论文摘要
伴随着网络技术(包括Internet技术)与多媒体技术的迅猛发展,数字媒体作品的知识产权保护问题变得更为重要。作为数字作品版权保护的一种新途径,数字水印技术(Digital Watermarking)已引起人们高度重视,并成为国际学术界的研究热点之一。数字水印(Digital Watermark)技术是将一些标示信息直接嵌入到数字作品(如数字图像、视频、音频等)中,但不影响原内容的使用价值,并且不容易被人的知觉系统觉察或注意到。通过这些隐藏在数字作品中的标示信息,以实现对该产品的保护或监控。如何设计高度鲁棒性的数字图像水印方案始终是数字水印领域中的一个开放课题。为了提高数字图像水印方案的鲁棒性,文本主要做了如下研究工作:1.本文以回归型支持向量机(Support Vector Regression, SVR)理论为基础,提出了一种数字图像水印新算法。该算法能够结合图像局部相关性,选取稳定的特征向量并获得SVR训练模型,进而利用SVR训练模型嵌入和提取数字水印信息。仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波、对比度增强等常规处理及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性。2.本文以回归型支持向量机(SVR)理论为基础,提出了一种基于小波变换的图像自适应水印算法。该算法能够结合小波系数与它相邻系数及同层子带中对应位置系数的相关性,构造稳定的特征向量并获得SVR训练模型,进而利用SVR训练模型嵌入和提取数字水印信息。仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规处理及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性。3.本文以回归型支持向量机(SVR)理论及局部图像相关特性为基础,提出了一种可有效抵抗去同步攻击的强鲁棒数字图像水印新算法。首先利用支持向量机在小样本的情况下良好的学习和泛化性能来建立选定像素点与其邻域像素点之间的关系模型;然后根据关系模型来嵌入和提取水印。实验证明,该水印方案不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和全局性几何扭曲均具有较好的鲁棒性。