基于人类视觉系统的Contourlet域数字水印算法研究

摘要

随着数字产品的应用愈发广泛，数字信息的安全问题逐渐成为人们关心的问题，其中以数字产品的版权保护最为重要和紧迫。数字水印作为保证数字信息安全的一项有效手段，已成为产业界和学术界共同研究的热点。但数字水印的安全性仍然有待进一步提高，并且在保证不可见性的前提下，如何最大限度地提高水印的嵌入强度以增强数字水印的鲁棒性也依旧是一个尚未解决的难题。
　　本文针对 Arnold置乱的两个缺点，在其基础上，设计了一种新的图像置乱算法，即采用非定义变换矩阵，对水印图像进行Arnold置乱，再利用正弦信号分数阶微积分产生伪随机序列，对水印图像进行二次加密。根据Contourlet变换的基本原理及特点，本文设计了基于人类视觉系统的Contourlet域数字水印算法，将基于小波域的人眼视觉模型改进后应用到 Contourlet变换域，获得了Contourlet变换条件下的视觉掩蔽模型，即从视觉掩蔽模型的噪声掩盖因子、亮度掩盖因子及纹理分量因子三个方面改进视觉掩蔽模型，从而根据临界可见阈值计算公式获得最大嵌入强度，利用乘性原则嵌入水印信息。
　　本文设计的算法在Arnold置乱的基础上，对水印图像二次加密，消除了Arnold变换矩阵的一般性和本身的周期性，在保持 Arnold变换较高置乱效果的同时，进一步提高了安全性和鲁棒性；充分利用了Contourlet变换的特性，选择合适的方向子图，结合人眼的视觉特性，自适应地嵌入水印，保证了不可见的前提下，最大强度地嵌入水印。仿真实验结果表明，本文设计的算法对常见的图像处理和几何变换攻击具有较强的鲁棒性。
　　下一步的工作将继续集中于研究如何进一步提高数字水印抵抗多种攻击的能力，并将考虑如何进一步加大水印嵌入量。

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 本文工作

1.4 内容安排

第二章 数字水印技术研究

2.1 数字水印的基本理论

2.2 数字水印攻击和性能评估

2.3 Contourlet 变换

2.4 小结

第三章 基于 Arnold 变换的图像置乱算法

3.1 Arnold 变换

3.2 分数阶微积分

3.3 基于 Arnold 变换的图像置乱算法

3.4 置乱效果仿真及分析

3.5 小结

第四章 基于人类视觉系统的 Contourlet 域数字水印算法

4.1 视觉掩蔽模型的建立

4.2 Contourlet 域的水印算法框架

4.3 水印嵌入算法设计

4.4 水印检测与提取算法设计

4.5 小结

第五章 水印算法仿真及分析

5.1 不可见性检测

5.2 鲁棒性分析

5.3 对比实验分析

5.4 小结

第六章 结束语

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

研究成果