小波与提升及其在图像数字水印中的算法研究

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小波分析由于具有多分辨或多尺度分析特性,在图像处理方面得到了广泛应用。提升技术是构造小波和实现小波变换的一种新方法。数字水印技术是保护多媒体数据版权的新技术。数字水印是一个包含例如作者ID,公司标志,产品序列号等信息的代码。成功的水印必须是不可察觉地,永久地嵌入在数据中。即使数据发生失真,也能够从中提取出水印,来证明所有权,识别非法使用者的身份,跟踪数据在网上的分布,或鉴定数据的真实可靠性。 小波将成为正在形成的信源压缩标准JPEG-2000的核心技术。在小波域嵌入水印的原因是:可以防止由于JPEG-2000有损压缩而造成的水印消除;可以利用信源编码领域对图像失真的可见性研究成果控制水印的嵌入位置和强度;可以实现在压缩域直接嵌入水印。此外,利用小波多分辩分析可以更好地控制水印在宿主中的分布,更好地解决鲁棒性和可见性之间的矛盾。 本论文主要研究小波提升技术及其在图像数字水印中的应用算法,具体工作如下: 讨论了2通道单小波的提升技术,包括2通道单小波的提升原理,小波变换的提升分解,标准小波变换和提升小波变换复杂度的比较,以及可逆的整数提升小波变换。 将提升原理推广到M通道小波,给出满足精确重构条件的M通道小波变换的提升分解形式,讨论利用提升构造M通道小波滤波器的方法。将提升推广到多小波,证明了多小波的提升分解,讨论利用提升提高多小波逼近阶的方法。 讨论了图像鲁棒水印的要求,水印的嵌入和提取问题。提出一种基于提升小波变换的水印算法,在小波域低频和中频系数中根据图像局部活动强弱自适应嵌入水印。实验证明算法具有较强的鲁棒性。另外,提出一种在较大的宿主图像中嵌入二值文字图像水印的类似方法。 提出了一种新的相位水印算法。利用基于二进小波变换的边缘检测方法刻画图像的多尺度边缘和纹理特征,在边缘的相位成分中嵌入水印。实验结果表明算法具有很强的鲁棒性。 讨论了图像的第二代数字水印,提出一种小波域第二代数字水印算法。从图像小波变换的最低频逼近中检测出图像的特征点位置,在特征点对应的小波系数中嵌入水印。将特征点位置存放在数据库或图像文件头中,提取时无需原始图像。该算法比前面的算法鲁棒性更好,尤其是对于JPEG压缩。此外,还提出一种基于3通道提升小波变换的公开水印算法。 讨论了敏感数字水印在图像可靠性鉴定方面的应用。提出一种基于可逆的整数提升小波变换的敏感水印算法。由于小波变换的多分辨分析性,利用私钥控制在各个尺度层的三个方向的每个位置上选择一个系数嵌入水印,从而能够全面反映图像被篡改的情况。
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