基于计算全息的半脆弱图像认证及恢复水印算法研究

摘要

随着互联网的快速发展以及个人计算机的普及，越来越多的数字产品（图像，音频，视频，文本等）得到广泛应用，数字多媒体处理工具的出现为人们对数字产品进行复制，剪切以及其他处理等操作带来方便，然而数字多媒体处理工具的可用性还提供了非法复制、篡改等各种恶意操作，使原始的数字产品遭到破坏。如何辨别数字产品的真伪和数字产品的完整性已经成为一个迫切需要解决的问题。
　　目前，半脆弱数字水印技术对偶然攻击的鲁棒性以及篡改定位的算法研究已经取得了比较突出的研究成果。但水印算法的安全性仍然存在一些问题，例如水印算法对联合攻击的抵抗性就相对较差;篡改定位时不能很好地区分偶然攻击和恶意攻击;篡改恢复效果不是很好;水印安全性问题及嵌入容量与水印透明性等。
　　本论文对基于半脆弱水印技术的用于图像内容认证的算法做了研究与分析。本文主要工作如下:
　　(1)针对半脆弱水印算法对偶然攻击鲁棒性不理想的问题，研究了基于全息技术的全息水印算法，结合SVD奇异值对几何攻击的稳定性和图像小波系数对JPEG压缩等常规图像处理操作鲁棒性较强等特点，提出了一种基于菲涅耳全息图像认证水印算法。由于将原始水印图像经全息技术处理生成全息水印，全息水印对常规图像处理操作比直接用原始图像作为水印信息的抵抗性强。因此，本文算法将二值水印图像加密后制作成菲涅耳全息水印，再将水印信息嵌入到载体图像DWT域中的奇异值矩阵上。实验结果表明，本文提出的算法对一般图像处理操作等偶然攻击具有良好的鲁棒性，对恶意篡改攻击具有良好的脆弱性，并可实现篡改定位。
　　(2)针对半脆弱水印算法在图像恢复方面恢复效果较差，提出了一种基于计算全息的半脆弱图像认证及恢复水印算法。此算法分别提起图像SVD奇异值特征值作为认证水印，通过选取不同的初始密钥经Logistic混沌映射成两个加密水印，一个用于图像的恶意攻击篡改定位，另一个加密水印进行hash(MD5)算法加密，生成最终嵌入水印，用于区分偶然攻击与恶意攻击。根据人类视觉特性自适应选择量化步长系数，最后将认证水印信息自适应地嵌入二级小波变换的中频子带系数中。提取三级小波系数量化为原始恢复水印信息，再将原始恢复水印信息制成全息水印，将全息水印经DCT变换并量化编码为二值水印后生成最终需要嵌入的恢复水印，最后将水印信息嵌入到载体图像的LSB中。仿真实验结果证明，本文算法对常规图像处理具有良好的鲁棒性，并且可对篡改部分实现篡改定位，并实现图像篡改恢复。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 本论文研究的背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文主要研究工作及章节安排

第2章 半脆弱数字水印及全息水印

2．1 数字水印概述

2．2 数字水印的基本特征

2．3 半脆弱数字水印

2．3．1 半脆弱水印的基本框架模型

2．3．2 半脆弱水印的算法分类

2．3．3 半脆弱水印攻击类型

2．3．4 半脆弱数字水印评价指标

2．3．5 半脆弱水印设计要求

2．4 全息水印

2．4．1 光学全息概述

2．4．2 波前记录

2．4．3 波前再现

2．5 计算全息

2．5．1 计算全息的理论基础

2．5．2 计算全息的优点

2．6 菲涅耳计算全息

2．6．1 菲涅耳计算全息记录原理

2．6．2 菲涅耳计算全息再现原理

2．6．3 菲涅耳积分傅里叶变换算法

2．6．3 菲涅耳计算全息图的制作

2．6．4 菲涅耳计算全息的性能测试

2．7 本章小结

第3章 基于菲涅耳全息的图像认证水印算法

3．1 相关原理

3．1．1 人类视觉模型(HVS)

3．1．2 奇异值分解

3．1．3 Logistic混沌映射

3．2 基于菲涅耳全息的图像认证水印

3．2．1 水印的嵌入及水印的提取

3．2．2 实验结果分析

3．2．3 结论

3．3 本章小结

第4章 一种基于全息的半脆弱图像认证及恢复水印算法

4．1 引言

4．2 有关半脆弱数字水印算法分析

4．3 相关理论基础

4．3．1 小波变换

4．3．2 Arnold置乱

4．3．3 格雷码

4．3．4 离散余弦变换

4．4 一种基于全息的半脆弱图像认证及恢复水印算法

4．4．1 水印的生成

4．4．2 水印的嵌入

4．4．3 水印的提取

4．4．4 图像认证及恢复

4．5 实验结果分析

4．5．1 水印的透明性分析

4．5．2 水印的鲁棒性分析

4．5．3 图像篡改及恢复分析

4．5．4 结论

4．6 本章小结

第5章 总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果