自适应量化数字水印算法的研究

论文摘要

随着Internet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。为了解决这个问题,数字水印技术应运而生。本文首先介绍了数字水印技术的背景和国内外研究的现状,全面总结和归纳了水印的概念、基本特征、分类、评估标准以及面临的攻击和相应对策等相关问题。其次,研究了小波分析理论和人类视觉系统(Human Visual System,HVS)理论,并且在对小波系数进行选择时,提出了一种分析小波各级系数的方法。该方法经过对小波分解后的各个子图像的能量、均值、方差的比较,得出小波图像各个子带重要性的顺序,从而找出水印最佳嵌入位置。最后,在上述理论的基础上,提出了自适应量化水印嵌入算法的具体方案,该算法选用由原始图像自身生成的二值图像作为水印信息,以人类视觉系统模型的可感知门限(Just Noticeable Distortion,JND)为基础,构造了量化步长的自适应选取方案,然后将经过Arnold置乱的二值水印图像量化嵌入到原始图像小波域的低频子带系数中,最后再进行逆变换,重构获得与原始图像大小相等、含有水印信息的图像。本文所提到的算法及其仿真实验是在Matlab环境下进行的,所有的仿真实验结果表明:本算法能够经受住压缩、模糊、噪声、剪切等常见的图像处理,具有较强的鲁棒性和透明性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外的研究进展及现状
• 1.2.1 数字水印技术的研究现状
• 1.2.2 数字水印技术的发展前景
• 1.3 数字水印技术的应用前景
• 1.4 本文的主要工作及章节安排
• 1.5 本章小结
• 第2章 数字水印技术
• 2.1 数字水印的定义及基本特征
• 2.2 数字水印的一般模型
• 2.3 数字水印的分类
• 2.4 典型的数字水印算法
• 2.4.1 时（空）域数字水印算法
• 2.4.2 变换域数字水印算法
• 2.5 数字水印的评估标准
• 2.6 数字水印面临的攻击和相应对策
• 2.6.1 简单攻击（Simple Attacks）及对策
• 2.6.2 同步攻击（Synchronization Attacks）及对策
• 2.6.3 削去攻击（Removal Attacks）及对策
• 2.6.4 混淆攻击（Ambiguity Attacks）及对策
• 2.7 本章小结
• 第3章 自适应量化数字水印算法的理论
• 3.1 小波分析理论
• 3.1.1 小波和小波变换
• 3.1.2 多分辨率分析与Mallat算法
• 3.1.3 图像的多分辨率分解
• 3.2 人类视觉系统（HVS）理论
• 3.3 人类视觉系统（HVS）计算模型
• 3.3.1 HVS视觉模型
• 3.3.2 小波变换与HVS多通道结构模型的匹配
• 3.4 本章小结
• 第4章 自适应量化数字水印算法方案
• 4.1 算法分析
• 4.1.1 水印的选择
• 4.1.2 水印预处理
• 4.1.2.1 按队列变换的图像置乱
• 4.1.2.2 按Arnold变换的图像置乱
• 4.1.3 原始图像的小波分解与子带选取
• 4.1.3.1 变换域的选择
• 4.1.3.2 小波基的选取
• 4.1.3.3 小波系数选择
• 4.2 水印的嵌入和提取
• 4.2.1 数字水印的嵌入
• 4.2.2 量化步长的自适应选取
• 4.2.3 水印的提取
• 4.3 仿真实验结果
• 4.3.1 水印的透明性测试
• 4.3.2 水印的鲁棒性测试
• 4.4 本章小结
• 第5章 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 附录1
• 附录2 算法源程序
• 致谢
• 作者简介
• 攻读硕士期间发表的论文和科研成果