輪廓波域數(shù)字圖像水印的研究.pdf

1、數(shù)字水印技術(shù),由于其嶄新的應(yīng)用前景,已經(jīng)受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,成為了信息安全技術(shù)的前沿方向。
　　 基于數(shù)字水印的應(yīng)用背景和研究現(xiàn)狀,本文重點研究了最新的方向性小波變換——Contourlet變換在圖像水印中的應(yīng)用,結(jié)合人類視覺系統(tǒng)、獨立元分析和隱馬爾科夫模型設(shè)計了不同的高魯棒性和高容量的水印算法。
　　 (1)Contourlet與人類視覺模型
　　 提出了一種基于人類視覺模型(HVS,HumanVis

2、ualSystem)的Contourlet域圖像水印算法。該算法在Contourlet域利用視覺系統(tǒng)的亮度紋理特性,把水印信號自適應(yīng)地嵌入到能量最大的子帶中,解決了直接嵌入引起的邊緣扭曲問題。檢測端使用基于相關(guān)的盲檢測。實驗表明,此算法能夠在滿足不可見性的條件下,最大強度的嵌入水印信息,并且對JPEG壓縮、加噪、裁剪等攻擊具有很強的魯棒性。
　　 (2)無抽樣Contourlet與獨立元分析
　　 提出了一種基于無抽樣C

3、ontourlet變換的圖像水印算法。采用二值圖像作為水印,并進行偽隨機序列置亂,提高了安全性。噪聲可見函數(shù)(NVF,NoiseVisibilityFunction)用于嵌入過程,增強了不可見性;獨立元分析(ICA,IndependentComponentAnalysis)用于提取過程,并采用維納濾波和閾值分割進行處理。與無抽樣小波相比,容量更大,提取效果更好,并且對于壓縮、噪聲、濾波、剪切等攻擊具有魯棒性。
　　 (3)Con

4、tourlet與隱馬爾科夫模型
　　 提出了一種基于Contourlet域隱馬爾可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)的多比特圖像水印算法,利用隱馬爾可夫模型精確描述圖像變換系數(shù)間的統(tǒng)計特性,基于此統(tǒng)計模型的水印盲檢測系統(tǒng)較之傳統(tǒng)的相關(guān)檢測器,在性能上有顯著的提升;結(jié)合視覺掩蓋特性,自適應(yīng)地調(diào)整水印嵌入強度,使之在一定的嵌入強度下,視覺主觀失真較小;該算法可以較好地利用圖像Conltourlet域的低頻子帶以實現(xiàn)