基于邊緣檢測的半脆弱水印技術(shù)研究.pdf

1、近幾年來，網(wǎng)絡(luò)用戶的數(shù)量成直線增長。網(wǎng)絡(luò)已成為人們學(xué)習(xí)、工作、交流的重要平臺(tái)，這使得數(shù)字圖像、音頻、視頻等多媒體產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用日益廣泛。但是數(shù)字產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中容易遭到任意的復(fù)制、修改、傳播和損毀，這嚴(yán)重侵害了數(shù)字產(chǎn)品知識產(chǎn)權(quán)所有者的利益，因此對數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)迫在眉睫。數(shù)字水印技術(shù)是利用數(shù)字作品中普遍存在的冗余數(shù)據(jù)與隨機(jī)性，將數(shù)字、序列號、文字、圖像標(biāo)志等版權(quán)信息嵌入到數(shù)字作品本身中，從而起到版權(quán)保護(hù)、秘密通信、數(shù)據(jù)文件的真?zhèn)?/p>

2、鑒別和產(chǎn)品標(biāo)識等作用。半脆弱水印技術(shù)是數(shù)字水印技術(shù)按魯棒性劃分的一個(gè)分支，近來得到較快的發(fā)展，已陸續(xù)提出了諸如基于空域、變換域、壓縮域、生理模型等多種算法。但是相對于魯棒性和脆弱性數(shù)字水印，對半脆弱水印算法的研究仍顯得比較滯后。
　　 本文介紹了半脆弱數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展概況；分析了半脆弱水印技術(shù)的基本特征、應(yīng)用領(lǐng)域、分類、原理、評價(jià)參數(shù)、常規(guī)的攻擊的類型以及現(xiàn)有的半脆弱水印算法的優(yōu)缺點(diǎn)；比較了不同邊緣檢測算子的檢測效果；提出了一

3、種基于邊緣檢測的半脆弱水印技術(shù)的研究算法。算法是根據(jù)小波變換后低頻系數(shù)所反映出的亮度掩模特性和邊緣點(diǎn)所反映出的紋理特性，在嵌入水印信息時(shí)，將整個(gè)圖像進(jìn)行分塊處理，不同塊的低頻系數(shù)用不同的量化步長動(dòng)態(tài)量化，使得嵌入的水印信息的改變量在魯棒區(qū)域內(nèi)變化時(shí)，提取出的水印信息保持不變；邊緣檢測算法是根據(jù)圖像自身的系數(shù)特征動(dòng)態(tài)的確定兩個(gè)閾值，利用拉普拉斯算子具有分割定位精度高的、對孤立點(diǎn)檢測效果好的特點(diǎn)，用其中的一個(gè)較大閾值確定最為明顯的數(shù)個(gè)邊緣點(diǎn)

4、，然后再對除該邊緣點(diǎn)的3×3領(lǐng)域內(nèi)的最大數(shù)值與另一個(gè)閾值比較判斷其是否為邊緣點(diǎn)，這樣逐點(diǎn)進(jìn)行邊緣跟蹤；水印的嵌入是基于整幅圖像的，將經(jīng)過簡單隨機(jī)置亂的不同水印信息分別嵌入到不同的圖像低頻系數(shù)中，保證了算法本身就對椒鹽和剪切等攻擊具有很強(qiáng)的魯棒性；提出了一個(gè)較為完整的小波逆變換后的系數(shù)調(diào)整算子，不僅使得調(diào)整前后的系數(shù)總和保持一致，而且把逆小波變化后的系數(shù)小數(shù)部分始終是調(diào)整到局部人眼最不敏感的像素點(diǎn)上；水印檢測不需要原始圖像，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)盲水印