基于模糊聚类和SVD分解的彩色图像数字水印算法的研究

摘要

随着多媒体技术的发展与广泛应用，数字水印技术也随之发展讯速，成为了当前多媒体安全领域的热点技术。数字水印是在多媒体数据（图像、视频等）中嵌入特定的不可见数字信息——水印(watermarking)，从而对数字产品的真实性或产品的专属版权进行保护，水印信息可以是文本、标识、图像、商标等各种数字信息。水印在嵌入时，水印是紧密结合媒体数据并隐藏其中，成为媒体内容数据密不可分的一部分，在嵌入以后，不会对多媒体要表示的数据内容产生任何的影响，不会导致多媒体数据的质量下降，不会对其使用价值产生不利影响。并且经过对多媒体数据特殊处理后，嵌入的水印是不能消除或丢失的。
　　本文对应用于图像版权保护的小波域数字水印技术进行了研究，通过对数字水印的原理进行分析，以及对目前数字水印存在的不足，有针对性的提出了两种基于小波域的数字水印算法。本文主要工作如下:
　　第一种是基于人类视觉掩蔽特性和混沌加密的自适应的彩色图像数字水印算法。以人类视觉系统作为基础，利用模糊聚类算法，建立合理的模糊规则，结合图像特点，自适应的嵌入水印，并实现水印强度的动态调节。该算法采用整数小波变换，对图像进行三级小波分解，对LH2，HH2区域进行3×3分块，用模糊算法选择适合水印嵌入的小波块，并对所选择的小波分块进行编号，利用混沌序列选取嵌入水印的小波块，利用模糊聚类算法计算每个分块的水印嵌入强度，最终实现水印的嵌入。
　　第二种是一种基于SVD奇异值分解的彩色图像自适应数字水印算法，由FCM自适应的选择水印嵌入的小波块，再对选择的小波块进行SVD分解，获得各个分块的奇异值，进行奇异值的排序，并选择最大的奇异值。利用混沌序列混沌置乱，最后实现水印的嵌入。
　　本文对所给出的算法都进行了大量的实验，并进行了性能分析。实验结果表明，这两种算法都具有良好的鲁棒性，同时也很好地保证了水印的不可见性。

目录

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 课题的研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 数字水印研究目前存在的问题

1．4 论文的主要研究工作

1．5 本论文的组织结构

第2章 数字水印技术概论

2．1 数字水印算法

2．2 数字水印的分类和特性

2．2．1 数字水印的分类

2．2．2 数字水印的特性

2．2．3 与安全相关的特性

2．3 数字水印的应用领域

2．4 数字水印的一般模型

2．4．1 水印的产生和嵌入

2．4．2 水印提取

2．5 数字水印的攻击类型

2．6 本章小节

第3章 基于人类视觉掩蔽性与混沌加密数字水印算法

3．1 引言

3．2 算法的理论基础

3．2．1 混沌动力系统

3．2．2 FCM聚类分析算法

3．2．3 模糊C-均值算法

3．2．4 提升小波

3．2．5 整数小波变换

3．2．6 原彩色图像空间的转换

3．3 水印算法

3．3．1 基于视觉掩蔽效应的水印嵌入位置的确定

3．3．2 混沌序列的小波块的选取

3．3．3 水印的产生

3．3．4 水印嵌入步骤

3．3．5 水印的提取

3．4 实验结果

3．4．1 不可见分析

3．4．2 鲁棒性测试

3．5 本章小结

第4章 基于奇异值分解(SVD)的彩色图像数字水印算法

4．1 引言

4．2 奇异值分解(SVD)的原理

4．3 水印嵌入算法

4．3．1 水印图像的处理

4．3．2 水印嵌入

4．3．2 提取水印

4．4 实验及结果分析

4．4．1 透明性分析

4．4．2 鲁棒性实验

4．4．3 对比性实验

4．5 本章小结

结论

参考文献

致谢