基于小波的数字水印的研究实现

论文摘要

多媒体存储与传输技术的不断进步,尤其是计算机网络技术的盛行,为数字信息的传播提供了极大的便利,带动了数字媒体应用的迅猛发展,但同时一些麻烦和副作用也随之而来。人们可以方便地从网上得到图像文件和音频文件,可以通过网络轻而易举地编辑、修改、拷贝和散布这些图像文件和音频文件,严重地侵害了原创者的著作权。因此,如何有效保护这些数字媒体原创者的版权和经济利益,如何进行对多媒体内容的版权保护与内容鉴别已成为急需解决的问题。在这种情况下,数字水印技术应运而生。数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域。它通过在被保护的数字对象(如静止图像、音频等)中嵌入某些秘密信息——水印来证明版权归属或跟踪侵权行为。本文主要讨论小波域的数字图像和数字音频水印算法。小波变换具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,是一种时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。本文首先介绍了一种离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合的数字图像水印算法方案。在该方案中,先利用基于Arnold变换与Zigzag排序相结合的水印生成方法把原始数字水印图像进行置乱预处理,从而消除水印图像各像素的空间相关性。然后,通过基于DWT与DCT相结合的数字水印嵌入方法将水印嵌入原始载体图像。该算法兼具时空域方法和DCT变换域方法的优点。在数字水印提取过程中,提出了经过改进的数字水印提取算法,很好地降低了由于存储格式和计算精度等原因,而造成的图像质量影响。其次,本文提出了一种新的非嵌入式数字图像水印算法。该算法在“嵌入”过程中并不对原始载体图像进行修改,同时提出了动态选取运算比特数的策略,并将此策略与改进的均值比较策略相结合。实验证明该算法具有很强的鲁棒性。最后,本文提出了一种量化步长和嵌入位置自适应的小波域音频水印算法。该算法对原始音频进行分段,对不同的音频数据段自适应地采用不同的量化步长,并自适应地选取最佳的水印嵌入位置,从而具有很好的透明性和鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 数字水印技术的研究动态和发展现状
• 1.3 本论文研究内容
• 第二章 数字水印基础理论
• 2.1 数字水印概念
• 2.2 数字水印的分类
• 2.3 数字水印技术的应用和特性
• 2.3.1 应用
• 2.3.2 特性
• 2.4 数字水印处理系统关键技术
• 2.4.1 数字水印生成技术
• 2.4.2 数字水印嵌入技术
• 2.4.3 数字水印检测及提取
• 2.4.4 数字水印攻击技术
• 2.5 数字水印系统的评价
• 2.6 小结
• 第三章 小波的基本理论
• 3.1 小波变换
• 3.1.1 连续小波变换的定义
• 3.1.2 离散小波变换的定义
• 3.2 多分辨分析
• 3.3 分解算法与重构算法
• 3.3.1 分解算法
• 3.3.2 重构算法
• 3.4 小结
• 第四章 基于DWT和DCT的数字图像水印算法方案
• 4.1 离散余弦变换的基本概念
• 4.2 基于小波变换的静态图像的金字塔式分解
• 4.3 数字水印算法方案描述
• 4.3.1 基于 Zigzag排序与Arnold变换相结合的水印生成方案
• 4.3.2 DWT与DCT相结合的水印嵌入算法
• 4.3.3 数字水印的提取算法
• 4.3.4 实验结果
• 4.3.4.1 通过嵌入水印后的Lena图像对水印算法的评价
• 4.3.4.2 通过受攻击后提取的水印对水印算法的评价
• 4.3.5 小结
• 第五章 一种新的非嵌入式水印算法
• 5.1 对新的非嵌入式水印算法的描述
• 5.1.1 非嵌入式水印算法流程
• 5.1.2 非嵌入式水印算法具体步骤
• 5.2 水印提取算法
• 5.3 实验结果
• 5.3.1 举例实现算法步骤
• 5.3.2 攻击测试
• 5.3.3 小结
• 第六章 数字音频水印技术
• 6.1 数字音频信号
• 6.1.1 声音的特性
• 6.1.2 音频信号的特性
• 6.1.2.1 音频信号强度度量
• 6.1.2.2 音频信号的数字化
• 6.1.2.3 数字音频信号的表达方式
• 6.1.2.4 音频信号的传送环境
• 6.2 人耳听觉特性
• 6.2.1 听觉强度和听力范围
• 6.2.2 听觉系统对声音响度的感知
• 6.2.3 人耳的掩蔽效应
• 6.2.4 临界带宽
• 6.3 音频数字水印的基本要求和基本模型
• 6.3.1 对音频数字水印的基本要求
• 6.3.2 音频数字水印系统的基本模型
• 6.4 一种量化步长和嵌入位置自适应的小波域音频水印算法
• 6.4.1 自适应量化步长和嵌入位置的优点
• 6.4.2 水印嵌入算法
• 6.4.2.1 二值水印图像的置乱和降维处理
• 6.4.2.2 音频信号的分段处理
• 6.4.2.3 离散小波变换
• 6.4.2.4 量化步长自适应方案
• 6.4.2.5 小波系数的双极性量化
• 6.4.2.6 嵌入位置的自适应选取
• 6.4.2.7 离散小波逆变换
• 6.4.3 水印提取算法
• 6.4.4 恶意篡改认证
• 6.4.5 仿真实验
• 6.4.5.1 数字音频水印算法的透明性测试
• 6.4.5.2 数字音频水印算法的鲁棒性测试
• 6.4.5.3 篡改定位能力测试
• 6.4.6 小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 本人所做工作的特点
• 7.1.1 有关数字图像水印相关工作的特点
• 7.1.1.1 基于DWT与DCT相结合的数字水印嵌入算法
• 7.1.1.2 一种新的非嵌入式水印算法
• 7.1.2 有关数字音频水印相关工作的特点
• 7.2 进一步改进和研究内容
• 7.2.1 进一步改进之处
• 7.2.2 进一步研究内容
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 攻硕期间取得的研究成果