基于LWT與SVD的數(shù)字圖像水印算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字產(chǎn)品的應用越來越廣泛。數(shù)字信息的安全問題逐漸成為了人們關(guān)心的問題,其中以數(shù)字作品的版權(quán)保護最為重要和緊迫。數(shù)字水印技術(shù)作為數(shù)字作品版權(quán)保護的一種重要手段,已成為學術(shù)界研究的一個熱點。
　　本文深入研究了數(shù)字水印技術(shù)的背景、現(xiàn)狀、基本框架、特性、分類、典型算法和評估標準,以及第一代小波的定義、性質(zhì)及其在圖像應用中的局限性,分析了提升小波的理論及其在圖像應用中的優(yōu)勢,整數(shù)提升小波及其常用的幾種提

2、升形式。在此基礎(chǔ)上,本文根據(jù)混沌理論、提升小波變換(LWT)和奇異值分解(SVD)的特性提出了兩種新的基于LWT和SVD的數(shù)字圖像水印算法。
　　第一種算法是基于LWT和SVD的灰度圖像水印算法。算法核心思想是充分利用了LWT的多分辨率等特性和SVD所固有的特征,通過兩次分塊、兩次LWT和四重使用SVD構(gòu)造矩陣的方法,有效地將抽取的奇異值重新分配和組合,最后將Logistic混沌置亂后的灰度水印信息有效地加載到載體圖像中。實驗結(jié)果

3、表明,該算法能夠抵抗各種常見的攻擊處理,在水印的透明性和魯棒性上取得了良好的平衡,增加了嵌入的信息量,提高了算法的效率,具有普遍適應性。
　　第二種算法是基于LWT和SVD的公開水印算法。算法核心思想是對載體圖像進行分塊,計算各塊LWT后的低頻子塊均值,選取均值最大的低頻子塊進行SVD,最后對分解后的最大奇異值自適應量化嵌入Logistic混沌置亂后的二值水印信息,通過量化因子來調(diào)節(jié)水印嵌入的強度。實驗結(jié)果表明,該算法在保證了透明

4、性的前提下,增強了水印的魯棒性,并提高了時間效率。和第一種算法相比,該算法是一種盲提取方法,水印的提取無需原始圖像的參與,具有一定的實用性。
　　本文在兩種算法中都引入了混沌技術(shù),并使兩種算法相得益彰,互為補充。混沌序列在其中主要產(chǎn)生三種作用:對原始水印圖像進行置亂加密,提高水印的安全性;提高水印抗攻擊的魯棒性;消除了提取水印在對角線上失真的問題。
　　通過大量的仿真實驗以及與經(jīng)典算法的比較分析,證明了本文算法在保證水印透明