圖像零水印算法的研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)在為人們交流和生活提供方便的同時也帶來了數(shù)字產(chǎn)品容易被非法復(fù)制和修改等問題,因此如何針對數(shù)字產(chǎn)品進行版權(quán)保護成為亟待解決的課題。目前,數(shù)字水印技術(shù)在多媒體版權(quán)保護方面已經(jīng)卓有成效,利用數(shù)字水印技術(shù)對數(shù)字產(chǎn)品進行的版權(quán)保護已經(jīng)為法律所承認,但是在一些對圖像質(zhì)量要求很高的應(yīng)用場合,如醫(yī)學、軍事和政府公文中,嵌入式水印的使用受到了限制。因此,應(yīng)用此類數(shù)據(jù)媒體的安全需求,本文提出了以下用于版權(quán)保護的零水印算法。
　　1.提出一種基于

2、角點增強的零水印算法。算法首先利用角點檢測算法提取出與圖像旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等操作無關(guān)的Harris角點,通過對Harris角點檢測算法基本原理的深入分析,研究發(fā)現(xiàn)角點響應(yīng)值與象素值的擬離散拋物線的線性關(guān)系,然后利用該關(guān)系對角點進行響應(yīng)值增強處理,提高了打印掃描前后檢測到角點的重復(fù)率,最后以打印掃描前后重復(fù)的角點為特征點,構(gòu)造表征圖像特征的一維向量作為圖像的零水印信息。另外,針對已有局部特征描述子在打印掃描前后特征點匹配率不穩(wěn)定這一問題,

3、提出新的匹配算法,并且通過實驗驗證了匹配算法的有效性。在水印檢測時,對匹配成功的特征點進行遍歷,將圖像的局部特征信息和位置信息生成一維向量,對該一維向量作相似性運算,即可判別待檢測圖像是否含有零水印信息。實驗結(jié)果顯示,該算法對打印掃描等信號處理具有一定的抵抗能力。
　　2.提出一種基于紋理信息和對數(shù)極坐標變換(Log-Polar Transformation, LPT)的零水印算法。本算法利用結(jié)構(gòu)張量提取圖像豐富的紋理邊緣信息,對

4、紋理邊緣圖進行對數(shù)極坐標變換,構(gòu)建具有抗幾何攻擊能力的魯棒性零水印算法。該算法首先對圖像分塊取得圖像的低尺度圖像,使用非線性結(jié)構(gòu)張量提取低尺度圖像的紋理圖,對紋理圖進行對數(shù)極坐標變換得到LPM(Log-Polar Mapping)圖,然后對LPM圖進行二值化處理得到零水印信息,最后將置亂加密后的標識水印信息與零水印信息進行異或得到注冊水印,達到圖像版權(quán)保護的目的。實驗結(jié)果表明,該算法對常規(guī)的圖像處理具有較好的抵抗能力,并且對旋轉(zhuǎn)、縮放等

5、幾何攻擊也具有較好的魯棒性。
　　3.提出兩種基于頻域關(guān)系的魯棒零水印算法。算法一利用DCT和DWT雙方能量集中的特性,并且在受到攻擊前后,雙方系數(shù)存在相對穩(wěn)定關(guān)系這一特性,順應(yīng)雙方關(guān)系構(gòu)造零水印信息矩陣,并與置亂加密的標識水印進行異或得到注冊水印;算法二,在DCT和DWT的基礎(chǔ)上引入奇異值變換,取圖像分塊的奇異值構(gòu)成塊奇異值矩陣,根據(jù)塊奇異值矩陣中的元素與塊平均值的對應(yīng)關(guān)系生成零水印信息矩陣,并與標識水印異或得到注冊水印。實驗結(jié)