数字全息图像水印加密处理的研究

摘要

如今，人们可以随时随地使用移动设备借助无线网络获取图像、视频等各种数字产品，但随之产生的数字产品安全问题也愈发严重，于是数字水印技术作为信息安全领域中一种重要的保护方式被广泛应用。相较于传统数字水印，全息图作为水印在生成过程中本身就存在加密特性等优点，然而其自身拥有庞大的数据信息量，如果把它当作水印使用且不做任何压缩处理，则会导致被嵌入的载体图像成像质量下降。因此，对全息图水印进行压缩处理具有重要的研究意义和广泛的市场前景。
　　首先，利用粒子群算法与遗传算法相融合的改进型粒子群优化算法PSO-GA(Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)，建立了改进后新算法的全息图压缩模型。通过实验将PSO构建的全息图压缩模型、标准PSO-GA算法构建的压缩模型以及改进PSO-GA算法构建的压缩模型同时进行像质效果对比。对比结果表明，该优化算法建立的全息图压缩模型不但可以对全息图信息有较好地压缩，而且还原出来的全息图质量更理想。
　　其次，利用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)和矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)相结合的DWT-SVD算法对水印及载体图像进行处理，通过对比实验结果表明，DWT-SVD算法不仅能够有效保证全息水印良好的不可见性，而且含全息水印的图像对噪声、剪切、滤波、JEPG压缩、平移和旋转等具有非常强的抗攻击能力，二者可以达到理想共存的状态。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 数字水印技术的研究

1．2．2 全息水印的研究

1．3 主要研究内容

第2章 数字水印和全息技术的相关理论

2．1 数字水印技术综述

2．1．1 数字水印的基本概念

2．1．2 数字水印的特点及分类

2．1．3 数字水印的常见嵌入算法与性能评估

2．2 全息技术综述

2．2．1 全息基本理论

2．2．2 全息图的生成与重现

2．2．3 全息图重现像质的改善

2．3 本童小结

第3章 基于改进粒子群优化算法的全息图压缩算法

3．1 改进粒子群优化算法的基本原理

3．2 改进粒子群的优化算法的工作步骤

3．3 优化算法对全息图水印的压缩实验

3．3．1 构建全息图水印压缩模型

3．3．2 全息图水印压缩实验结果及分析

3．4 本章小结

第4章 基于DWT-SVD的数字全息图水印加密算法

4．1 DWT与SVD算法的基本原理

4．2 DWT-SVD算法对数字全息图水印的加密设计

4．2．1 数字全息图水印的嵌入分析

4．2．2 数字全息图水印的提取分析

4．3 数字全息图水印的加密效果实验与分析

4．3．1 数字全息图水印的不可见性实验

4．3．2 数字全息图水印的鲁棒性实验

4．4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术成果

致谢