魯棒數(shù)字水印算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、魯棒數(shù)字水印技術(shù)在多媒體內(nèi)容保護(hù)和相關(guān)領(lǐng)域中具有很好的應(yīng)用價(jià)值,如版權(quán)保護(hù)、盜版追蹤、拷貝控制和廣播監(jiān)控等等。但目前魯棒數(shù)字水印技術(shù)還未得到充分的研究,有很多技術(shù)方面的難題亟待解決,這給研究工作帶來了挑戰(zhàn)和機(jī)遇。對(duì)數(shù)字水印的深入研究將側(cè)重于完善相關(guān)理論,提高水印算法的魯棒性,增強(qiáng)水印技術(shù)的安全性。 數(shù)字水印技術(shù)的兩大重要性質(zhì)是不可感知性和魯棒性,一個(gè)好的魯棒水印算法應(yīng)該在不可感知的前提下能夠抵抗各種攻擊,但不可感知性和魯棒性是相

2、互矛盾的,魯棒水印研究的關(guān)鍵之一在于如何選擇合適的視覺感知模型,達(dá)到水印魯棒性和不可感知性的平衡與統(tǒng)一。大量的水印算法主要利用擴(kuò)頻、信道編碼和視覺感知模型來提高水印的魯棒性,這對(duì)一般信號(hào)處理具有較好的魯棒性,但難以抵抗由旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換造成的去同步攻擊,抗幾何攻擊的水印算法是需要解決的難點(diǎn)問題。此外,在視頻水印中還要考慮時(shí)間軸上的攻擊,如幀平均、幀刪除、幀重組等,因此針對(duì)不同的應(yīng)用需求設(shè)計(jì)魯棒水印是水印研究的重點(diǎn)。 與Con

3、tourlet變換相結(jié)合的魯棒水印算法(AWCD),分析Contourlet變換特性,在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)視覺掩蔽模型,綜合頻率、亮度和紋理參數(shù)確定水印嵌入強(qiáng)度,自適應(yīng)地將水印信息嵌入到圖像Contourlet分解后的高頻子帶,保證了水印的不可見性,分別對(duì)水印和嵌入?yún)^(qū)域高頻子帶系數(shù)置亂以提高水印的安全性和魯棒性,水印信息在Contourlet逆變換中影響到低頻子帶,使水印分布到整個(gè)載體圖像的高頻和低頻區(qū)域,因此AWCD算法具有較強(qiáng)的魯棒性

4、,水印的提取通過相鄰系數(shù)對(duì)比的盲檢測(cè)算法,能夠不借助原始圖像提取水印。 針對(duì)抗幾何攻擊的數(shù)字水印研究,提出基于平衡多小波的視頻水印算法(VW-BMW),將載體視頻轉(zhuǎn)換到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換系LPM,使旋轉(zhuǎn)和縮放轉(zhuǎn)換為該坐標(biāo)系下的平移,構(gòu)造基于平移不變的平衡多小波,得到具有旋轉(zhuǎn)、縮放不變性的能量特征值,通過修改該值嵌入水印,使算法對(duì)信號(hào)處理攻擊和幾何攻擊都具有魯棒性。所構(gòu)造的平衡多小波不需要預(yù)濾波,計(jì)算耗費(fèi)較少,能夠滿足視頻水印所需要的

5、實(shí)時(shí)性。水印嵌入時(shí)根據(jù)嵌入?yún)^(qū)域的能量特征值自適應(yīng)控制水印的嵌入強(qiáng)度,保證水印嵌入達(dá)到最大強(qiáng)度的同時(shí)不會(huì)造成視覺失真。 在小波域數(shù)字水印算法研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合Shamir門限密鑰分享算法提出視頻水印算法(SSVW),通過拉格朗日插值多項(xiàng)式將水印圖像分為多個(gè)水印影子,循環(huán)嵌入到視頻序列中。在嵌入水印時(shí),對(duì)水印影子的不斷更新,使算法能夠有效抵抗共謀攻擊,在提取水印時(shí),根據(jù)密鑰分享理論利用部分水印影子信息就能夠恢復(fù)原始水印,為了防止欺騙

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