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数字图像水印嵌入算法研究

作　者: 徐伟权
导　师: 吴庆标
学　校: 浙江大学
专　业: 计算数学
关键词: 数字水印离散余弦变换(Discrete cosine transformation简称DCT) Watson视觉感知模型 DC分量
分类号: TP309.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

随着网络技术和多媒体技术的快速发展，数字媒体的传输变得越来越容易。与此同时，网络安全问题也随之剧增，特别是数字媒体的版权问题。因而如何保护版权成了一个急需解决的问题。近年来，在传统加密方法的基础上，进行了有效的补充手段，数字水印技术引起了人们的高度重视，并得到了快速的发展。它主要是指在宿主数字媒体中嵌入一定量的数字信息，如作者的数字签名、日期、公司商标等，用以证明作者的版权，从而有效的保护作者的合法权益。生成水印方法有很多，本文主要研究了混沌中的Logistic映射和花托自同构映射生成技术。因为花托自同构映射具有周期性，所以常常被用来置乱图像，从而隐蔽信息。同时在还原图像时，多数也是利用其周期性。在仿真实验中，我们结合Logistic映射和花托自同构映射技术，来共同生成水印，实验结果表明，该能准确还原，且安全性高。水印嵌入算法更多，在这里主要研究了一种常见的DCT域的DC分量上嵌入水印。离散余弦变化(DCT)是数字图像处理以及信号处理常用的一种正交变换。它将图像的信息集中起来，很好得区分各个频段。其主要能量集中在DC域(直流分量)，所以比任何AC分量有更大的视觉容量。实验结果表明，DC分量嵌入的水印具有较强的鲁棒性。本文结合Watson视觉感知模型和DC分量，提出一种基于Watson视觉感知模型的在DCT域DC分量嵌入水印算法。Watson视觉感知模型是描述人类视觉系统(HVS)的模型最好之一。Watson模型描述了一个估计图像之间的JND数值的感知模型。该算法主要把Watson模型结合到DCT域的分块过程，即利用Watson模型产生的亮度掩蔽值，来对各个小块进行分类，然后嵌入不同强度的水印信号。仿真实验表明，该算法具有较好的鲁棒性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章绪论  8-17
  1.1 引言  8-9
  1.2 水印的历史及现状  9
  1.3 数字水印的应用  9-11
  1.4 水印的特性  11-12
  1.5 数字水印的性能评价  12-13
  1.6 数字水印的基本模型  13-14
  1.7 数字水印的研究状况  14-15
  1.8 论文结构的安排  15-17
第2章水印生成算法  17-23
  2.1 引言  17
  2.2 混沌水印  17-21
    2.2.1 Logistic 映射水印生成算法  18-19
    2.2.2 花托自同构映射的水印生成算法  19-21
  2.3 仿真实验  21-22
  2.4 小结  22-23
第3章 DCT 域的 DC 分量的数字水印  23-29
  3.1 引言  23
  3.2 离散余弦变换 (DCT)  23-24
  3.3 DCT 域 DC 分量下的水印嵌入  24-27
    3.3.1 DCT 域 DC 分量嵌入算法  25-26
    3.3.2 水印提取算法  26-27
  3.4 仿真实验  27-28
  3.5 本章小结  28-29
第4章基于 Watson 视觉感知模型的 DCT 域水印嵌入算法  29-40
  4.1 引言  29
  4.2 Watson 视觉感知模型基本原理  29-31
  4.3 水印嵌入算法  31-33
  4.4 水印提取算法  33-34
  4.5 仿真实验  34-39
    4.5.1 水印嵌入和提取  34-35
    4.5.2 攻击测试  35-38
    4.5.3 虚警概率检测  38-39
  4.6 本章小结  39-40
参考文献  40-43
致谢  43

数字图像水印嵌入算法研究

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