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基于二值图像数字水印技术的票据防伪方法研究

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 文章主要内容和章节安排

第二章 数字水印相关技术介绍

2.1 数字水印技术概述

2.2 二值图像数字水印概述

2.3 本章小结

第三章 用于票据防伪的基于打印扫描乘性不变量模型的二值图像水印算法

3.1 引言

3.2 打印扫描乘性不变量模型

3.3 乘性不变量模型在票据防伪中的应用

3.4 本章小结

第四章 基于加性模型的二值图像水印算法

4.1 引言

4.2 算法原理

4.3 实验结果和分析

4.4 本章小结

第五章 票据字体二值图像的大容量水印像素翻转算法

5.1 引言

5.2 算法原理

5.3 实验结果和分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 下一步的工作

致谢

参考文献

附录:

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摘要

保证票据的安全是维护国家经济正常运行的重要方面。传统的票据防伪一般采用纸张防伪、油墨防伪、印刷技术防伪和制版防伪等手段,这些传统的票据防伪手段在可以起到一定程度的防伪的效果,但是也存在着很多的不足,如何采用高效的数字方法对票据进行防伪已经成为亟待解决的问题。票据在印刷过程中采用的是二值印刷,基于这一特点可以将票据图像看成是二值图像,然后采用二值图像的水印技术对票据图像嵌入数字水印。设计基于抗打印扫描的二值图像水印方法是本文研究的重点,并对其中涉及的翻转点模型等也进行了研究。
  二值图像具有不同于灰度或彩色图像的特殊性,即图像只有黑白两种像素值,与彩色和灰度图像的像素范围相比,这种非黑即白的特性导致了二值图像的像素值没有任何的冗余空间,这就给二值图像水印技术带来难点。根据人眼视觉系统模型,小幅度修改图像少量像素的像素值并不会引起人眼的感知变化,由于彩色和灰度图像的像素范围较大,像素值的冗余空间较大,因此小幅度的修改其图像的像素值不会产生引起人眼的注意。但二值图像只有黑白两种颜色,像素值没有任何的冗余空间,水印信息的嵌入即是把黑(白)色像素改为白(黑)色像素产生的视觉反差都是极大的,尤其是在图像非边界上的修改很容易引起人眼的注意,因此在二值图像中嵌入水印信息要比在彩色图像或灰度图像上困难的多。
  本文根据围绕基于抗打印扫描的二值图像水印方法的票据防伪这一主题展开了研究,文章主要包括下面的内容:
  1.乘性不变量模型对打印扫描过程用数学上的卷积过程来建模,通过这种模型推导出打印扫描前后的一种不变量关系。但这种模型是不精确的模型,不变量很容易受到干扰,本文给出了乘性不变量模型的漏洞以及干扰的原因。推导并分析了打印扫描的乘性不变量模型,根据乘性不变量模型给出二值图像的水印嵌入和提取算法,并且给出了如何在票据上应用乘性不变量模型来进行票据的防伪。
  2.本文提出了一种基于加性模型的打印扫描不变量,采用这种不变量来设计水印算法,基于加性模型的水印算法对二值图像具有普世性,可以应用于普通的二值图像,并且打印扫描加性模型是精确模型,提取水印信息的稳定性要高于乘性模型。乘性不变量只能适用于字符二值图像,也就是各字符图像之间能够精确的切分,因此不能应用在普通的二值图像上面。而且乘性不变量模型是一个不精确的模型,必须在一定的水印强度下嵌入水印信息否则由于乘性不变量模型的不精确造成的波动很可能使水印信息在打印扫描后不能正确的提取。针对上面两个问题,该算法首先对二值图像根据一定的约束条件进行图像扩充,根据水印位数对扩充后的二值图像进行下采样形成二值图像的缩略图。在缩略图上根据打印扫描误差扩散的加性叠加模型在可翻转点上进行像素翻转来嵌入水印。对各个嵌入水印的缩略图进行采样的变换逆变换得到嵌入水印的二值图像。打印扫描后的图像同样进行图像扩充并和下采样得到缩略图,通过比较每个缩略图的黑色像素点数和缩略图的平均像素点数可恢复水印信息。
  3.针对已有像素翻转方法仅适合小容量翻转的问题,本文提出一种适用于二值图像嵌入大容量水印的像素翻转算法。该算法包括二值字体图像的插值缩放、像素的连通平滑评分、SSIM结构相似性评价和偏重心移动像素去噪,二值字体图像的缩放保证了缩放后的字体图像保持了较好的字体图像的特征,连通平滑评分保证了翻转后的像素点保持了较高的连通性和平滑性,SSIM结构评价保证了替换的模式具有较高的结构上的相似性,偏重心移动使最终的二值字体图像更加平滑和符合字体的特征。实验对比表明,通过我们的方法得到的字体二值图像不但符合字体的结构特征而且具有更大的嵌入量,这对当翻转像素量较大时比较适合。

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