一种基于小波变换的数字图像水印算法

一种基于小波变换的数字图像水印算法

论文摘要

随着网络技术、多媒体技术和数字传输技术的飞速发展,数字媒体的版权保护成为迫切需要解决的问题,数字水印技术正是为了解决此问题而新出现的一个研究方向。变换域数字水印因其具有抗各种信号失真能力强的特点,成为当前数字水印的研究热点。而离散小波变换(DWT)由于具有时频双重特性、与JPEG2000压缩标准兼容、与人类视觉系统HVS相匹配等特点,日益成为变换域数字水印的主要工具。不可见性和鲁棒性是数字水印的两个基本特征,即嵌入水印后图像应与原始图像在视觉上差别不大且经过信号处理后应能够提取出较完整的水印。水印嵌入位置和嵌入强度对水印的鲁棒性和不可见性起着决定作用。本文首先对基于小波变换的数字图像水印算法进行了分析,发现:在小波多分辨率分解中,图像被分解成一个低频子带与多个高频子带,低频子带是原始图像的逼近,集中了图像的大部分能量,高频子带则主要集中了图像的纹理、边缘等细节信息。现有小波变换域数字图像水印算法主要可分为以下两类:一是在低频子带中嵌入水印;二是在高频子带中嵌入水印。由于人眼对低频部分远比对高频部分敏感,所以选择第一类方法在低频子带中嵌入水印时水印的鲁棒性较好,但却容易引起图像质量的下降从而影响水印的不可见性;选择第二类方法在高频子带中嵌入水印时水印的不可见性较好,但嵌入的水印容易被有损压缩等信号处理操作所破坏,从而影响水印的鲁棒性。为了克服上述两类方法的缺陷,本文提出了一种新的在小波变换中频部分嵌入水印的方法。本方法的创新之处在于:从小波变换后的中频部分选择待嵌入系数,并根据人类视觉特性对嵌入强度进行调整。该算法的步骤为:首先对图像进行三层小波变换,将变换后系数分为低频(LL3)、中频(LH3、HL3、HH3、LH2、HL2、HH2)和高频(LH1、HL1、HH1)三部分;其次,从中频的六个子带中,根据层阈值选择待嵌入系数;最后,利用乘性规则将水印嵌入到选出的待嵌入系数上,并根据人类视觉系统的频率掩蔽特性对嵌入强度进行自适应调整。实验结果表明,本文提供的方法能够使水印的鲁棒性和不可见性达到较好折中,嵌入水印后图像质量没有明显下降,并且进行有损压缩、中值滤波、剪裁及附加噪声等处理后,均能提取出有效的水印。对于灰度图像和彩色图像,本文方法具有通用性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 数字水印概述
  • 1.2 水印系统基本框架
  • 1.3 主要的数字水印算法
  • 1.4 本文的主要工作及文章结构
  • 第二章 数字图像水印相关技术
  • 2.1 数字水印生成技术
  • 2.2 数字水印嵌入技术
  • 2.3 数字水印检测技术
  • 2.4 数字水印的攻击方法和对策
  • 第三章 DWT 域水印嵌入方法
  • 3.1 非自适应嵌入方式
  • 3.2 基于量化的嵌入方式
  • 3.3 基于替换的嵌入方式
  • 3.4 基于关系的嵌入方式
  • 3.5 基于树结构的嵌入方式
  • 3.6 自适应嵌入方式
  • 3.7 多分辨率嵌入方式
  • 3.8 DWT 与DCT 相结合的嵌入方式
  • 第四章 一种在小波变换中频部分嵌入水印的方法
  • 4.1 水印算法
  • 4.2 水印系统评测
  • 4.3 实验结果
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 论文工作总结
  • 5.2 下一步工作
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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