基于變換域的多媒體數(shù)字水印關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機、多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,數(shù)字內(nèi)容的使用呈指數(shù)級增長。數(shù)字內(nèi)容容易復制、方便存儲和傳播等特點使其版權(quán)問題日益突出,相關(guān)的版權(quán)保護問題引起了各國業(yè)界、政府和法律界的廣泛關(guān)注。實踐證明,保護數(shù)字內(nèi)容版權(quán)不僅要依靠法律法規(guī),更重要的還得依靠技術(shù)手段。數(shù)字水印為保護數(shù)字內(nèi)容版權(quán)提供了有力的技術(shù)支撐,成為信息安全領(lǐng)域的研究熱點。數(shù)字水印將稱為水印的標識以人類感官不可感知的方式隱藏在作為載體的數(shù)字內(nèi)容中,用來確認版權(quán)歸屬、認證等。

2、r>　　本文以水印通信模型為基礎(chǔ)模型,主要圍繞高斯混合模型、變分推斷、矩陣分解、人類視覺系統(tǒng)、獨立成份分析、群智能優(yōu)化以及量子秘密通信等關(guān)鍵技術(shù),重點研究了有意義灰度圖像水印的隱蔽性、魯棒性、容量和安全性等問題,為水印技術(shù)的發(fā)展和實際應用提供了有效解決方案。論文的主要研究內(nèi)容歸納如下:
　　(1)分析并提出了基于高斯混合和變分推斷的水印算法
　　在研究了高斯混合和變分推斷基礎(chǔ)上,設(shè)計水印算法。算法主要包括高斯混合模型及其參數(shù)

3、的變分推斷、水印隱藏和水印提取等部分。采用高斯混合模型描述宿主圖像特征,使用變分算法估計GMM模型參數(shù)。根據(jù)GMM模型參數(shù)將宿主圖像多描術(shù)編碼為三個部分,其中一個用于隱藏水印,一個用作參考。然后對用作隱藏水印的描述符和用作參考的描述符以及灰度水印圖像進行輪廓波變換?？紤]到水印的隱蔽性和魯棒性,選用輪廓波變換的低頻和中頻子帶做為水印隱藏空間。在提取水印過程中不需要原始宿主圖像參與,實現(xiàn)了灰度水印的盲提取。此外,在研究了矩陣的代數(shù)性質(zhì)上,設(shè)

4、計了基于舒爾分解的水印方案。實驗表明這些方案不僅能很好的滿足數(shù)字水印的基本特性要求,而且對濾波、噪聲、壓縮、平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等常見的攻擊具有較好的魯棒性。
　　(2)研究并提出基于人類視覺系統(tǒng)的自適應水印方案
　　針對水印隱藏強度矩陣化問題,本文提出了一種自適應水印方案。該方案通過分析人類視覺系統(tǒng)對載體圖像的亮度和紋理等的響應關(guān)系,并基于噪聲可見度函數(shù),構(gòu)造隱藏強度矩陣。這樣可在水印隱藏空間中,根據(jù)載體圖像的內(nèi)容自適應的隱藏

5、最大強度的水印信號。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合獨立成分分析方法,設(shè)計相應算法,估計出解混矩陣和水印信號,把載體信號和水印信號相分離,從而實現(xiàn)了有意義灰度圖像水印的盲提取。
　　(3)研究并設(shè)計了基于優(yōu)化技術(shù)的智能水印算法
　　針對伸縮因子的最優(yōu)化問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化的智能水印算法。若干粒子在解空間中啟發(fā)式、全局搜索最優(yōu)伸縮因子。實驗結(jié)果表明,本方案能有效抵抗椒鹽噪聲、JPEG壓縮、直方圖均衡、均值濾波、剪切、縮放、旋轉(zhuǎn)、平移

6、和鏡像等攻擊。該方法不僅有較快的運行速度和易收斂性,而且使得水印的隱蔽性和魯棒性取得了良好的平衡。
　　(4)設(shè)計基于量子秘密通信的水印算法和協(xié)議
　　針對水印的安全性、隱蔽性和水印容量等問題,結(jié)合量子秘密通信技術(shù),設(shè)計了三種水印隱藏算法:一是基于 Bell對偶基的糾纏交換的水印算法。該算法由初始化階段、竊聽檢測階段、水印隱藏階段和水印提取階段構(gòu)成。分析表明,算法能夠抵抗常見的量子攻擊,具有較高的安全性。二是基于量子糾錯碼的

7、水印方案。該方案由基本穩(wěn)定子水印算法和密鑰控制的穩(wěn)定子水印算法構(gòu)成。這兩種水印算法均能較好的隱藏和提取水印,方案具有較高的水印容量和可擴展性。三是基于量子秘密共享的門限水印算法。Alice為水印隱藏方,Bob和Charlie為水印提取方。Alice將水印和載體各分為兩份,其中一份給Bob,另一份給Charlie。Bob和Charlie不能單獨恢復水印,只有當他們合作時,才能成功恢復原始水印。分析表明在隱蔽性,水印容量和安全性等方面具有較