基于奇異值分解的小波域水印算法.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術、通信技術的迅速發(fā)展，數(shù)字媒體的版權保護問題日益突出，使得數(shù)字水印技術備受人們關注，它是目前解決版權保護問題最有效的手段之一。鑒于小波分析理論發(fā)展的日趨成熟以及其在圖像處理方面的優(yōu)越性和奇異值分解(SVD)這種特殊的矩陣變換在水印算法中的若干優(yōu)勢。論文深入研究了小波域數(shù)字水印算法和基于奇異值分解的水印算法，經(jīng)分析研究發(fā)現(xiàn)，無論單純基于包括小波變換在內(nèi)的各種時頻分析的水印算法還是單純基于奇異值分解的水印算法都存在各自

2、不同的缺點?；谛〔ㄗ儞Q的數(shù)字水印可以抵抗低通濾波和壓縮攻擊等常見的攻擊手段，但單純基于包括小波變換在內(nèi)的各種時頻分析的水印算法，如果不輔以其他改進措施，很難抵抗剪切、旋轉、放縮等幾何攻擊。奇異值表現(xiàn)了圖像內(nèi)在的代數(shù)特性，當圖像受到輕微的擾動時，它的奇異值不會發(fā)生劇烈地改變，將奇異值分解與小波變換相結合可以優(yōu)勢互補，達到數(shù)字水印魯棒性和不可見性的良好折中。
　　 論文根據(jù)奇異值分解的特性，結合小波變換與人類視覺系統(tǒng)的某些特性接近

3、的良好特點，提出了一種基于分塊奇異值分解的小波域魯棒灰度水印算法。該算法首先將灰度水印信息分為重要信息和次要信息兩部分，然后在小波域對原始載體圖像小波分解后的高頻和低頻系數(shù)分別進行分塊奇異值分解，再把經(jīng)過Arnold置亂變換的重要信息部分和次要信息部分分塊DCT變換，將變換后的水印信息分別嵌入低頻和高頻系數(shù)分塊奇異值分解的奇異值中。實驗結果與分析表明：該水印算法能嵌入大容量水印，且能抵抗大多數(shù)圖像攻擊，是一種有效的算法。
　　

4、然后又提出了一種二值圖像水印自適應嵌入與自適應提取的方案——基于奇異值分解和紋理特征的小波域自適應水印算法。算法先對原始載體圖像進行分塊，通過分析各子塊的紋理特征找到紋理豐富即適宜嵌入水印的子塊。對紋理豐富的子塊進行小波變換，選擇低頻系數(shù)進行SVD分解，最后將水印自適應地嵌入各子塊的奇異值中。實驗結果表明，該水印算法實現(xiàn)了水印嵌入與提取的自適應性，具有很好的不可見性和魯棒性，且能夠嵌入較大容量的水印內(nèi)容，對于采用二值水印的應用具有普適性