图形图象中数字水印若干技术的研究

图形图象中数字水印若干技术的研究

论文摘要

伴随着互联网和数字多媒体技术的飞速发展,如何保护多媒体作品的版权和鉴别其真伪成为国际上研究的热门课题。大量的研究集中在图像、音频和视频的水印技术上,对于图形的研究则集中在三维模型的水印技术上,而对于数据量少、变形容忍度小的二维图形则仅有非常有限的一些研究。本论文是关于二维图形水印技术的算法的研究,另外还对于水印的检测和验证环节进行了一些关于安全图像检测协议的研究,研究成果包括:(1)基于扩张圆的闭合多边形曲线数字水印算法在地形图中,常见的是由线段首尾相接构成的多边形曲线,包括闭合和非闭合曲线。我们的算法将闭合曲线扩张成一个圆,圆的周长与曲线的长度相同,即各个线段的长度之和;每个线段的顶点都映射到圆周上的点,然后就将生成的水印信息嵌入到每个线段对应的圆心角上;嵌入完毕再逆映射获得嵌入水印后的曲线。对于地形图等曲线图形来说,可以容忍一定量的变形,但是又不能太大,否则地形图等图形就失去了其使用价值。由于受到圆周长度等于曲线原始长度的约束,因此可以对于曲线嵌入水印的变形量起到很好的限制作用,不会产生过大的变形。该算法对于图形几何变换具有很好的鲁棒性,但不适合于计算机动画等需要抵抗大变形量的应用。(2)基于B样条参数曲线的数字水印算法参照图像的水印算法发展思路,从空域水印转到变换域水印是一种有价值的研究思路。但是图形与图像不同,没有如DCT、DWT变换等数学分析研究工具,图形学中的参数曲线描述法就成为被关注的对象。我们将水印信息嵌入到曲线的B样条曲线的控制点上,然后再由控制点得到曲线,就可以获得嵌入水印的图形。该算法对于几何变换具有鲁棒性,并且由于B样条具有较好的局部特性,个别顶点的变化不会对整条曲线造成很大的影响,因而对于水印的嵌入具有更大的可行性,并可以在一定程度上抵抗顶点攻击。如果配合提取型值点集合的迭代算法,就可以在顶点攻击中具有较强的鲁棒性了。(3)从待检测图形提取型值点集的算法现有的各种依赖于顶点的水印嵌入算法一般都可以抵抗平移、旋转、缩放、映射等几何变换攻击,但是对于顶点攻击则一般都很难有效抵抗,尤其是重新采样、矢量化之后,因为这些方法太依赖于空域顶点了。考虑到数字水印对于不可感知性的要求,因此嵌入水印后的顶点位置应该在原始顶点邻域内。通过图形几何变换的矩阵运算,可以得到顶点的近似位置,如此迭代一定次数,就可以通过重新矢量化后的顶点逐渐逼近原始顶点,然后就可以计算获得B样条曲线的参数点,进而判断是否存在水印。该方法解决了重采样、顶点攻击法的问题,使得在这样的攻击中,水印也能够被提取出来。(4)基于零知识思想的水印安全检测协议水印的嵌入和提取是众多研究者关注的焦点,但是从水印攻击方法的研究中,使我们看到对于水印检测环节中验证协议的攻击也是需要考虑和防范的一个重要环节。倘若在我们的水印嵌入算法和提取算法都做得很好,但是却因为最后的水印检测验证环节出现漏洞,则一样无法保护目标物的所有权等利益。我们提出了一种基于零知识思想的水印安全协议模型,使得水印验证者在验证某多媒体作品的版权所属权力的过程中,并不能获得关于被验证物(原始信息)和水印信息相关的任何其他信息。根据所获得的信息,验证者只能决定是否接受提供者关于其对于某数字媒体作品的所有权的声明。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 引言
  • 1.1 背景
  • 1.2 数字水印技术
  • 1.2.1 信息加密技术
  • 1.2.2 信息隐藏技术
  • 1.3 数字水印技术研究意义
  • 1.4 数字水印技术特点
  • 1.5 数字水印技术综述
  • 1.5.1 数字水印系统的基本模型
  • 1.5.2 数字水印技术的主要研究内容
  • 1.5.3 水印嵌入算法
  • 1.5.4 水印检测算法
  • 1.5.5 水印攻击方法
  • 1.5.6 水印技术中的安全性考虑
  • 1.6 本文工作
  • 第二章 矢量图形版权保护概述
  • 2.1 计算机中的图形分类
  • 2.2 矢量图形及其版权保护
  • 2.2.1 矢量图形的特点
  • 2.2.2 矢量图形的应用
  • 2.2.3 矢量图形的版权保护
  • 2.3 多边形曲线图形
  • 2.4 SVG图形简介
  • 2.5 参数图形中的数字水印
  • 2.5.1 参数图形
  • 2.5.2 参数图形的水印研究
  • 第三章 基于扩张圆的多边形数字水印算法
  • 3.1 水印嵌入算法
  • 3.1.1 算法思路
  • 3.1.2 算法步骤
  • 3.2 水印检测
  • 3.2.1 非盲水印检测与提取
  • 3.2.2 盲水印检测
  • 3.3 实验与结果分析
  • 3.3.1 原始图形
  • 3.3.2 嵌入水印
  • 3.3.3 非盲水印检测与提取
  • 3.3.4 盲水印检测
  • 3.4 小结
  • 第四章 基于B样条参数曲线的数字水印算法
  • 4.1 水印嵌入算法
  • 4.1.1 基本概念、数学工具和符号表达
  • 4.1.2 算法思路
  • 4.1.3 算法步骤
  • 4.2 水印检测
  • 4.3 实验与结果分析
  • 4.3.1 原始图形
  • 4.3.2 嵌入水印
  • 4.3.3 提取水印
  • 4.3.4 攻击后的检测
  • 4.4 小结
  • 第五章 从待测曲线提取型值点集的算法
  • 5.1 问题的提出
  • 5.2 几何变换的矩阵表示
  • 5.3 算法思路
  • 5.4 算法步骤
  • 5.5 实验与分析
  • 5.6 小结
  • 第六章 基于零知识的数字水印检测协议
  • 6.1 水印的检测
  • 6.1.1 基于相关性的水印检测
  • 6.1.2 基于假设检验的水印检测
  • 6.2 基于零知识的水印检测
  • 6.2.1 零知识验证协议简介
  • 6.2.2 水印检测模型
  • 6.2.3 水印检测器
  • 6.2.4 水印验证协议
  • 6.3 小结
  • 第七章 结论和未来展望
  • 7.1 结论
  • 7.2 未来工作展望
  • 参考文献
  • 附录A 若干计算公式的推导过程
  • A.1 似然比的分布律的均值与方差
  • A.1.1 均值μz
  • z2'>A.1.2 方差σz2
  • 简历
  • 相关论文文献

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