幾種魯棒數(shù)字水印算法及應用.pdf

1、隨著網(wǎng)絡的日益普及，多媒體信息的交流達到了前所未有的深度和廣度，多媒體數(shù)據(jù)發(fā)布形式愈加豐富。但是其暴露出的問題也十分明顯：作品侵權更加容易，篡改更加方便。如何既充分利用Internet的便利，又能有效地保護知識產(chǎn)權，已受到人們的高度重視。數(shù)字水印技術自提出以來，已經(jīng)得到廣泛的研究和應用。 本文在總結數(shù)字水印技術的發(fā)展背景及基本理論框架的基礎之上，對(圖像)水印算法及水印協(xié)議進行了較深入的研究和討論。 數(shù)字水印技術研究的一

2、個重要內容就是魯棒數(shù)字水印算法的研究和設計，本文從不同側重點提出三種基于頻域的圖像水印算法。 有意義水印特別是灰度水印，由于其優(yōu)點諸多且難于處理，越來越引起人們的重視。本文首先結合混沌序列的優(yōu)良特性給出一個簡單有效的圖像混沌置亂算法，進而提出一個在未壓縮灰度級水印數(shù)據(jù)量的情況下，基于調整載體圖像DCT塊系數(shù)與其對應八鄰域塊DCT系數(shù)均值的關系，自適應嵌入水印信息的盲水印算法。實驗結果表明，該算法對JPEG壓縮、裁剪等常見的圖像處

3、理操作有較好的魯棒性，具有一定的實用性。 本文基于小波零樹特性的視覺感知度模型的優(yōu)化方案，給出了兩種水印算法，第一種算法嵌入的是高斯序列水印，通過相關檢測實現(xiàn)盲檢測；另一種算法嵌入的是二值圖像水印，水印的提取是非盲提取。這兩種算法在所有重要小波系數(shù)(包括最低頻系數(shù))中嵌入水印，以達到最大化水印嵌入量的目的，并結合感知度模型在水印的透明性和魯棒性之間實現(xiàn)了較好的平衡，對于常見的圖像處理操作，特別是對于JPEG和小波壓縮均有較好的魯

4、棒性。 利用矩陣奇異值分解的單向非對稱性，在研究和分析奇異值分解的正交矩陣第一列系數(shù)性質的基礎上，本文給出了一種基于圖像小波域奇異值分解的分塊自適應水印方案，將水印嵌入其中，并通過實驗分析系數(shù)的穩(wěn)定性、選擇最佳的修改系數(shù)，利用圖像的局部統(tǒng)計特征自適應決定修改閾值，并且用兩個閾值嚴格控制系數(shù)的修改程度，使算法達到透明性和魯棒性之間的最優(yōu)平衡。大量的實驗結果表明，算法對常見的圖像處理操作均有較好的魯棒性。 隨著數(shù)字水印技術研

5、究的不斷發(fā)展，如何應用水印技術進行數(shù)字版權管理，即如何實現(xiàn)一個安全有效的數(shù)字水印協(xié)議，也開始成為了研究的熱點。 本文分析了水印協(xié)議的框架，結合目前已提出的水印協(xié)議所存在的缺點討論了水印協(xié)議應用的一些關鍵問題，并提出了一種基于交換加密技術的安全公平買方-賣方水印協(xié)議，用于保護數(shù)字內容版權。交易在買方和賣方之間進行，不需要額外的水印機構，也沒有任何的信任要求。買賣雙方都無法知道最終的水印內容，公共仲裁機構卻有足夠的證據(jù)進行公正的裁決