基于人類視覺(jué)系統(tǒng)的小波域自適應(yīng)圖像水印算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、安全問(wèn)題是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)多媒體應(yīng)用中比較突出的問(wèn)題,目前用于解決該問(wèn)題的技術(shù)很多,其中的數(shù)字水印技術(shù),尤其圖像數(shù)字水印技術(shù),以在版權(quán)保護(hù)方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)而引起人們的普遍重視,成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。它將數(shù)字、序列號(hào)、文字、圖像標(biāo)志等版權(quán)信息嵌入到多媒體數(shù)據(jù)中,用來(lái)跟蹤多媒體數(shù)據(jù)的發(fā)布和使用。數(shù)字水印的特殊應(yīng)用要求嵌入的水印信息不僅具有不可見性,并且針對(duì)不同的應(yīng)用要求水印應(yīng)該具有抵抗諸如JPEG壓縮、圖像增強(qiáng)處理、幾何變形等各種攻擊的魯棒性。

2、 人是評(píng)價(jià)圖像的主體,因此人類視覺(jué)系統(tǒng)(Human Visual System,HVS)理論對(duì)圖像數(shù)字水印技術(shù)顯得非常重要。充分利用HVS的視覺(jué)掩蔽特性,有助于設(shè)計(jì)出感知性能良好的數(shù)字水印算法。小波分析是目前國(guó)際上廣泛應(yīng)用的分析工具,具有良好的時(shí)頻分析特性,并且已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于圖像處理的各個(gè)領(lǐng)域。小波變換的低復(fù)雜度、空間-頻率局部化等特性,為提高水印算法的性能提供了條件。此外,由于小波變換的多分辨率分析特性與HVS特性的一致性,這對(duì)于

3、根據(jù)HVS選擇適當(dāng)?shù)乃∏度胛恢煤颓度霃?qiáng)度提供了很大的幫助。 首先,本文分析了數(shù)字水印的研究意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、主要應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展趨勢(shì)。并從起源、基本原理、基本特征、分類、通用模型、性能評(píng)估指標(biāo)和經(jīng)典算法等幾方面對(duì)數(shù)字水印進(jìn)行了概述。 其次,簡(jiǎn)要介紹了小波變換的定義、小波變換的性質(zhì)、二維圖像小波分解、及小波理論在數(shù)字水印中的應(yīng)用。 再次,介紹了HVS的基本結(jié)構(gòu)和特征,概述了現(xiàn)有的恰可察覺(jué)差異(Just Noti

4、ceable Difference,JND)模型,并根據(jù)水印嵌入對(duì)象不同對(duì)其進(jìn)行了分類;隨后,分析了現(xiàn)有JND模型的特點(diǎn)和存在的問(wèn)題,定義了新的基于小波域的亮度掩蔽函數(shù)和紋理特征函數(shù),確定了它們各自的權(quán)重,提出了新的JND模型。 最后,根據(jù)新的JND模型,本文提出了兩種基于小波變換的自適應(yīng)數(shù)字圖像水印算法。第一種算法是基于小波系數(shù)的自適應(yīng)數(shù)字水印算法。該算法用有意義的二值圖像水印來(lái)替代隨機(jī)序列,先將水印通過(guò)Amold置亂加密后再

5、全部嵌入到垂直子帶系數(shù)中。該算法利用了本文提出的新JND模型對(duì)水印嵌入強(qiáng)度做自適應(yīng)調(diào)節(jié)以增強(qiáng)水印的魯棒性和保證水印的不可見性。第二種算法是基于小波系數(shù)塊的自適應(yīng)雙重水印算法。該算法在利用小波變換將原始載體圖像分解成四個(gè)小波頻帶后,將一個(gè)有意義圖像水印和一個(gè)偽隨機(jī)序列(本文分別稱為識(shí)別水印和確認(rèn)水印)通過(guò)不同的方式嵌入到不同的頻帶中。為增強(qiáng)算法的安全性和不可見性,先對(duì)識(shí)別水印進(jìn)行Amold置亂,再利用本文提出的新JND模型計(jì)算每一個(gè)小波系

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