畢業(yè)論文---基于混沌序列的水印置亂處理的研究

1、<p>　　基于混沌序列的水印置亂處理的研究</p><p>　　摘 要 圖像置亂的主要目標(biāo)是將一個(gè)有含義的圖像轉(zhuǎn)換為一個(gè)無意義或者無序的圖像，從而增強(qiáng)該圖像抵抗攻擊的能力和安全性。首先我們使用混沌貓映射來打亂數(shù)字圖像的像素坐標(biāo)值，然后在原數(shù)字圖像的像素值和一些基于加密參數(shù)、迭代次數(shù)、坐標(biāo)的混沌值之間進(jìn)行異或運(yùn)算。這是一個(gè)用與統(tǒng)計(jì)加密圖像統(tǒng)計(jì)特性的傳播技術(shù)。此方法易于實(shí)現(xiàn)、滿足置亂效果且可以作為數(shù)字

2、圖像加密與偽裝的預(yù)處理過程。</p><p>　　關(guān)鍵字 數(shù)字水印、水印置亂、混沌、混沌序列 </p><p><b>　　目 錄</b></p><p>　　第一章、緒論……………………………………………………………………………………………………4</p><p>　　第二章、數(shù)字水印的

3、術(shù)語和系統(tǒng)模型…………………………………………………………………………4</p><p>　　2.1 數(shù)字水印的未來發(fā)展方向…………………………………………………………………………4</p><p>　　2.2 數(shù)字水印的概念與特點(diǎn)……………………………………………………………………………4</p><p>　　2.3 數(shù)字水印的系統(tǒng)模型……………………………………

4、…………………………………………4</p><p>　　第三章、混沌系統(tǒng)有關(guān)概念……………………………………………………………………………………5</p><p>　　3.1 混沌動(dòng)力系統(tǒng)………………………………………………………………………………………5</p><p>　　3.2 基于Logistic序列的圖像加密算法…………………………………………………………

5、… 5</p><p>　　3.2.1 圖像加密………………………………………………………………………………………6</p><p>　　3.2.2 混沌序列生成…………………………………………………………………………………6</p><p>　　3.3 混沌系統(tǒng)的特點(diǎn)……………………………………………………………………………………7</p><

6、p>　　第四章、基于混沌序列的數(shù)字水印的相關(guān)技術(shù)………………………………………………………………7</p><p>　　4.1 混沌置亂算子………………………………………………………………………………………7</p><p>　　4.2 置亂和恢復(fù)算法設(shè)計(jì)………………………………………………………………………………8</p><p>　　4.2.2 恢復(fù)算法設(shè)

7、計(jì)…………………………………………………………………………………8</p><p>　　4.2.1 置亂算法設(shè)計(jì) ………………………………………………………………………………10</p><p>　　第五章、數(shù)字水印制作相關(guān)知識(shí) ……………………………………………………………………………11</p><p>　　5.1 位圖圖像 ………………………………………………

8、…………………………………………11</p><p>　　5.2 灰度圖像 …………………………………………………………………………………………11</p><p>　　第六章、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 ……………………………………………………………………………………11</p><p>　　致謝…………………………………………………………………………………………………………

9、…13</p><p>　　參考文獻(xiàn)和網(wǎng)站………………………………………………………………………………………………14</p><p>　　畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）選題審批表………………………………………………………………………………15</p><p>　　附錄……………………………………………………………………………………………………………16</p>&

10、lt;p><b>　　第一章 緒論</b></p><p>　　隨著Internet 技術(shù)與多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展,多媒體通信逐漸成為人們進(jìn)行信息交流的重要手段,信息的安全與保密顯得越來越重要. 對(duì)于多媒體信息, 尤其是圖像和聲音信息, 傳統(tǒng)的加密技術(shù)將其作為普通數(shù)據(jù)流進(jìn)行加密, 而不考慮多媒體數(shù)據(jù)的特點(diǎn), 因此有一定的局限性. 圖像置亂(排列) 變換是一種經(jīng)典的基于內(nèi)容的圖像加密方法

11、. 文獻(xiàn)[1 ,2 ] 等介紹了多種圖像置亂變換的方法,但這些算法屬于空間域算法,不會(huì)改變數(shù)字圖像的直方圖. 混沌序列具有確定性、偽隨機(jī)性、非周期性和不收斂等性質(zhì),并且對(duì)初始值有極其敏感的依賴性,這些特性能很好地應(yīng)用于數(shù)字圖像加密.</p><p>　　第二章 數(shù)字水印的術(shù)語和系統(tǒng)模型</p><p>　　2.1數(shù)字水印的未來發(fā)展方向</p><p>　　數(shù)字水印

12、是一門相當(dāng)復(fù)雜的新技術(shù)，還有許多未觸及的研究課題，現(xiàn)有技術(shù)也需要改進(jìn)和提高。通過對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的分析，數(shù)字水印今后可能的研究方向?yàn)椋?lt;/p><p>　　1）水印基本原理和評(píng)價(jià)方法的研究，包括水印理論模型、水印結(jié)構(gòu)、水印嵌入策略、水印檢測(cè)算法、水印性能評(píng)價(jià)以及水印的標(biāo)準(zhǔn)化等。</p><p>　　2）現(xiàn)有水印算法分析。通過對(duì)現(xiàn)有的數(shù)字水印算法的魯棒性、安全性、抗攻擊性等特性的研究，并結(jié)合數(shù)字信

13、號(hào)處理技術(shù)，尋找出它們之間的關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)更好的數(shù)字水印技術(shù)。</p><p>　　3）零水印技術(shù)在版權(quán)保護(hù)方面的推廣和應(yīng)用，以及對(duì)零水印技術(shù)的進(jìn)一步研究和完善。</p><p>　　4）基于特征的數(shù)字水印技術(shù)。因基于統(tǒng)計(jì)特征的數(shù)字水印技術(shù)容易受到非線性等變換方法的攻擊，而基于圖像高層特征的數(shù)字水印技術(shù)如基于邊界信息等則具有較好的魯棒性，因此可能成為今后的研究重點(diǎn)。</p>

14、<p>　　5）其他數(shù)字水印技術(shù)。如對(duì)基于圖形、矢量圖和動(dòng)畫等媒體的數(shù)字</p><p>　　水印研究得比較少，這也是今后數(shù)字水印技術(shù)的一個(gè)研究方向。</p><p>　　2.2 數(shù)字水印的概念</p><p>　　許多文獻(xiàn)討論數(shù)字水印技術(shù)，但目前數(shù)字水印始終沒有一個(gè)明確的統(tǒng)一的定義。文獻(xiàn)[1]給出了如下的定義：數(shù)字水印是永久鑲嵌在其他數(shù)據(jù)（宿主數(shù)據(jù)）中

15、具有可鑒別性的數(shù)字信號(hào)或模式，而且并不影響宿主數(shù)據(jù)的可用性。數(shù)字水印技術(shù)是信息隱藏技術(shù)研究領(lǐng)域的重要分支。該技術(shù)通過將秘密信息（水?。┣度朐谠紨?shù)據(jù)中來證實(shí)該數(shù)據(jù)的所有權(quán)。信息隱藏一般由密鑰（Key）來控制，即通過嵌入算法將水印隱藏于原始信息數(shù)據(jù)中，含有水印的數(shù)據(jù)通過信道傳遞，然后檢測(cè)器利用密鑰從含有水印的數(shù)據(jù)中恢復(fù)出水印。被嵌入的水印可以是一段文字、標(biāo)識(shí)、圖像、序列號(hào)等。原始信息數(shù)據(jù)可以是視頻、圖像、音頻等。</p>&

16、lt;p>　　2.3 數(shù)字水印的系統(tǒng)模型</p><p>　　數(shù)字水印算法包括三個(gè)基本方面：水印的模型、水印的嵌入(embedding)和水印的檢測(cè)或提取(recovery)。</p><p>　?。?）水印可由多種模型構(gòu)成：如隨機(jī)數(shù)字序列、數(shù)字標(biāo)識(shí)、文本及圖像等。</p><p>　?。?） 水印的嵌入：即將水印信號(hào)在原始信號(hào)上進(jìn)行調(diào)制。為了能夠成功地提

17、取水印信號(hào)，算法必須對(duì)無意和有意的攻擊具有魯棒性。</p><p>　　設(shè)Ｉ為已知數(shù)字圖像、W為水印信號(hào)、密鑰為K(通常是隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的種子)。為加水印后的圖像。水印的嵌入過程可用函數(shù)形式表達(dá)，，其中E為編碼函數(shù)?！?lt;/p><p>　　水印嵌入結(jié)構(gòu)如圖1所示：</p><p>　?。?）水印的檢測(cè)：即從接受的信號(hào)中提取水印，或者判定水印是否存在。水印檢測(cè)是水印算法

18、中最重要的步驟。檢測(cè)過程的輸出為恢復(fù)的水?。谆蚴悄撤N置信度測(cè)量，表示已知水印在所觀察圖像中出現(xiàn)的可能性有多大。</p><p>　　水印檢測(cè)框圖如圖2所示：</p><p>　　設(shè)為待檢測(cè)的圖像，D為解碼函數(shù)，則有： </p><p><b>　?。?）</b></p><p>　

19、　或 （2）</p><p>　　其中 為提取出的水印，K為密碼，函數(shù)C做相關(guān)檢測(cè)，為決策閾值。這種形式的檢測(cè)函數(shù)是創(chuàng)建有效水印框架的一種最簡(jiǎn)便方法，如假設(shè)檢驗(yàn)或水印相似性檢驗(yàn)。圖2數(shù)字水印檢測(cè)框圖檢測(cè)器的輸出結(jié)果可以作為版權(quán)保護(hù)的潛在證據(jù)，這要求水印的檢測(cè)過程和算法應(yīng)完全公開。</p><p>　　第三章 混

20、沌系統(tǒng)有關(guān)概念</p><p>　　3.1　混沌動(dòng)力系統(tǒng)</p><p>　　一類非常簡(jiǎn)單卻被廣泛研究的動(dòng)力系統(tǒng)是Logistic 映射, 其定義如下</p><p><b>　　(1)</b></p><p>　　其中, 0 ≤μ≤4 稱為分枝參數(shù), ∈(0 ,1) . 當(dāng)3. 5699456 ?<μ<

21、4 時(shí),Logistic 映射工作于混沌狀態(tài). 也就是說, 由初始條件 在Logistic 映射的作用下所產(chǎn)生的序列 , k = 0 , 1 , 2 , ??是非周期的、不收斂的,且對(duì)初始值非常敏感.在開區(qū)間(0 ,1) 中隨機(jī)選一個(gè)數(shù)作為迭代初值 ,讓計(jì)算機(jī)將此迭代,丟棄前200 次的迭代數(shù)據(jù),再開始繪制xk 的軌跡,當(dāng)2. 8 <μ ≤4 時(shí),繪制出來的圖形如圖1 所示. 我們可以看到,在μ = 3 時(shí),單線開始一分為2 ,這

22、表明出現(xiàn)了2 周期點(diǎn). 當(dāng)μ從3 變到1 +的過程,是2 - 周期窗口. 在μ = 1 +處,開始出現(xiàn)了4 周期. 在此之后,大量的倍周期分支出現(xiàn)在越來越窄的μ的間隔里,經(jīng)過n 次分支,周期長(zhǎng)度為2 n ,這種周期倍化的過程是沒有限制的,不過相應(yīng)的μ卻有一個(gè)極限值:3. 5699456 ?. 當(dāng)μ > 3. 569945672 ?時(shí),便進(jìn)入了混沌區(qū). 這便是倍周期通向混沌的整個(gè)過程. 這個(gè)過程具有很大的普遍性,很多動(dòng)力系統(tǒng)的混沌都

23、是由倍周期分支得到的.</p><p>　　混沌序列的概率分布密度函數(shù)為</p><p><b>　?。?）</b></p><p>　　通過ρ( x) ,很容易地得到Logistic 映射所產(chǎn)生的混沌序列中一些很有意義的統(tǒng)計(jì)特性. 如x 的時(shí)間平均即混沌序列軌跡點(diǎn)的均值是</p><p><b>　　(3)&

24、lt;/b></p><p>　　關(guān)于相關(guān)函數(shù),獨(dú)立選取2 個(gè)初始值x0 和y0 ,則序列的互相關(guān)函數(shù)為</p><p><b>　　(4)</b></p><p>　　Logistic 序列的以上特性表明其特點(diǎn)如下:</p><p>　　(1) 形式簡(jiǎn)單:只要混沌映射的參數(shù)和初始條件就可以方便地產(chǎn)生、復(fù)制混沌序列

25、.</p><p>　　(2) 對(duì)初始條件非常敏感,不同的初始值,即使相當(dāng)接近,迭代出來的軌跡都不相同;同時(shí),混沌動(dòng)力系統(tǒng)具有確定性,給定相同的初始值,其相應(yīng)的軌跡肯定相同. 而且一般情況下,很難從有限長(zhǎng)度的序列來推斷混沌序列的初始條件.</p><p>　　3.2 基于Logistic 序列的圖像加密算法</p><p><b>　　圖像加密</b

26、></p><p>　　加密流程:將Logistic 映射初值和系統(tǒng)參數(shù)(密鑰) 代入方程求出系統(tǒng)的軌跡,保留系統(tǒng)的當(dāng)前軌跡并作為下一輪疊代軌跡,然后生成二進(jìn)制序列,同明文序列異或生成密文,從明文中取出下一部分明文,與迭代后的序列值異或,直至加密完全部的明文(如圖2) .</p><p>　　解密流程:將Logistic 映射初值和系統(tǒng)參數(shù)(密鑰) 代入方程求出系統(tǒng)的軌跡,保留系統(tǒng)的

27、當(dāng)前軌跡并作為下一輪疊代軌跡,然后生成二進(jìn)制序列,同密文序列異或生成明文,從密文中取出下一部分明文,與迭代后的序列值異或,直至解密完全部的密文(如圖3) .</p><p><b>　　混沌序列生成</b></p><p>　　從Logistic 映射生成混沌序列的方法如下:</p><p>　　(1) 實(shí)數(shù)值序列, 即</p>

28、<p><b>　　（5）</b></p><p>　　是混沌映射的軌跡點(diǎn)所形成的序列.</p><p>　　(2) 2k 值序列, 可以通過定義一個(gè)閾值函數(shù)Γ( x) ,由上述的實(shí)數(shù)值混沌序列得到:</p><p><b>　?。?）</b></p><p>　　(3) 由實(shí)值序列式(5

29、) 通過閾值函數(shù)Γ( x) ,得到二值混沌序列</p><p><b>　　（7）</b></p><p>　　3.3 混沌系統(tǒng)的特點(diǎn)</p><p>　　混沌系統(tǒng)的諸多優(yōu)點(diǎn)使得它在水印置亂中有很廣泛的應(yīng)用。它的出現(xiàn)過程確定，且類似隨機(jī)；非周期，不收斂，但有界；并且對(duì)初值有極其敏感的依賴性，即初始狀態(tài)只要有微小差別的兩個(gè)同結(jié)構(gòu)的混沌系統(tǒng)在較短的

30、時(shí)間后就會(huì)產(chǎn)生兩組完全不同的、互不相關(guān)的混沌序列值?；煦缧盘?hào)具有天然的隨機(jī)性，特別是經(jīng)過一定處理后的混沌信號(hào)具有非常大</p><p>　　的周期和優(yōu)良的隨機(jī)性，完全可以用來產(chǎn)生符合安全性要求的序列。更重要的是，通過混沌系統(tǒng)對(duì)初始狀態(tài)和參數(shù)的敏感依賴性，可以提供數(shù)量眾多的序列值。經(jīng)過合理設(shè)計(jì)的混沌序列置亂算法不會(huì)隨著對(duì)符合條件的序列值的數(shù)量的提高而復(fù)雜化。</p><p>　　第4章 基

31、于混沌序列的數(shù)字水印的相關(guān)技術(shù)</p><p>　　4.1 混沌置亂算子</p><p>　　混沌現(xiàn)象是非線性動(dòng)力系統(tǒng)中出現(xiàn)的確定性的、類似隨機(jī)的過程，且利用其對(duì)初值的敏感依賴性，可以提供數(shù)量眾多、非相關(guān)、類似隨機(jī)而又確定可再生的信號(hào)。因此，利用混沌信號(hào)的初值敏感性、類隨機(jī)性以及可再生性，對(duì)水印信號(hào)進(jìn)行加密，以增強(qiáng)水印信號(hào)的魯棒性。  </p><p

32、>　　圖像置亂等價(jià)于構(gòu)造一個(gè)集合的置換。令集合X={1，2 ，…，N}，則X的一個(gè)</p><p>　　置換是指X到其自身的一個(gè)雙射p: x→x，所以求混沌置亂算子的關(guān)鍵就在于如何通過混沌現(xiàn)象來構(gòu)造X={1，2 ，、、、，N}的一個(gè)置換?？刹捎萌缦路椒ǎ?lt;/p><p>　?、僭O(shè)定初始狀態(tài)和，令Y(i)= i其中，i=1,…,N, k=1。</p><p>　

33、?、趍=floor((N-k+1))+1，交換Y(N-k+1)和Y（m），并得到下一個(gè)狀態(tài)信息：：＝（1-），k=k+1。其中，floor為最?。ㄏ蛳拢┤≌麛?shù)函數(shù)。</p><p>　　③如果k＞Ｎ，則結(jié)果；否則，重復(fù)執(zhí)行（2），直到k＞Ｎ。</p><p>　　經(jīng)過此算法，就可以得到X={1，2 ，、、、，N}是一個(gè)置換{Y（1），（2），、Y（N）}將置亂圖像I(i , j), i =

34、1,、、、，M，j=1,、、、，N，轉(zhuǎn)化為置亂圖像的每一行和每一列。</p><p>　　4.2 置亂和恢復(fù)算法設(shè)計(jì)</p><p>　　4.2.1置亂算法設(shè)計(jì)</p><p>　　程序中生成置亂序列并輸出置亂圖像如下：</p><p>　　if((fp1=fopen("g:\\LGB.raw","rb"

35、;))==NULL)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　printf("文件打開失??！");</p><p><b>　　}</b></p><p><b>　　else</b></p><p>　　prin

36、tf("打開文件");</p><p>　　printf("\n");</p><p>　　printf("\n----圖像----\n"); /*從文件中讀取圖像到數(shù)組image[m]中*/</p><p>　　while((c=fgetc(fp1))!=EOF)</p><p

37、><b>　　{</b></p><p>　　image[m]=c;</p><p>　　printf("%3d,",image[m]);</p><p><b>　　m++;</b></p><p><b>　　}</b></p>&l

38、t;p>　　printf("\n----圖像----\n"); </p><p>　　printf("\n"); /* 利用Logistic映射： 來產(chǎn)生混沌序列x[i]*/</p><p>　　for(i=1;i<400;i++)</p><p><b>　　{</b></p

39、><p>　　x[i]=1-a*x[i-1]*x[i-1];</p><p><b>　　}</b></p><p>　　for(i=0;i<400;i++)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　x[i]=1000000*x[i];</p>

40、;<p>　　y[i]=abs(x[i]);</p><p>　　h[i]=abs(x[i]);</p><p><b>　　}</b></p><p>　　printf("\n");</p><p>　　for(j=0;j<400-1;j++)</p><p&

41、gt;<b>　　{</b></p><p><b>　　swap=0;</b></p><p>　　for(i=0;i<400-j-1;i++)</p><p>　　if(y[i]>y[i+1])</p><p><b>　　{ swap=1;</b></p

42、><p>　　temp=y[i];</p><p>　　y[i]=y[i+1];</p><p>　　y[i+1]=temp;</p><p><b>　　}</b></p><p>　　if (!swap) break;} /*將數(shù)組h[k]與排序后的數(shù)組y[j]進(jìn)行對(duì)比和替換以產(chǎn)生置換

43、序列h[k] */</p><p>　　for(k=0;k<400;k++)</p><p>　　for(j=0;j<400;j++)</p><p>　　if(h[k]==y[j])</p><p><b>　　{</b></p><p>　　h[k]=j; break;}&l

44、t;/p><p>　　printf("\n----置換序列----\n");</p><p>　　for(k=0;k<400;k++)</p><p>　　printf("%3d,",h[k]);</p><p>　　printf("\n----置換序列----\n"); /*使用

45、置換序列h[k]逐個(gè)置亂數(shù)組image[m]中的數(shù)值并存入數(shù)組outimage[m]中*/</p><p>　　for(k=0;k<400;k++)</p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　m=h[k];</b></p><p>　　outimage[n]=imag

46、e[m];</p><p><b>　　n++;</b></p><p><b>　　}</b></p><p>　　printf("\n----置亂圖像----\n");</p><p>　　fp2=fopen("g:\\LGBz1.raw","w

47、b");</p><p>　　for(n=0;n<400;n++)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　printf("%3d,",outimage[n]);</p><p>　　fputc(outimage[n],fp2);</p><p&

48、gt;<b>　　}</b></p><p>　　fclose(fp2);</p><p>　　printf("\n----置亂圖像----\n");</p><p>　　圖1 圖2</p><p>　　4.2.2 恢復(fù)算法設(shè)計(jì)</p><p>　　程序

49、中生成恢復(fù)序列并輸出恢復(fù)圖像如下：</p><p><b>　　k=0; </b></p><p><b>　　n=0;</b></p><p>　　printf("\n----恢復(fù)圖像----\n");</p><p>　　fp2=fopen("g:\\LGBh2.r

50、aw","wb");</p><p>　　for(u=0,b=0;b<400;b++,u++)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　while(h[k]!=b)</p><p><b>　　k++;</b></p><p

51、><b>　　n=k;</b></p><p>　　xoutimage[u]=outimage[n];</p><p>　　printf("%3d,",xoutimage[u]);</p><p>　　fputc(xoutimage[u],fp2);</p><p><b>　　k=0

52、;</b></p><p><b>　　} </b></p><p>　　fclose(fp2);</p><p>　　printf("\n----恢復(fù)圖像----\n");</p><p><b>　　}</b></p><p><b

53、>　　圖3</b></p><p>　?。ㄗⅲ壕唧w程序見附錄。）</p><p>　　第五章 數(shù)字水印制作相關(guān)知識(shí)</p><p><b>　　5.1 位圖圖像</b></p><p>　　圖像也叫作柵格圖像，Photoshop 以及其他的繪圖軟件一般都使用位圖圖像。位圖圖像由像素組成，每個(gè)像素都被分

54、配一個(gè)特定位置和顏色值。在處理位圖圖像時(shí)，您編輯的是像素而不是對(duì)象或形狀，也就是說，編輯的是每一個(gè)點(diǎn)。 </p><p>　　每一個(gè)柵格代表一個(gè)像素點(diǎn),而每一個(gè)像素點(diǎn),只能顯示一種顏色.位圖圖像具有以下特點(diǎn): </p><p>　　1、文件所占的存儲(chǔ)空間大,對(duì)于高分辨率的彩色圖像,用位圖存儲(chǔ)所需的儲(chǔ)存空間較大,像素之間獨(dú)立,所以占用的硬盤空間.內(nèi)存和顯存比矢量圖都大./ </p>

55、;<p>　　2、位圖放大到一定倍數(shù)后,會(huì)產(chǎn)生鋸齒.由于位圖是由最小的色彩單位"像素點(diǎn)"組成的,所以位圖的清晰度與像素點(diǎn)的多少有關(guān). </p><p>　　3、位圖圖像在表現(xiàn)色彩,色調(diào)方面的效果比矢量圖更加優(yōu)越,尤其在表現(xiàn)圖像的陰影和色彩的細(xì)微變化方面效果更佳. </p><p>　　4、位圖的格式有BMP、JPEG、GIF等 </p>&l

56、t;p>　　另外,位圖圖像與分辨率有關(guān)，即在一定面積的圖像上包含有固定數(shù)量的像素。因此，如果在屏幕上以較大的倍數(shù)放大顯示圖像，或以過低的分辨率打印，位圖圖像會(huì)出現(xiàn)鋸齒邊緣。</p><p>　　5.2 灰度圖像　　</p><p><b>　　灰度圖像解釋：</b></p><p>　　一幅完整的圖像，是由紅色綠色藍(lán)色三個(gè)通道組成的。紅色

57、、綠色、藍(lán)色三個(gè)通道的縮覽圖都是以灰度顯示的。用不同的灰度色階來表示“ 紅，綠，藍(lán)”在圖像中的比重。通道中的純白，代表了該色光在此處為最高亮度，亮度級(jí)別是255。</p><p>　　通道是整個(gè)Photoshop顯示圖像的基礎(chǔ)。色彩的變動(dòng)，實(shí)際上就是間接在對(duì)通道灰度圖進(jìn)行調(diào)整。通道是Photoshop處理圖像的核心部分，所有的色彩調(diào)整工具都是圍繞在這個(gè)核心周圍使用的。</p><p>　　

58、在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，灰度數(shù)字圖像是每個(gè)像素只有一個(gè)采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，盡管理論上這個(gè)采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色。灰度圖像與黑白圖像不同，在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑色與白色兩種顏色；灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級(jí)的顏色深度。但是，在數(shù)字圖像領(lǐng)域之外，“黑白圖像”也表示“灰度圖像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些關(guān)于數(shù)字圖像的文章中單色圖像等同于灰

59、度圖像，在另外一些文章中又等同于黑白圖像。 </p><p><b>　　得到過程： </b></p><p>　　灰度圖像經(jīng)常是在單個(gè)電磁波頻譜如可見光內(nèi)測(cè)量每個(gè)像素的亮度得到的。 　　用于顯示的灰度圖像通常用每個(gè)采樣像素 8 位的非線性尺度來保存，這樣可以有 256 級(jí)灰度。這種精度剛剛能夠避免可見的條帶失真，并且非常易于編程。在醫(yī)學(xué)圖像與遙感圖像這些技術(shù)應(yīng)用中經(jīng)

60、常采用更多的級(jí)數(shù)以充分利用每個(gè)采樣 10 或 12 位的傳感器精度，并且避免計(jì)算時(shí)的近似誤差。在這樣的應(yīng)用領(lǐng)域每個(gè)采樣 16 位即 65536 級(jí)得到流行。</p><p>　　第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析</p><p>　　本文提出了一種基于混沌序列的數(shù)字圖像置亂恢復(fù)方法。</p><p>　　首先我們使用C++編寫程序，利用混沌序列公式來打亂數(shù)字圖像的像素坐標(biāo)值，

61、這是數(shù)字水印圖像的置亂。然后同樣的也是用C++的程序語言來把已經(jīng)打亂的圖像恢復(fù)到打亂之前的圖像。</p><p>　　這是一種基于混沌序列的水印置亂處理的研究。實(shí)驗(yàn)是圖像加密的入門，可以利用圖像置亂程序來對(duì)圖像進(jìn)行加密，這是現(xiàn)狀我們對(duì)于統(tǒng)一加密數(shù)字圖像的統(tǒng)計(jì)特性有非常顯著的作用，并且這種方法的有效性很高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4。</p><p><b>　　圖4</b><

62、;/p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　近三年的學(xué)習(xí)，不僅使我的知識(shí)結(jié)構(gòu)上了一個(gè)新臺(tái)階，更重要的是，各方面的素質(zhì)得到了提高。而這一切，要感謝在這大學(xué)期間各位老師的深切教誨與熱情鼓勵(lì)。</p><p>　　值此論文順利完成之際，我首先要向我尊敬的導(dǎo)師xx老師表達(dá)深深的敬意和無以言表的感謝。我的導(dǎo)師張**老師在這論文寫作期間給

63、了我很多的建議和意見。本文的研究工作是在xx燕老師的悉心指導(dǎo)下完成的，從論文的選題、研究計(jì)劃的制定、技術(shù)路線的選擇到系統(tǒng)的開發(fā)研制，各個(gè)方面都離不開張xx老師熱情耐心的幫助和教導(dǎo)。</p><p>　　感謝和我一組的xx同學(xué)。沒有他們無私的幫助，我是無法完成論文工作的。 </p><p>　　感謝我的摯友xx等等。他們?cè)谝黄鸲冗^了很多快樂，開心的日子。在他們的幫助下，我順利的解決了生活中遇

64、到的各種困難。 </p><p>　　最后，向所有關(guān)心我的親人、師長(zhǎng)和朋友們表示深深的謝意。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)和網(wǎng)站: </b></p><p>　　[1] 陳明奇，鈕心忻，楊義先，數(shù)字水印的研究進(jìn)展和應(yīng)用，通信學(xué)報(bào)，2001.5，第5期</p><p>　　[2] 吳金海，林福宗．基于數(shù)字

65、永印的圖像認(rèn)證技術(shù)綜述．計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)</p><p>　　[3] 王炳錫，陳琦，鄧峰森．《數(shù)字水印技術(shù)》，第1版．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，pp．</p><p>　　7—8．2003年11月 </p><p>　　[4] PLDILCHUK CI ,ZENG W .Image adaptive watermarking using visual

66、 models[J] ,IEEE Journal on Special Areas in Communication,1998,16(4) </p><p>　　[5] 張華雄、仇佩亮，置亂技術(shù)在數(shù)字水印中的應(yīng)用，電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2001.9 第6卷第3期</p><p>　　[6] INGEMAR COX, MATT L.MILLERT ANDDREW L, Waterm

67、arking as communications with side information , IEEE 1999,7</p><p>　　[7] BRIAN CHEN,GREGORY W.WORNELL, Digital watermarking and information embedding using dither modulation, Massachuset

68、ts institute of Technology Cambridge.</p><p>　　[8] MATT L MILLER, INGEMAR J. COX, Informed embedding: exploiting image and detection information during watermark insertion, NEC Research In

69、stitute 4 Independence Way Princeton, NJ 08540</p><p>　　[9] MATT L.MILLER, INGEMAR J,COX, Dirty-paper trellis codes for watermarking.</p><p>　　[10] Sviatoslay Voloshynovskiy, O

70、ptimal adaptive diversity watermarking with channel state estimation, Shelby Pereira and Thierry Pun University of Geneva,</p><p><b>　　附錄：</b></p><p>　　#include "

71、;stdio.h"</p><p>　　#include "math.h"</p><p>　　void main()</p><p><b>　　{</b></p><p>　　int image[400];</p><p>　　int outimage[400];

72、</p><p>　　int c,m=0;</p><p><b>　　int i,j;</b></p><p>　　int b,v; </p><p><b>　　int u=0;</b></p><p>　　int LGB66[20][20];</p>

73、<p>　　int xoutimage[400];</p><p><b>　　int Q,t;</b></p><p>　　float x[400]；</p><p>　　float z[400]；</p><p><b>　　int a=2;</b></p><p

74、>　　int k,n=0;</p><p>　　int y[400];</p><p>　　int h[400];</p><p><b>　　int swap;</b></p><p><b>　　int temp;</b></p><p>　　FILE *fp1,

75、*fp2;</p><p>　　x[0]=-0.357f;</p><p>　　z[0]=-0.357f;</p><p>　　if((fp1=fopen("g://LGB.raw","rb"))==NULL)</p><p><b>　　{</b></p><

76、p>　　printf("文件打開失??！");</p><p><b>　　}</b></p><p><b>　　else</b></p><p>　　printf("打開文件");</p><p>　　printf("\n");&l

77、t;/p><p>　　while((c=fgetc(fp1))!=EOF)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　image[m]=c;</p><p>　　printf("%3d,",image[m]);</p><p><b>　　m++;<

78、;/b></p><p><b>　　}</b></p><p>　　printf("\n");</p><p>　　for(i=1;i<400;i++)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　x[i]=1-a*x[i-1

79、]*x[i-1];</p><p><b>　　}</b></p><p>　　for(i=0;i<400;i++)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　x[i]=1000000*x[i];</p><p>　　y[i]=abs(x[i]);&l

80、t;/p><p>　　h[i]=abs(x[i])</p><p><b>　　}</b></p><p>　　printf("\n");</p><p>　　for(j=0;j<400-1;j++)</p><p><b>　　{</b></p&

81、gt;<p><b>　　swap=0;</b></p><p>　　for(i=0;i<400-j-1;i++)</p><p>　　if(y[i]>y[i+1])</p><p><b>　　{ swap=1;</b></p><p>　　temp=y[i];</

82、p><p>　　y[i]=y[i+1];</p><p>　　y[i+1]=temp;</p><p><b>　　}</b></p><p>　　If (! swap) break;</p><p><b>　　}</b></p><p>　　for

83、(k=0;k<400;k++)</p><p>　　for(j=0;j<400;j++)</p><p>　　if(h[k]==y[j])</p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　h[k]=j;</b></p><p><b>

84、;　　break;</b></p><p><b>　　}</b></p><p>　　for(k=0;k<400;k++)</p><p>　　printf("%3d,",h[k]);</p><p>　　printf("\n");</p><

85、;p>　　for(k=0;k<400;k++)</p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　m=h[k];</b></p><p>　　outimage[n]=image[m];</p><p><b>　　n++;</b></p>

86、;<p><b>　　}</b></p><p>　　printf("\n");</p><p>　　fp2=fopen("g:LGBz1.raw","wb");</p><p>　　for(n=0;n<400;n++)</p><p>&l

87、t;b>　　{</b></p><p>　　printf("%3d,",outimage[n]);</p><p>　　fputc(outimage[n],fp2);</p><p><b>　　}</b></p><p>　　fclose(fp2);</p><

88、p><b>　　k=0;</b></p><p><b>　　n=0;</b></p><p>　　fp2=fopen("g://LGBh2.raw","wb");</p><p>　　for(u=0,b=0;b<400;b++,u++)</p><p

89、><b>　　{</b></p><p>　　while(h[k]!=b)</p><p><b>　　k++;</b></p><p><b>　　n=k;</b></p><p>　　xoutimage[u]=outimage[n];</p><p

90、>　　printf("%3d,",xoutimage[u]);</p><p>　　fputc(xoutimage[u],fp2);</p><p><b>　　k=0;</b></p><p><b>　　} </b></p><p>　　fclose(fp2);<