基于改進視覺模型的3D彩色圖像自適應(yīng)水印算法研究.pdf

1、當今社會，數(shù)字信息化時代已經(jīng)來臨。伴隨著信息化科技程度日漸成熟的腳步，網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)也在迅速成長，并且時時刻刻改變著我們的生活環(huán)境。過去沒有想過的現(xiàn)如今都能進行實現(xiàn)，人們之間的交流或者商人之間的交易也不再是傳統(tǒng)意義上的通過電話或者面對面，受時間及地域上的約束。網(wǎng)絡(luò)互連的發(fā)展打破了這一點，我們可以通過互聯(lián)網(wǎng)向我們提供的服務(wù)隨時隨地的進行實時通訊，或者實現(xiàn)跨地域交易，并且互聯(lián)網(wǎng)還提供了多媒體數(shù)據(jù)（如視頻、音頻、文本）的下載服務(wù)。這些互連服務(wù)的

2、上線方便了我們的日常生活。然而，由于互聯(lián)網(wǎng)存在開放特性，正是因為這一特性，可能會給互聯(lián)網(wǎng)不法分子帶來生財之道與可乘之機。大量的盜版圖書、視頻、圖片等資料涌入互聯(lián)網(wǎng)，這不僅照成了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)大量冗余，還侵害了所有者的合法權(quán)益。為了解決上述問題，法律上也出臺了不少針對于網(wǎng)絡(luò)互連方面的條例和法規(guī)，但還需要一種能夠證明所有權(quán)的標識——數(shù)字水印。
　　數(shù)字水印指隱藏在載體信息里一種數(shù)字信息，扮演著標識所有者個人信息、身份象征以及歸屬趨向的角色

3、。這種數(shù)字信息往往是不易被人察覺到，但可以被檢測出來。如果擁有密鑰，還可以將其提取出來。水印信息的類型有很多，如文本信息、圖片信息、作者DNA序列信息以及所有者指紋信息等等。這些相關(guān)的數(shù)字水印信息都能標識要保護對象的唯一性。通過嵌入算法保證載體對象視覺感知上質(zhì)量不受影響，以此來保護版權(quán)不受侵害。本文以版權(quán)保護為出發(fā)點，結(jié)合筆者改進的人類視覺模型，提出了一種基于改進視覺模型的自適應(yīng)數(shù)字水印算法。
　　論文在開頭分別介紹了水印研究的背

4、景、發(fā)展歷史、以及未來的研究理念。針對于水印信息，介紹了其分類、特點，并且對其進行了詳細的闡述。接著又對水印的嵌入原理、水印的評估方式、水印魯棒性做了詳細的闡述。并且介紹了一般的數(shù)字水印方法，為下文做下了鋪墊提供了理論支持。Watson視覺模型的引入也是為下文結(jié)合人類視覺模型埋下了伏筆。
　　本文將改進后的Watson視覺模型與量化索引調(diào)制中的抖動調(diào)制算法相結(jié)合。其目的是為了解決視覺模型中對比度掩蔽（間隙）不隨振幅的擴大和縮小而線

5、性變化的問題。本文算法是根據(jù)改進后的 Watson視覺模型來計算載體圖像中的亮度掩蔽、對比度掩蔽和感知質(zhì)量并自適應(yīng)設(shè)置量化步長，最終根據(jù)前人提出的轉(zhuǎn)換公式自動調(diào)整水印在嵌入時需要的強度因子，以滿足水印隱蔽性的特點，最大限度的提高載體容量，并且兼顧提高水印信息的魯棒性。由于目前水印算法種類繁多，同樣，各式各樣的攻擊也隨之增加。為了在原來的基礎(chǔ)上提高水印信息抵抗共謀攻擊的魯棒性，筆者還進行了算法改進。針對共謀攻擊對量化步長大的區(qū)域影響較大的