小波与Contourlet变换域数字图像水印技术研究

论文摘要

随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,数字产品的应用越来越广泛。数字信息的安全问题逐渐成为人们关心的问题,其中以数字产品的版权保护最为重要和紧迫。数字水印技术作为数字产品版权保护的一种重要手段,已成为学术界研究的一个热点。本文以静态图像为主要研究对象,重点研究了图像中椒盐噪声的去除、小波域和Contourlet域的数字水印算法。主要工作如下:1.噪声图像预处理。含水印图像容易受到噪声污染,针对椒盐噪声,本文在分析噪声特点的基础上,提出了基于双向预测的去噪算法。实验结果表明,本文算法具有良好的去噪特性及细节保持特性,这为后期从含噪水印图像中提取水印提供了便利。2.小波变换的时频分析能力和多分辨率分析特性,使它成为一个很好的图像分析工具。本文利用小波的这种特点,提出了一种小波域基于块能量分析的数字图像水印算法。该算法将水印嵌入在第三级小波分解的水平子带和垂直子带块能量较大的块中。实验表明该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,同时对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等攻击具有很好的鲁棒性。3.提出了一种Contourlet变换域基于奇偶量化的数字图像水印算法。Contourlet变换是一种多分辨率、局部化、方向性的图像表示方法,它利用类似于线段的基捕捉图像的边缘,是一种真正能够捕捉图像几何特性的二维表示方法。根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,有意义水印信号依据变换系数量化后的奇偶特性,嵌入在Contourlet变换的方向子带系数中。实验结果表明,本文算法不仅具有良好的不可见性,而且对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等攻击具有很好的鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的背景和意义
• 1.2 国内外数字水印技术研究的动态
• 1.3 本文的主要工作
• 第2章 数字图像水印技术概述
• 2.1 数字图像水印的基本原理及框架
• 2.1.1 数字图像水印的基本原理
• 2.1.2 数字图像水印系统的基本框架
• 2.2 数字图像水印的基本特征
• 2.3 常见的数字水印攻击方式
• 2.4 典型数字图像水印算法
• 2.4.1 空间域数字图像水印算法
• 2.4.2 变换域数字图像水印算法
• 2.5 数字图像水印的评估标准
• 2.6 本章小结
• 第3章 去除图像椒盐噪声的双向预测算法
• 3.1 图像椒盐噪声
• 3.2 图像椒盐噪声滤波方法
• 3.3 去除图像椒盐噪声的双向预测算法
• 3.3.1 椒盐噪声的判断
• 3.3.2 双向预测算法
• 3.3.3 图像的边界处理
• 3.4 实验仿真结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 小波域基于块能量分析的数字图像水印算法
• 4.1 小波分析基本理论
• 4.1.1 小波定义
• 4.1.2 连续小波变换
• 4.1.3 离散小波变换
• 4.1.4 多分辨率分析
• 4.2 图像的小波分解与重构
• 4.3 小波域基于块能量分析的数字图像水印算法
• 4.3.1 水印嵌入算法
• 4.3.2 水印提取算法
• 4.4 实验分析
• 4.4.1 无失真测试
• 4.4.2 噪声攻击
• 4.4.3 滤波攻击
• 4.4.4 剪切攻击
• 4.4.5 缩放攻击
• 4.4.6 JPEG压缩攻击
• 4.5 本章小结
• 第5章 CONTOURLET变换域基于奇偶量化的数字图像水印算法
• 5.1 小波分析的局限性
• 5.2 多采样率系统
• 5.2.1 采样
• 5.2.2 Quincunx滤波器组
• 5.3 Contourlet变换
• 5.3.1 LP分解
• 5.3.2 方向滤波器组
• 5.3.3 塔式方向滤波器组
• 5.4 Contourlet变换域数字图像水印算法
• 5.4.1 水印嵌入算法
• 5.4.2 水印提取算法
• 5.5 实验分析
• 5.5.1 无攻击测试
• 5.5.2 噪声攻击
• 5.5.3 滤波攻击
• 5.5.4 剪切攻击
• 5.5.5 缩放攻击
• 5.5.6 JPEG压缩攻击
• 5.6 本章小结
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文