基于提升小波的彩色图像数字水印算法研究

论文摘要

本文在第一代小波变换的基础上,讨论了一个基于提升小波的彩色图像的盲水印算法。文中通过该算法对水印图像进行了两次嵌入:首先用改进的基于奇异值的算法把水印图像嵌入到原始图像的低频部分,然后再用本文提出的基于区间映射的算法把水印图像嵌入到原始图像的中高频部分。在对水印进行提取时,先在低频进行提取,如低频提取不到水印或提取的水印效果不理想,再在中高频进行水印提取。通过仿真实验可知:该算法对水印图像进行了双重保护,即使含水印图像的任何一部分受损,都能从中完整的提取出水印,并达到很好的效果。通过与其它算法对比,证明了该算法在保证了良好的水印不可见性的同时,对剪切、JPEG压缩、滤波、加噪和剪切低频等攻击均具有更好的鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 选题研究背景和意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 课题研究目的及意义
• 1.2 数字水印技术发展现状及存在的主要问题
• 1.2.1 数字水印技术发展现状
• 1.2.2 数字水印技术存在的主要问题
• 1.3 本文的主要研究内容和结构
• 第2章 数字水印技术研究
• 2.1 数字水印的概念
• 2.2 数字水印系统的基本框架
• 2.3 数字水印的分类
• 2.3.1 按特性划分
• 2.3.2 按水印所附载的媒体划分
• 2.3.3 按检测过程划分
• 2.3.4 按内容划分
• 2.3.5 按用途划分
• 2.3.6 按水印隐藏的位置划分
• 2.4 典型数字水印算法
• 2.4.1 基于DCT数字水印算法
• 2.4.2 基于小波变换的数字水印算法
• 2.5 数字水印主要应用领域
• 2.5.1 版权保护
• 2.5.2 数字指纹
• 2.5.3 篡改提示
• 2.5.4 使用控制
• 2.5.5 内容保护
• 2.6 数字水印算法的评价指标
• 2.7 本章小结
• 第3章 数字水印图像的预处理
• 3.1 图像的表示
• 3.1.1 灰度图像
• 3.1.2 彩色图像
• 3.1.3 二值图像
• 3.2 数字图像预处理
• 3.2.1 Arnold变换
• 3.2.2 奇异值分解（SVD）
• 3.3 本章小结
• 第4章 小波变换及提升小波变换的基本原理
• 4.1 一维小波变换
• 4.1.1 连续小波变换
• 4.1.2 离散小波变换
• 4.1.3 小波的多分辨率分析
• 4.1.4 快速小波变换算法—Mallat算法
• 4.2 一维提升小波变换
• 4.3 二维小波变换与图像处理
• 4.3.1 第一代二维小波变换
• 4.3.2 第二代二维小波变换
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于提升小波的彩色图像水印算法
• 5.1 小波的选择以及水印嵌入位置的选择
• 5.2 水印的嵌入
• 5.3 水印的提取
• 5.4 算法分析及其参数的确定
• 5.5 算法的仿真及实验分析
• 5.5.1 原始彩色图像的置乱预处理
• 5.5.2 水印的不可见性检测
• 5.5.3 剪切攻击
• 5.5.4 JPEG攻击
• 5.5.5 滤波攻击
• 5.5.6 加噪攻击
• 5.5.7 剪切低频攻击
• 5.6 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 论文总结与创新点
• 6.2 待解决问题
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果