基于提升小波变换的数字水印技术研究

来源 :合肥工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:edwinandwolf
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随着计算机网络的快速发展,网络上传输的信息模式发生了翻天覆地的变化,信息的交流变得更加快捷,形式也呈现多样化。尤其是数字图像形式的传播也变得越来越普遍。由于数字内容很容易复制、修改,网络上传播的数字内容存在着大量的盗版和侵权问题,因此知识产权的保护越来越引起重视。数字水印作为信息安全领域的一门新兴学科,已经引起了人们的极大关注。小波分析由于具有多分辨率和多尺度分析特性,在图像处理方面得到了广泛应用。利用小波分析可以更好地控制水印信息在图像中的分布,从而协调解决稳健性和不可见性之间的矛盾。小波变换的提升方案是构造小波变换的一种新方法,其特点是所有的运算都在空间域进行,从而摆脱了对频域的依赖。由于变换过程中不必依赖傅立叶分析,且容易实现快速算法,所以它广泛的应用于图形图像处理中。本文主要研究小波提升技术及其在彩色图像数字水印中的应用算法。主要内容如下:首先,介绍了数字水印的基本特征、原理以及目前国内外的研究现状,包括数字水印的基本特征及分类,归纳了数字水印系统的基本框架,概括性介绍了目前常见的数字水印算法。其次,分析了人眼视觉系统模型,小波变换的基本原理、Mallat算法以及图像的二维正交小波分解。然后,介绍了提升小波变换原理及其图像水印中的应用,提出了一种基于提升方案小波的彩色图像数字水印算法。根据人眼视觉特性,在黑暗区域或特别亮的区域,对比度门限(contrast sensitivity threshold)就越高。首先将彩色图像由RGB色彩空间转换成YUV色彩空间,提取Y(亮度)分量,利用亮度特性,将水印可以较大强度地嵌入图像较亮的部分。此算法将空域和频域有效地结合起来。并用仿真实验验证了算法的有效性。随后,提出了一种基于块分类的提升方案小波的自适应水印算法。该算法首先将彩色图象从RGB色彩空间转化成YUV色彩空间。在YUV模型中提取Y(亮度)分量进行分块,与以往不同的是,本文利用每块的边缘点分布率求出每块的水印嵌入强度,真正做到水印的自适应嵌入。对每一图像块进行提升小波变换。再根据水印嵌入强度因子将水印自适应嵌入到每一块的低频系数中的最大数当中。实验结果表明,此算法易于实现,且具有较好的稳健性。最后,总结了本人的研究结果并对数字水印的进一步发展进行了展望。
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