基于空頻域結(jié)合的雙重圖像水印算法研究.pdf

1、數(shù)字多媒體數(shù)據(jù)極易在網(wǎng)絡(luò)上復(fù)制、偽造、傳播，數(shù)據(jù)的版權(quán)驗證保護(hù)問題隨之凸顯出來。數(shù)字水印技術(shù)因成為解決這一問題的有效方案而受到廣泛關(guān)注。但是目前大多數(shù)水印算法是嵌入單一的水印來保護(hù)版權(quán)，此類算法由于版權(quán)保護(hù)的驗證和保護(hù)能力單一且嵌入的水印信息量少，無法達(dá)到多用途保護(hù)或多重驗證的目的。
　　 本文的主要工作是借助Contourlet變換和PCNN分解和預(yù)處理圖像，在圖像中嵌入雙重水印以達(dá)到多用途保護(hù)或多重驗證的目的。具體地，以靜態(tài)

2、數(shù)字圖像為研究對象，給出了基于空頻域結(jié)合的兩類算法：
　　 (1)第一類是基于Contourlet和圖像融合的雙重圖像水印算法。算法首先采用圖像融合方法在圖像的局部嵌入可見水??；然后在Contourlet頻域中嵌入不可見水印。創(chuàng)新性在于：
　　 a)在可見水印圖像中引入一個校正坐標(biāo)系，用于校正幾何攻擊后的載體圖像；
　　 b)使用奇偶量化方法將水印嵌入到紋理復(fù)雜且敏感度低的圖像塊。這樣很大程度增加嵌入強度并不破壞

3、載體圖像的視覺質(zhì)量，且由于可見水印的存在，算法達(dá)到版權(quán)的多重驗證目的。
　　 (2)第二類是基于Contourlet和PCNN的雙重圖像零水印算法。算法采用零水印思想，在Contourlet頻域中使用系數(shù)和系數(shù)均值比較構(gòu)造出零水印；在空域中使用PCNN獲取的特征點灰度值與特征點均值作比較構(gòu)造零水印。創(chuàng)新性在于：
　　 a)通過脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)提取特征點，利用特征點構(gòu)造特征點模板用于幾何校正；
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