基于主成分分析的图像数字水印算法的研究

论文摘要

随着网络技术的迅速发展,各种各样的数字多媒体信息包括文本、图像、音频、视频等通过网络广泛传播。同时,网上的信息可以被方便地复制和修改,因特网上的侵权问题变得越来越严重。因此,如何保护作品的版权已经受到人们的广泛重视。数字水印技术从此发展起来,并已成为目前研究的一个热点,其中图像数字水印技术是研究的重点,在国内外已经取得了不少的研究成果。主成分分析(PCA)是信号处理技术的一个典型方法,它将原有的复杂数据降维,提取出有意义、不相关的特征变量,这些特征变量是图像能量最大的部分,具有较好的鲁棒性,能对抗噪声或其它干扰。鉴于主成分特征变量的以上特点,本研究将主成分分析技术与数字水印技术相结合,提出了基于主成分分析的图像数字水印算法。该算法首先将载体图像进行主成分分析,然后通过实验分析提取最能代表图像特征的主成分分量,将水印嵌入到这些主成分分量中。实验证明该算法抗攻击能力较强,有很好的稳健性。本研究的工作主要如下：(1)概述了当前数字水印技术的原理特点、典型算法、攻击方法和水印算法的评价方法,提出了数字水印算法设计中应注意的问题及对策。(2)分析了主成分分析法的相关原理和实现方法,详细阐述了如何选取合适的主成分特征系数,总结了主成分分析的特点及应用。(3)提出了基于主成分分析(PCA)的图像数字水印算法。该算法首先将载体图像分块,并对每一块进行主成分分析,提取能量大于85%的主成分嵌入水印,然后检测水印是否存在。(4)验证了提出算法的不可感知性和鲁棒性。通过大量的实验,结果表明相对于DCT算法和DWT算法,该算法有很好的不可感知性,对一些常见的攻击,如加噪、剪裁、低通滤波、中值滤波和JPEG压缩等有较强的鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 图目录
• 缩略词
• 1 绪论
• 1.1 课题研究背景与应用前景
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 应用前景
• 1.2 数字水印技术的研究现状和存在的困难
• 1.2.1 研究现状
• 1.2.2 存在的困难
• 1.3 论文的研究内容和结构安排
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 结构安排
• 2 数字水印概述
• 2.1 数字水印系统的通用模型
• 2.1.1 水印的嵌入
• 2.1.2 水印的提取和检测
• 2.2 数字水印的特征
• 2.3 数字水印的算法分析
• 2.3.1 水印算法的设计原则
• 2.3.2 典型的水印算法
• 2.4 常见的水印攻击
• 2.5 数字水印系统的评测
• 2.5.1 主观测试
• 2.5.2 客观衡量
• 2.6 数字水印算法设计应注意的问题
• 2.7 本章小结
• 3 理论分析
• 3.1 人类视觉系统
• 3.2 特征提取
• 3.3 主成分分析
• 3.3.1 主成分分析的定义
• 3.3.2 主成分分析的基本原理
• 3.3.3 主成分的实现
• 3.3.4 主成分特性分析
• 3.3.5 主成分分析的应用
• 3.4 图像主成分分析
• 3.5 本章小结
• 4 基于主成分分析的图像数字水印算法
• 4.1 载体图像预处理
• 4.1.1 图像主成分分析模型
• 4.1.2 图像主成分统计分析
• 4.2 水印信息的选择
• 4.3 水印信息的嵌入
• 4.3.1 水印信息的嵌入
• 4.3.2 水印嵌入强度的选取
• 4.4 水印信息的检测
• 4.5 水印算法的评价
• 4.6 本章小结
• 5 实验分析
• 5.1 不可感知性实验
• 5.2 鲁棒性实验
• 5.3 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 研究成果
• 6.2 创新点
• 6.3 研究的不足
• 6.4 展望
• 参考文献
• 附录:攻读学位期间的主要学术成果
• 致谢