái)計(jì)算量化步長(zhǎng)，以量化步長(zhǎng)來(lái)選擇水印的嵌入位置。 對(duì)水印圖像進(jìn)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(shí)現(xiàn)了數(shù)字水印的盲提取。 最后對(duì)提出的水印算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，實(shí)驗(yàn)證明該圖像數(shù)字水印算法較好地平衡了不可見(jiàn)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