基于量化的数字水印算法

论文摘要

随着Internet的迅速的发展,数字水印技术应用越来越广泛,对水印算法的要求也越来越高。本文通过对小波域上的水印算法的研究,提出了一种结合伪随机序列加密与系数量化的数字水印算法。该算法用由密钥控制的Arnold变换对水印图像进行随机置乱处理,再由此密钥生成伪随机序列—m序列,利用m序列把水印图像系数进行分类；该算法用小波变换对原始图像进行二级分解,根据原始图像的小波细节子带系数的特点,将分类后的二值水印图像嵌入到相应系数中。根据量化中系数的奇偶变化规律实现盲检测。该算法对水印做置乱及分类处理,提高了水印的健壮性和安全性；通过控制嵌入水印的位置,保证了水印图像既有较强的鲁棒性又有不可见性；最后利用系数奇偶特征检测出水印信息,检测出的水印效果好,并且检测水印过程中不需要原图像,实现了盲检测。最后进行了实验仿真,结果表明,此方案能有效地抵抗加性噪声干扰、随机噪声干扰,同时具有抗旋转、几何剪切等各种攻击能力,具有很强的顽健性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 选题意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 第2章 预备知识
• 2.1 数字水印
• 2.1.1 数字水印的分类
• 2.1.2 数字水印系统的基本框架
• 2.1.3 成功的数字水印应满足的要求
• 2.1.4 数字水印攻击方法
• 2.2 小波变换
• 2.2.1 连续小波变换（CWT）
• 2.2.2 离散小波变换（DWT）
• 2.2.3 多分辨率分析（MRA）
• 2.2.4 快速小波变换（Mallat算法）
• 2.2.5 Haar小波函数
• 2.2.6 小波变换在数字水印中的应用
• 2.3 基于小波变换的数字水印算法
• 2.3.1 低频子带水印嵌入技术
• 2.3.2 高频子带嵌入技术
• 2.3.3 重复嵌入算法
• 2.3.4 嵌入算法总结
• 2.3.5 数字水印提取与检测算法
• 第3章 基于Arnold变换和量化的水印算法
• 3.1 Arnold变换
• 3.2 m序列
• 3.3 z字扫描
• 3.4 异或运算
• 3.5 水印嵌入算法
• 3.6 水印提取算法
• 3.7 算法分析
• 第4章 实验仿真
• 4.1 实验结果
• 4.1.1 水印结果
• 4.1.2 抗剪裁能力分析
• 4.1.3 抗旋转能力分析
• 4.1.4 抗噪声干扰和滤波能力分析
• 4.2 与其他算法对比
• 4.3 对比试验
• 4.3.1 嵌入层数比较
• 4.3.2 嵌入子带比较
• 4.4 改进方向
• 第5章 总结与展望
• 5.1 本文总结
• 5.2 数字水印的展望
• 5.2.1 基本理论算法的研究
• 5.2.2 提高数字水印算法的抗攻击能力
• 5.2.3 建立统一的测试标准
• 参考文献
• 致谢