静止图像数字水印的盲检测算法研究

摘要

静止图像数字水印的盲检测技术在对原始载体信息、水印信息、水印嵌入提取方法与密码等基本条件一无所知的情况下,对疑似图像实施水印存在性及其相关信息的盲检测。本论文针对静止图像不同类型数字水印算法提出多个盲检测算法,并对所提出算法进行详细的性能分析和计算机仿真验证。主要研究内容及成果如下:
　　 第一,研究针对静止图像最低有效位(LSB)数字水印的盲检测算法。提出两种静止图像的盲检测算法。基于统计特性的盲检测算法借助图像工程理论,针对LSB替换嵌入算法,利用像素及其周围像素间的拉普拉斯值,推导了待测图像中水印信息的长度计算公式。算法对集中嵌入与分散嵌入的水印信息均有较好的检测效果,低嵌入率时仍能保证较高检出率。基于图像分割的盲检测算法利用水印实际嵌入的局部性,对待测图像进行分割,研究区域最小生成树中节点的度的分布,根据Fisher鉴别准则对待测图像实现数字水印盲检测。算法对替换嵌入与匹配嵌入的水印信息检测效果良好。
　　 第二,研究针对静止图像离散余弦变换(DCT)数字水印的盲检测算法。提出基于随机共振理论的盲检测算法。算法利用随机共振原理,通过吸收外界能量补充待测信息能量,放大DCT系数统计参数在水印嵌入前后的变化,选择其中变化程度较大的参数构成样本矢量,为使用支持向量机(SVM)算法实现盲检测做准备。最后在SVM算法的基础上,对集中嵌入与分散嵌入的两种常见DCT数字水印实现盲检测。仿真结果表明,该算法在嵌入强度较低时能够保证较好的检测效果。
　　 第三,研究针对静止图像离散小波变换(DWT)数字水印的盲检测算法。提出基于核Fisher鉴别分析(KFDA)理论的盲检测算法。算法借鉴静止图像DCT数字水印盲检测的研究成果,首先将待测信息通过随机共振系统,对其中微弱信号进行放大。然后计算并选取能够表征待测信息统计特征的样本矢量,最后选择KFDA理论实现盲检测。理论分析和仿真结果表明,算法有效提高了低嵌入强度下数字水印的盲检测率,同时大幅降低了虚警率。
　　 第四,研究基于数字水印及其检测理论的手持数字视频广播(DVB-H)网络发射机识别算法。其中空域识别算法将数字水印信号直接嵌入DVB-H发射机中,接收端通过检测嵌入的水印信息识别发射机。算法简单易实现,误码率(BER)性能显示由水印信息引入的失真可以忽略不计。频域识别算法将水印信息嵌入在DVB-H系统频域信号中,接收端以迭代反馈方式提取水印信号,识别发射机状态。频域识别算法较大程度改善了空域识别算法对系统的依赖性。根据水印检测理论,两种算法在嵌入强度较低的无线环境中均能检测出嵌入信息,并一定程度提高发射器的峰均比(PAPR)性能。尽管添加了额外信息,频谱利用率保持不变。

目录

文摘

英文文摘

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英文缩略语表

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究现状

1.2.1 研究进展

1.2.2 研究热点与思考

1.3 研究内容与创新点

1.3.1 论文研究内容

1.3.2 论文创新点

第二章 经典静止图像数字水印算法及盲检测技术

2.1 数字水印模型

2.2 经典静止图像数字水印算法

2.2.1 LSB数字水印算法

2.2.2 DCT数字水印算法

2.2.3 DWT数字水印算法

2.3 经典静止图像数字水印的盲检测算法

2.4 本章小结

第三章 静止图像LSB数字水印的盲检测算法

3.1 基于统计特性的静止图像LSB数字水印盲检测算法

3.1.1 拉普拉斯模板

3.1.2 算法描述

3.1.3 仿真结果与分析

3.2 基于图像分割的静止图像LSB数字水印盲检测算法

3.2.1 图像分割理论

3.2.2 算法描述

3.2.3 仿真结果与分析

3.3 本章小结

第四章 静止图像DCT数字水印的盲检测算法

4.1 基于Kolmogorov-Smirnov准则的DCT系数统计特性

4.1.1 a稳定分布理论

4.1.2 算法描述

4.1.3 仿真结果与分析

4.2 基于随机共振的静止图像DCT数字水印盲检测算法

4.2.1 随机共振理论

4.2.2 算法描述

4.2.3 仿真结果与分析

4.3 本章小结

第五章 静止图像DWT数字水印的盲检测算法

5.1 基于Kolmogorov-Smimov准则的DWT系数统计特性

5.1.1 双边小波系数统计特性

5.1.2 单边小波系数统计特性

5.2 基于KFDA的静止图像DWT数字水印盲检测算法

5.2.1 KFDA理论

5.2.2 算法描述

5.2.3 仿真结果与分析

5.3 本章小结

第六章 基于数字水印及其检测理论的DVB-H网络发射机识别算法

6.1 DVB-H标准

6.1.1 DVB-H系统简介

6.1.2 DVB-H系统的信号特点

6.2 发射机识别技术在数字电视广播中的应用

6.3 基于N-P准则的嵌水印发射机识别算法

6.3.1 算法描述

6.3.2 仿真结果与分析

6.4 基于软信息迭代反馈的嵌水印发射机识别算法

6.4.1 算法描述

6.4.2 仿真结果与分析

6.5 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 主要成果

7.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的论文

攻读博士学位期间参与的科研项目