基于小波变换的自适应图像水印算法研究

摘要

随着多媒体技术和网络技术的迅速发展与广泛应用，对多媒体数字产品的版权保护已成为迫切需要解决的问题。数字水印技术是解决版权保护的一种有效途径，其中小波变换不仅可以较好的匹配HVS(Human Visual System)的特性，而且与JPEG2000和MPEG4压缩标准兼容，利用小波变换产生的水印具有良好的视觉效果和抵抗多种攻击的能力，因此基于小波域的数字水印技术是近年来主要的研究方向。本文在研究多种关于小波域水印技术和半色调水印技术的基础上，提出了一种新的盲水印算法和一种小波分解的自适应图像水印算法，主要贡献如下： 一、提出了一种小波域自适应盲水印算法。通过深入分析图像经过小波变换后细节子带自身存在的特点，分析了频域水印的基本原理，给出了量化频域水印嵌入的误差分析方法，以指导盲水印嵌入算法的嵌入强度，水印算法模型的建立等。在此基础上，提出了一种新的盲水印算法，该算法中嵌入的水印信号为可辨识的二值图像，同时水印的检测过程为盲检测，嵌入的水印可抵抗多种攻击，符合实际应用的需要，具有一定的实用价值。 二、提出了小波分解自适应图像水印算法。研究了如何充分利用图像自身内容与人类视觉系统的某些特性，实现图像自适应嵌入强度因子的动态计算，并能有效的兼顾水印嵌入的不可见性和鲁棒性。提出了一种小波分解的自适应图像水印算法，算法中对自适应因子的选取，水印嵌入小波域位置都进行了详细分析。仿真结果可知表明，嵌入的水印具有良好的隐秘性，且对于攻击具有较强的抵抗能力。 三、利用VC和Matlab相结合的方法实现所提出的两个水印算法，并设计了一套图像水印系统，并对所提出的算法进行测试，验证了算法的可行性与水印的鲁棒性。

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论文说明：图表目录

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第1章引言

1.1研究背景

1.2数字水印的研究现状

1.3数字水印的用途

1.4本文的研究内容与结构

第2章 数字水印的理论基础与经典算法分析

2.1数字水印的基本概念与特征

2.2基本理论框架

2.3小波变换的多分辨率分析

2.3.1 Mallat算法

2.4典型小波域数字水印算法

2.4.1 Bami算法

2.4.2 Kundur算法

2.4.3 Xie算法

2.5典型小波域数字水印算法存在的问题

第3章 小波分解的水印算法研究

3.1小波域自适应盲水印算法研究

3.1.1频域水印基本原理

3.1.2量化频域水印嵌入的误差分析

3.1.3 DWT域奇异值特性

3.1.4二值图像水印嵌入与提取算法

3.1.5二值图像水印鲁棒性检测实验

3.2小波分解自适应图像水印算法

3.2.1水印图像预处理

3.2.2置乱预处理

3.2.3小波变换及水印嵌入策略

3.2.4自适应因子的选取

3.2.5图像水印的嵌入与提取算法

3.2.6鲁棒性检测试验

3.3本章小结

第4章 算法的实现与水印系统设计

4.1编程环境介绍

4.2系统主要功能模块

4.3主要类及数据结构描述

4.4关键模块程序设计

4.4.1水印嵌入和提取模块

4.4.2算法评价指标计算模块

4.4.3攻击模块

4.5本章小结

结束语

参考文献

致谢

附录