论文摘要
近年来,小波包变换技术已逐步进入各种应用领域。小波包能够把信号的高频细节部分进一步细分,在数字水印的应用上极大地拓展了水印信息的嵌入空间,并且小波包分解的特点适用于图像加密。因此,小波包数字水印嵌入方法也越来越多地受到了人们的关注,目前,在灰度图像和彩色图像的水印中,已经出现了多种小波包水印嵌入技术,得到了比传统小波方法更稳健的水印。但这些方法都存在着无最优基选择,或寻优算法复杂、数据量大等缺陷。 本文主要研究小波包域的图像数字水印技术,针对目前使用小波包作水印的种种问题与不足,如无最优基选择,或寻优算法复杂、数据量大等缺陷,提出了更为有效的嵌入和提取算法,并与已有的多小波图像水印技术进行对比研究,在实验的基础上进一步证明了本算法的可行性和优越性,其主要研究工作和取得的主要成果如下: 1、考虑图像的自身特点和对水印的影响,在对原始图像进行小波包变换时,选择了适宜的daubechies 7/9小波基,并且同时采用了对图像自适应性更强的“熵”优化算法来选取小波包分解的最优基,这种算法主要用于图像压缩中,能够抵抗压缩中噪声的干扰,数字水印所要求的性能之一就是要能抵抗图像的压缩操作,因此,这种基用于数字水印是一种很有潜力的研究方向。 2、由于低频范围信息量大,在低频范围嵌入水印会对原图像的影响较大,很容易识别出来,又由于高频中存在噪声信号,大多数的压缩方法都是将高频信号去除掉。如果把频率块的划分限制到一个足够小的范围内,这个划分中存在一个频带,称为“感兴趣子带”,它的能量很高,而且又不容易被人眼识觉,这样,这个频带的频率若不是很高的话,它就不会受到压缩操作的影响了。本文就是选取了这样一个子带来嵌入水印。 3、与目前在水印技术方面比较新的小波域方法多小波水印技术做了对比研究,比较二者在理论基础和方法步骤上的差异,并做了大量的抗攻击能力实验,分析和总结了实验结果,得出了实验结论。
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引言第一章 信息隐藏与数字水印1.1 信息隐藏的应用背景1.2 数字水印的产生背景1.3 数字水印的分类和基本特征1.3.1 数字水印的分类1.3.2 数字水印的基本特征1.4 数字水印的典型算法1.4.1 空域水印算法1.4.2 频域水印算法1.5 常见的水印攻击方法1.6 本章小结第二章 小波包分析的基本理论2.1 空间频率分析2.2 连续小波变换2.2.1 连续小波基函数2.2.2 连续小波变换与逆变换2.3 多分辨率分析和Mallat算法2.3.1 多分辨率分析的概念(Multi-resofution Analysis)2.3.2 Mallat算法2.4 小波包的基本原理和应用2.4.1 小波包的定义及性质2.4.2 小波包的基2.4.3 最优正交小波包的选择2.4.4 多维小波包2.4.5 小波包的应用2.5 本章小结第三章 小波包域双频带数字水印方案3.1 小波包水印的优势3.2 本水印方案的基本思想和流程框架3.2.1 基本思想3.2.2 方案的流程和步骤3.3 小波包最优树双频带水印的实现3.3.1 图像的小波包分解3.3.2 小波包最优基的选择3.3.3 水印图像的预处理3.3.4 水印的嵌入和提取3.4 小波包算法设计3.5 试验结果和结论3.5.1 实验环境、条件、编程界面3.5.2 透明性测试3.5.3 抗攻击能力测试3.5.4 结论3.6 本章小结第四章 小波包与多小波数字水印的研究与比较4.1 图像的小波包分解和多小波变换4.2 两种分解下的水印嵌入和提取方案4.3 两种变换方法嵌入水印的检测4.3.1 透明性与检测性测试4.3.2 抗攻击能力测试4.4 本章小结结论参考文献攻读硕士学位期间发表的论文致谢学位论文独创性声明、学位论文知识产权权属声明
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标签:数字水印论文; 小波包论文; 小波包变换论文; 熵优化法论文; 多小波论文;