基于NSCT的彩色图像盲水印算法的研究

摘要

随着互联网技术和多媒体信息处理技术的高速发展，数字图像得以在网上广泛传播，这也导致了图像盗版和恶意篡改的现象频繁发生。如何保证数字图像在网络间的安全传输已经成为数字化时代面临的一个紧迫问题，数字水印技术是目前图像版权保护中最有效的方法之一，越来越受到人们的重视。然而，现有绝大多数图像水印算法都是针对灰度图像，直接用于彩色图像的水印算法较少，且大部分算法提取水印时需要原始载体图或水印图，不能实现水印的盲提取，有一定的局限性。本文的研究重点集中在设计鲁棒性更好的彩色图像盲水印算法，具体完成了如下工作: （1）在现有的基于QR分解水印算法上，提出了一种基于非下采样Contourlet变换（Non-Subsampled Contourlet Transform，NSCT）和QR分解的彩色图像水印算法，提高了水印算法的水印容量和无攻击下水印信息正确提取率。为了实现水印的盲提取，该算法在嵌入水印时采用量化索引调制技术，提取水印不需要原载体图像和原始水印，适用场景更多。同时，该算法与其他文献算法相比，水印的不可见性和鲁棒性能很好的平衡且在大部分攻击下水印的鲁棒性较强。 （2）为了能更好地将水印算法应用到实际场景中去，除了要考虑水印的不可见性和鲁棒性，还要平衡算法的执行效率。因此，提出一种执行效率更高的基于非下采样Contourlet变换和Hessenberg分解的彩色图像盲水印算法。经实验证明，该算法与第一种提出的基于NSCT和QR分解的水印算法相比，不仅保证了水印良好的不可见性，在某些攻击下鲁棒性更强，而且提升了算法的执行效率。 （3）为了避免算法被破解导致水印信息泄露，本文在将水印信息嵌入到载体图像前，要先对水印信息加密。将彩色水印图像分解成R、G、B三通道分量图像，先对其进行基于Arnold置乱变换加密，再对其进行基于随机序列的加密，如此多重加密下，水印信息的安全性更有保障。 （4）对提出的水印算法在matlab上进行仿真实验，根据水印不可见性和鲁棒性分析实验结果，并与其他文献算法进行对比。最后，将提出的算法应用于网站中，用网站上真实图片进行实验，选取几组有代表性的图片的数据对算法进行分析。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

（1）空间域水印算法

（2）频域水印算法

（3）基于矩阵分解的水印算法

（4）其他水印算法

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 基于NSCT-QR分解的彩色图像盲水印算法的研究

2.1 基于QR分解的彩色图像盲水印算法

2.1.1 基于Arnold变换的水印预处理

2.1.2 基于QR分解的水印位置选取

2.1.3基于QR分解的彩色图像盲水印算法

2.2 基于NSCT变换的图像处理

2.3基于NSCT-QR分解的彩色图像盲水印算法

2.3.1水印的嵌入

2.3.2 水印的提取

2.3.3 最佳嵌入强度的选取

2.4 算法测试和实验分析

2.4.1 水印的不可见性分析

2.4.2 水印的鲁棒性分析

2.4.3 实验小结

2.5 本章小结

第3章 基于NSCT-Hessenberg分解的彩色图像盲水印算法的研究

3.1 基于Hessenberg分解的水印位置选取

3.2 基于NSCT-Hessenberg分解的彩色图像盲水印算法

3.2.1 水印的嵌入

3.2.2 水印的提取

3.2.3 最佳嵌入强度的选取

3.3 算法测试和实验分析

3.3.1 水印的不可见性对比

3.3.2 水印的鲁棒性对比

3.3.3 实验小结

3.4 本章小结

第4章 彩色图像盲水印算法应用

4.1 数字水印在网站中的应用

4.2 实验数据分析

4.3 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录