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文檔簡介
1、資源共享成為網(wǎng)絡(luò)生活的主題,隨之而來的多媒體數(shù)據(jù)安全問題成為目前一個相當(dāng)重要而又富有挑戰(zhàn)性的研究課題。密碼學(xué)方法加密了多媒體對象的內(nèi)容,使之變成密文,在一定范圍內(nèi)起到了保護(hù)作用。然而,一旦加密的多媒體數(shù)據(jù)被解密,密碼學(xué)方法對解密后數(shù)據(jù)的非法拷貝和篡改操作則顯得軟弱無力。此時,另一種多媒體保護(hù)技術(shù)——數(shù)字水印技術(shù)興起,成為補(bǔ)充傳統(tǒng)密碼學(xué)保護(hù)手段的有效途徑。有效用于版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容認(rèn)證的數(shù)字水印技術(shù)利用多媒體數(shù)據(jù)的冗余特性通過向被保護(hù)的多媒體
2、數(shù)據(jù)中加入秘密信息,起到標(biāo)識、鑒別、控制或隱藏信息等作用。
圖像和視頻在多媒體數(shù)據(jù)中扮演著重要的角色。本文借助于數(shù)字水印技術(shù),重點研究圖理論在圖像內(nèi)容認(rèn)證上的應(yīng)用,判斷圖像內(nèi)容是否被惡意篡改,期望能更好地辨別圖像內(nèi)容真?zhèn)?同時也為圖理論在圖像處理和信息安全領(lǐng)域中的新的應(yīng)用進(jìn)行有益的探索。針對圖像內(nèi)容認(rèn)證中的熱點和難點問題,論文的主要研究成果如下:
設(shè)計了一種基于Tchebichef矩的半脆弱圖像數(shù)字水印算法。在對空域
3、和變換域數(shù)字水印技術(shù)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,總結(jié)了添加和提取數(shù)字水印的一般過程。將基函數(shù)采用Tchebichef多項式的Tchebichef離散正交矩用于半脆弱圖像數(shù)字水印算法中。算法通過修改圖像的Tchebichef矩來實現(xiàn)數(shù)字水印的嵌入,并設(shè)計了查找表法實現(xiàn)Tchebichef矩的快速計算,大大降低了計算Tchebichef矩的時間復(fù)雜度,使水印的添加和檢測具有實時性。實驗表明,算法對一些常用的圖像處理算法容忍度強(qiáng),對惡意篡改敏感,適用于
4、圖像的內(nèi)容認(rèn)證。
提出了基于圖理論的圖像內(nèi)容Hash算法。通過尋找有效的圖像圖描述方法,提出了基于圖的加權(quán)鄰接譜的圖像Hash和基于圖的Laplace譜的圖像Hash生成算法并做了安全性分析。在此基礎(chǔ)上使用脆弱水印算法將Hash值嵌入原始圖像中,實現(xiàn)了基于加權(quán)鄰接圖譜特征的圖像內(nèi)容認(rèn)證和基于Laplace圖譜特征的圖像內(nèi)容認(rèn)證。實驗表明,基于圖譜特征的圖像Hash能夠較好的表現(xiàn)圖像的內(nèi)容,定位惡意篡改發(fā)生的區(qū)域,可以有效用于圖
5、像內(nèi)容認(rèn)證算法中。
提出了基于視覺注意機(jī)制和圖聚類的視覺焦點提取算法。哺乳動物視皮層 V1區(qū)簡單細(xì)胞感受野具有三個特性:空間的局部性、頻域的帶通性和方向性。模擬視皮層V1區(qū)特性,在多尺度分析方法的基礎(chǔ)上,引入選擇性視覺注意機(jī)制,提出了一種基于視皮層V1區(qū)特性的Berkeley小波變換對比度金字塔視覺焦點區(qū)域提取算法。在此基礎(chǔ)上采用基于圖的聚類算法,分別使用最小生成樹(MST)、K近鄰圖(KNN)和互K近鄰圖(MKNN)對初步提
6、取的視覺焦點進(jìn)行聚類,更好地選擇在視覺上引起人們注意的焦點。
提出了基于圖理論的圖像對象內(nèi)容認(rèn)證算法。利用數(shù)字水印技術(shù)對圖像中的主體對象進(jìn)行保護(hù),將對象保護(hù)分為兩個層次。第一個層次上的對象保護(hù)是尋找圖像的視覺焦點,在視覺焦點中嵌入數(shù)字水印,設(shè)計了一種基于ICA的圖像FOA區(qū)域數(shù)字水印算法。第二個層次則更進(jìn)一步,利用圖聚類方法將圖像中提取的FOA區(qū)域聚類為對象,在不同的對象中嵌入不同的數(shù)字水印,起到進(jìn)一步保護(hù)圖像內(nèi)容的作用,還設(shè)
7、計了一種基于圖理論和支持向量機(jī)的圖像多對象內(nèi)容認(rèn)證算法,可以有效對圖像中的不同對象分別進(jìn)行認(rèn)證。
最后,本文針對序列圖像設(shè)計了基于圖理論的視頻對象內(nèi)容認(rèn)證算法。設(shè)計一個內(nèi)容認(rèn)證水印的關(guān)鍵是選擇水印要保護(hù)的對象。MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)定義的視頻對象具有時間維的特性,同一對象連續(xù)的視頻對象平面稱為視頻對象。將基于圖理論的多對象提取應(yīng)用到視頻內(nèi)容認(rèn)證中,在視頻信息中提取FOA區(qū)域并使用互K近鄰圖將其聚類為各個視頻對象平面,然后將視頻對象平
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