基于小波域的数字水印方法研究

论文摘要

随着互联网的飞速发展以及多媒体资源的数字化,数字作品的侵权、盗版和随意篡改问题日益严重,使得数字水印成为重要的研究热点。本文首先介绍了数字水印的原理、基本特性以及目前国内外的研究现状等基本问题,给出了数字水印各部分的基本框架,比较了现有水印算法的优缺点,并分析了当前数字水印技术中存在的问题。在水印嵌入算法方面重点介绍了离散小波变换域数字水印技术,由于离散小波变换域兼具有空间域和离散余弦变换域的优点,以它作为数据压缩、处理和分析工具在数字水印中有很好的应用。本文提出了两种变换域的水印算法,其中引入一种机器学习方法一支持向量机的方法来最大程度的提高水印的综合性能。本文主要研究内容如下：1.提出一种小波变换域的数字图像水印算法。该算法结合水印信息的置乱变换及人类视觉系统特性,在图像的小波变换不同尺度下的中频子带中嵌入经过预处理后的水印信息。提取过程需要原始图像参与,属于非盲水印。2.提出一种基于支持向量机回归的数字图像水印算法。结合小波变换的多分辨率特点和支持向量机在理论和学习上的优势,提出了小波域中基于支持向量回归的数字图像水印算法。首先根据小波变换空频局域性特点,给出小波系数方向树结构,利用支持向量机回归建立方向树上根节点与其子孙节点之间的依赖关系模型,进而设计水印嵌入规则。在水印的提取过程中不需要原始图像参与,属于盲水印。本文对所提出的水印算法均进行了大量的不可见性和鲁棒性仿真实验。结果表明两种图像水印算法均具有很好的不可见性,对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1.绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 数字水印的发展与研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 2.数字水印技术及其理论基础
• 2.1 数字水印系统的基本框架
• 2.2 数字水印技术的特性与分类
• 2.2.1 数字水印技术的特性
• 2.2.2 数字水印的分类
• 2.3 数字水印技术的典型算法
• 2.3.1 空域数字水印算法
• 2.3.2 变换域水印算法
• 2.3.3 非线性算法
• 2.4 数字水印技术发展中存在的问题
• 2.5 数字图像水印的评价标准
• 2.6 小结
• 3.基于离散小波变换域的数字水印算法设计
• 3.1 图像的小波变换
• 3.2 水印信息的预处理
• 3.2.1 水印信息的置乱变换
• 3.2.2 水印信息的混沌加密
• 3.3 HVS人类视觉系统
• 3.4 基于离散小波变换的数字图像水印算法
• 3.4.1 算法的基本思想
• 3.4.2 水印的嵌入算法
• 3.4.3 水印的提取算法
• 3.4.4 实验结果
• 3.4.5 抗攻击实验
• 3.5 小结
• 4. 基于支持向量回归的数字水印算法设计
• 4.1 支持向量机
• 4.1.1 支持向量机原理
• 4.1.2 支持向量回归的基本原理
• 4.1.3 支持向量机回归的应用分析
• 4.1.4 支持向量机回归在数字图像水印中的应用分析
• 4.2 基于支持向量机回归的小波系数方向树模型
• 4.2.2 小波系数方向树结构SVM模型的建立
• 4.3 基于支持向量机回归的图像水印算法
• 4.3.1 算法的基本框架
• 4.3.2 水印的嵌入算法
• 4.3.3 水印的提取算法
• 4.3.4 实验结果
• 4.3.5 抗攻击实验
• 4.4 小结
• 5.全文总结与展望
• 5.1 论文总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献