魏玲[1]2008年在《基于小波变换的图像数字水印算法研究》文中认为随着计算机技术和网络技术的迅速发展,数字多媒体信息在更容易获得的同时,也更容易遭受非法复制、伪造、篡改、侵权等攻击,而传统的基于密码学的安全措施对这些攻击显得力不从心,出于对数字产品本身及其原有者利益的保护,人们提出了数字水印技术。数字水印是将具有特定意义的标记(水印),按照某种给定算法嵌入到多媒体产品中,以实现对该产品的保护和认证,同时不影响该产品的使用质量。它一般具备叁个基本特征,即不可见性、鲁棒性及安全性。一般而言,数字水印算法按嵌入域可分为空间域方法和变换域方法。空间域方法比较简单,但这类方法对于极小的改动都很脆弱。在许多情况下,即使由于有损压缩的很小变化也可能使整个隐藏信息丢失。变换域方法是在宿主图像的重要区域嵌入水印,因而比空间域方法能够更好地抵抗压缩、剪切、缩放、滤波等攻击。事实上,这类算法不仅能更好地抵抗各种信号处理操作,而且还能保持对人类感观系统的不可感知性。目前主要有叁种变换域方法:离散傅立叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)。本文主要讨论小波域的数字水印算法,所做工作及创新表现在以下五个方面:首先对数字水印技术的研究背景、发展现状及算法现状作了综合性介绍,并对数字水印的基本概念特征、通用模型、分类、主要应用领域、典型算法、水印攻击分析以及系统评测等方面进行了总结和探讨。其次阐述了小波分析理论基础,图像置乱技术及其应用。根据小波变换前后总能量不变这一特点,通过计算与分析得出能量分布规律,同时也可以看到小波变换后各级子图针对各种攻击所受影响程度是不同的。对小波域数字水印算法作了细致的研究。阐述了小波域的数字水印嵌入方法首先应该解决的叁个关键技术:小波的选取、小波系数的选择以及如何充分利用人类视觉特性来平衡水印的鲁棒性和不可见性,同时对水印的嵌入位置的选择作了深入的分析,主要涉及低频和高频子带。提出一种基于DWT的数字水印算法,通过比较的方法实现水印信息的嵌入,并实现了水印的盲提取,仿真实验证明该算法的鲁棒性较好。提出了采用具有特殊意义的二值图像作为水印信息。本文将选用标志为“山东师范大学”的二值图像作为嵌入水印。在嵌入水印之前,对水印进行了预处理,将原始图像置乱成为杂乱信息,从而加强了水印信息的安全性及不可见性。与传统的使用伪随机序列的数字水印相比,有意义的数字水印将更具有可读性、实用性和直观性。最后借鉴已有的研究成果,提出一种基于小波变换的自参照图像数字水印算法,算法没有按照传统的方案选择在低频、中频或者高频嵌入水印,而是在小波域中通过对小波系数的修改得到原始图像的自参照图像,然后通过计算原始图像与参照图像的差值得到水印的嵌入位置。这不仅保证了水印的不可见性,同时也极大的增强了水印的鲁棒性。通过大量的仿真实验,证明本文算法在保证水印不可见性的同时,对常见的图像处理,如JPEG压缩、噪声、剪切、缩放以及滤波等,均具有较好的鲁棒性。最后,对本文的工作进行了总结,并对数字水印的发展方向作了展望。
李纲[2]2008年在《基于DWT的数字图像水印算法研究与实现》文中研究说明随着信息技术的快速发展,电子商务及大量商用多媒体业务的涌现,使得数字产品的版权保护显得尤为重要。版权保护问题是现在乃至将来相当长一段时期内的研究热点之一。数字水印技术是一种有效的数字版权保护技术,而基于彩色图像的数字水印技术是当前数字水印技术的研究热点。本文在研究了基于DWT数字图像水印基本算法的基础上,重点研究了基于彩色RGB图像的水印算法,在分析研究两种彩色图像中嵌入灰度图像水印基本算法的基础上,研究设计了一种基于块内分散嵌入的DWT算法,仿真实验结果表明了该设计算法的优越性。本论文主要工作如下:1.归纳了信息隐藏及数字水印技术的发展背景和研究现状,并阐述了课题的目的和意义。给出了数字水印系统的原理及数字水印的分类和典型的算法,分析了数字水印的基本特征、常见的攻击方法和评估标准。并比较小波变换相对其他变换域算法的优越性,论述了本文主要采用变换域DWT算法的原因。2.为了提高水印的安全性,本文在水印信息嵌入之前首先对水印信息利用Arnold变换和伪随机序列变换双密钥进行加密,增加了水印信息的安全性。3.研究了在灰度图像中嵌入二值图像水印,嵌入的方式为灰度图像叁级小波系数奇偶量化,以保证在水印提取过程中不需要原始图像参与,而且整个提取算法简单准确。实验结果表明本算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等一般的图像处理攻击具有较强的鲁棒性。4.研究了在彩色图像中嵌入灰度图像水印的两种基本算法,即基于关系的嵌入算法和基于位平面分解的嵌入算法,在此基础上,重点研究设计了基于块内分散嵌入的DWT算法,并进行了仿真实现。实验结果分析表明叁种算法所嵌入水印都具有良好的鲁棒性和不可见性,论文最后对这叁种算法进行了攻击实验比较,仿真结果表明,本文研究设计的算法比前两种具有更强的抗攻击能力。
薛琴[3]2008年在《基于混沌与块奇异值分解的小波域数字水印算法研究》文中提出随着信息技术和计算机网络的飞速发展,数字产品的信息安全问题成为了攸需解决的实际问题,引起了人们广泛的关注和研究。本文结合混沌理论、提升小波理论和奇异值分解理论对静态图像数字水印进行了研究,主要研究内容如下:(1)基于双混沌的小波域数字水印算法的研究及实现:首先利用Arnold置乱对二值水印信号进行初步加密,再利用另一密钥产生一组随机序列,将随机序列和初步加密的水印一起做最后的加密。接着将水印信息进行小波变换,将小波系数嵌入到原始图像小波分解后的所有子带中,嵌入深度随着实验效果进行调节。从水印的不可见性和鲁棒性这两个方面对实验结果进行分析评价,实验结果表明水印不仅具有良好的不可见性,并且具有较强的稳健性。(2)基于子图像抽取的块奇异值分解小波数字水印算法的研究及实现:介绍了两类基于奇异值分解的水印算法。算法在嵌入阶段,通过利用混沌序列对原始图像块进行编号,提取出若干块组成子图像,再对提取的子图像估计嵌入强度或量化值实现水印的嵌入。实验结果表明这两类算法很好地平衡了不可见性与鲁棒性。(3)基于双混沌与提升小波块奇异值分解的自适应图像水印算法的研究及实现:这两种算法均是在算法二的基础上修改进行的。算法中采用了图像的局部统计特性自适应决定修改阈值,利用不同的阈值严格控制系数的修改幅度,大大增强了算法的鲁棒性。最后对全文进行了总结和展望下一步的工作。
赵玉霞[4]2008年在《数字水印关键技术研究及应用》文中进行了进一步梳理随着Internet的日益普及,数字化多媒体信息的安全问题正日益成为人们关注的焦点。因此,如何既充分利用Internet的便利,又能有效地保护知识产权,已受到人们的高度重视。在这种背景下,数字水印技术正式诞生了。如今,数字水印作为知识产权保护的主要手段,正得到广泛研究与应用。本文在深入研究分析已有数字水印算法的基础上,运用混沌映射、提升小波等方法,就彩色数字图像水印技术进行了进一步的研究。本文的主要工作如下:(1)给出一种新的基于混沌序列的数字图像的置乱算法。算法采用两种性能较好的混沌映射—Logistic映射和Hybrid映射,同时置乱加密数字图像。通过仿真实验验证了方法的有效性,并对其加密的安全性给出了分析结果。(2)基于HVS、混沌序列和提升小波,给出一种新的自适应彩色数字图像脆弱水印算法。算法依据HVS的纹理掩蔽特性和不同分解层次的小波子块对噪声的不同掩蔽特性,给出各分块不同的水印嵌入强度,将水印图像自适应地嵌入到彩色载体图像;应用提升小波对载体图像进行小波分解,提高了算法的效率。大量仿真实验表明,算法效率较高、安全性高、隐藏效果和脆弱性好,能够起到图像认证作用。(3)提出一种基于混沌系统与提升小波彩色数字图像盲水印算法。算法考虑了HVS的纹理掩蔽特性,根据不同小波分解后的不同子带对噪声的不同掩蔽特性给出各子带不同的水印嵌入方法,使算法既有很好的隐藏效果又有很强的鲁棒性;采用扩频、Arnold变换、Logistic混沌映射和Hybrid混沌映射对水印进行置乱处理,保证了算法的安全性。大量攻击实验表明,该算法具有较好的鲁棒性和安全性。(4)提出一种基于混沌序列和提升小波的抗剪切攻击的彩色数字图像盲水印算法。算法根据不同小波分解后的不同子带对噪声的不同掩蔽特性,给出各子带不同的水印嵌入方法;对水印进行扩频处理,并采用两种混沌映射同时对扩频后的水印进行置乱预处理,进一步增强了算法的安全性。实验表明,该算法具有较高的效率、很好的隐藏性、安全性和鲁棒性,是一个有效的盲水印算法。(5)研究了双重水印技术,提出一种基于HVS和混沌系统的彩色图像双重水印算法。脆弱水印用来确认图像是否被修改,鲁棒水印用来进行版权保护。大量仿真实验表明该算法安全性高、隐藏效果好,但鲁棒水印的鲁棒性有待进一步加强。
唐旭[5]2008年在《基于傅立叶和图像特征的数字水印技术研究》文中指出随着计算机及网络技术的飞速发展,数字作品传播和拷贝变得越来越方便,同时使得数字作品的信息安全保护和版权保护也成为迫切需要解决的实际问题。数字水印是近年来在信息安全领域兴起的保护知识产权的新方法。它通过在原始数据中嵌入一些重要信息为受到版权保护的媒体数据的完整性和所有权归属提供完全和可靠的证据,以此达到防止数字产品的盗版和篡改目的。本文在详细分析了信息隐藏技术的特点和需求的基础上,从信息隐藏技术的应用角度出发,提出了一种基于小波域变换的图像数字水印算法和基于傅立叶域的有意义水印算法。在基于傅立叶域数字水印算法研究方面,主要做了如下工作:(1)为了提高水印的安全性,在嵌入水印之前首先对水印信息利用Arnold变换进行置乱。(2)为了提高传统相关性检测方法的准确率,嵌入水印时采用嵌入两个不相关伪随机序列的方法,大大提高了检测的准确率。(3)低频部分集中图像的大部分能量,修改这里容易引起失真,所以本文采用修改中高频部分的方法进行嵌入。(4)本文水印的检测方法为半盲检测,只需要原始水印的部分信息的参与,所以具有重要的现实意义。在基于离散小波变换的图像数字水印算法研究方面,主要利用人眼的视觉注意机制作为指导,依据在“图像的特征区域”中嵌入水印符合“水印信息应当充分利用图像的重要感知特征”这一思想,获取合理的图像水印嵌入区域嵌入水印,并且依据人眼视觉系统的视觉模型来保证水印的鲁棒性与图像视觉质量。最后通过实验的方法验证了本算法具有较强的鲁棒性,而且加入的水印不会影响图像的视觉质量,并能够有效地进行水印的提取与检测。对DCT域数字水印技术进行了研究和试验,分别对压缩、剪切、模糊、加噪等情况下的鲁棒性进行了测试。
戴涛[6]2007年在《基于小波变换的数字图像水印算法研究》文中提出随着多媒体技术和网络技术的广泛应用,对图像、音频、视频等多媒体内容的保护成为迫切需要解决的问题。数字水印作为版权保护的重要手段和一种新型的信息隐藏方法,近几年得到了迅速发展。数字水印是指永久嵌入到原始数字信息(载体信息)中的、不影响原始信息的使用并可通过某种方式鉴别的数字信号或模式。数字水印技术利用某种算法将标志性信息(如签名、身份验证信息、拷贝控制信息等)加入到多媒体信息中,同时不影响原媒体的价值和使用。本文主要研究了基于小波变换的数字图像水印技术。本文首先简要介绍了数字水印的基本概念、产生的背景,以及数字水印的发展历史、现状和面临的主要问题。然后,给出了数字水印的原理、特点、分类以及评价标准,还有小波变换的基础理论,这些都是基于小波变换的数字水印基础。在此基础上,本文介绍了一种传统的基于小波变换的数字水印算法,这种算法将数字水印小波分解后的各个子带,嵌入到原始载体图像第叁级小波子带中去,实现了水印的嵌入,试验结果显示该算法具有一定的不可见性和鲁棒性。但是由于嵌入强度在嵌入的各个子带中是一样的,所以,一方面,容易造成图像质量的下降,影响了水印的透明性和鲁棒性;另一方面,也没有完全利用载体图像的水印容量,造成浪费。基于上述原因,本文提出了一种新的灰度图像水印自适应嵌入与自适应提取的方法。该方法基于小波变换的多分辨率特性,结合人类视觉系统的掩蔽特性,利用小波域块能量及图像纹理特性选择水印嵌入的位置,并根据噪声可见性函数的特点自适应地选择嵌入强度。并给出了实验结果,试验结果表明该方法具有较好的不可见性和鲁棒性。最后,本文介绍了两种数字图像盲水印技术,然后提出一种新的基于块均值的非均匀量化数字水印技术。盲水印技术就是一种不需要原始数据参与,可直接根据水印数据来提取出水印信号的水印算法。本文首先介绍了一种基于临近关系的盲水印算法,该算法利用图像的相邻像素的特征平均值对载体图像进行水印嵌入。然后,在此基础上介绍了一种基于奇偶判决的图像自适应盲水印算法,该算法利用图像小波系数的相邻特征平均值和奇偶判决法在图像小波域的二阶子带上嵌入水印,试验结果表明该方法具有不错的不可见性和鲁棒性。在奇偶量化判决法的基础上,提出了一种新的基于块均值的非均匀量化数字水印技术,试验结果表明,该算法也具有不错的不可见性和鲁棒性。
唐沛钦[7]2017年在《基于压缩感知的数字图像水印技术》文中研究指明伴随着通信网络技术的提升,数字媒体的应用变得愈加广泛。音频、数字图像及视频的出现给人与人之间的交流提供了许多方便,也极大地丰富了人们的生活。然而,数字媒体技术在提供便利的同时,也附带着大量信息安全问题,如信息恶意修改、攻击及版权盗窃等。为有效避免数字媒体信息可能面对的安全性问题,研究者们提出了数字水印技术,并取得了一定成果。本文以数字图像水印技术作为研究目标,重点研究稀疏表示理论、压缩感知技术与数字水印技术相结合的盲水印算法。主要内容及研究成果如下:(1)简要介绍了数字图像水印的研究背景、研究意义、发展现状,并对目前常见的数字水印技术做出对比和归类。分析了压缩感知理论在应用于数字图像水印时存在的优势及特点,为图像水印系统的设计提供参考依据。在此基础上,提出有待进一步研究的问题,并对论文主要内容及章节安排进行介绍。(2)针对稀疏表示理论应用于图像水印技术时出现算法不稳定、水印提取易出错等问题,本文在匹配追踪算法(MP)的基础上提出了基于最小灰度值匹配追踪算法(MGV-MP)。MGV-MP算法能保证载体图像在经过有限次迭代运算后被完全分解,避免了水印的嵌入和提取过程出现先水印信息溢出或被抹除的情况,为稀疏表示理论的应用提供有力支撑。(3)针对现有彩色图像水印存在算法单一、性能不稳定等问题,本文尝试将稀疏表示理论引入到图像水印技中。算法首先采用K-SVD及学习优化算法得到一种适用于数字水印技术的二值冗余字典,再利用二值冗余字典和基于最小灰度值匹配追踪算法,对载体图像绿、蓝两通道进行稀疏分解,最后通过修改稀疏系数来实现水印信息的嵌入。仿真结果表明,所提算法性能优越,满足水印应用的基本需求,具有较好的实用价值。(4)针对传统数字图像分块水印算法水印不可见性不足、鲁棒性差等缺点,提出了一种基于边缘检测和压缩感知理论的图像分块水印算法。首先通过边缘检测和分块策略将载体图像分割成不重迭的图像块,然后从中选出适合于隐藏水印信息的目标图像块,最后利用奇异值分解(SVD)和压缩感知变换在目标图像块中嵌入水印,并对水印信息进行加密。实验结果表明,本文算法在不可见性及鲁棒性方面表现优异,同时算法实现简单,安全性高。
胡国仁[8]2007年在《基于小波变换域的数字图像水印算法研究》文中研究说明随着互联网和多媒体技术的快速发展,数字媒体的版权保护成为迫切需要解决的问题,数字水印技术正是为了解决此问题而出现的一个新的研究方向。变换域数字水印因其具有抗各种信号失真能力强的特点,成为当前数字水印的研究热点。而离散小波变换(DWT)由于具有时频双重特性、与JPEG2000压缩标准兼容、与人类视觉系统HVS相匹配等特点,日益成为变换域数字水印的主要工具。不可见性和鲁棒性是数字水印的两个基本特征,即嵌入水印后图像应与原始图像在视觉上差别不大且经过信号处理后应能够提取出较完整的水印。水印嵌入位置和嵌入强度对水印的鲁棒性和不可见性起着决定作用。本文首先对基于小波变换的数字图像水印算法进行了分析,发现:现有小波变换域数字图像水印算法主要可分为以下两类:一是在低频子带中嵌入水印;二是在高频子带中嵌入水印。由于人眼对低频部分远比对高频部分敏感,所以选择第一类方法在低频子带中嵌入水印时水印的鲁棒性较好,但却容易引起图像质量的下降从而影响水印的不可见性;选择第二类方法在高频子带中嵌入水印时水印的不可见性较好,但嵌入的水印容易被有损压缩等信号处理操作所破坏,从而影响水印的鲁棒性。为了克服上述两类方法的不足,本文提出了一种新的在小波变换中频部分嵌入水印的算法。本算法的创新之处在于:从小波变换后的中频部分选择待嵌入系数,并根据人类视觉特性对嵌入强度进行调整。该算法的步骤为:首先对图像进行叁层小波变换,将变换后系数分为低频(LL3)、中频(LH3、HL3、HH3、LH2、HL2、HH2)和高频(LH1、HL1、HH1)叁部分;其次,从中频的六个子带中,根据层阈值选择待嵌入系数;最后,利用乘性规则将水印嵌入到选出的待嵌入系数上,并根据人类视觉系统的频率掩蔽特性对嵌入强度进行自适应调整。实验结果表明,本文提供的方法能够使水印的鲁棒性和不可见性都有所提高,嵌入水印后图像质量没有明显下降,并且进行有损压缩、中值滤波、剪裁及附加噪声等处理后,均能提取出有效的水印。对于灰度图像和彩色图像,本文方法具有通用性。
沙志鸿[9]2015年在《基于双变换域彩色数字图像水印算法研究》文中研究表明互联网发展至今,在网络带给我们方便的同时也带来了很多数字产品的安全问题和版权保护问题,而数字水印(Digital Watermarking)技术的出现可以作为一种有效的版权保护技术来保护数字产品的版权。目前,多媒体数字产品水印算法研究大多数是针对图像和音频视频方面,而其中对图像水印算法的研究是一个重点。目前,彩色数字图像水印技术面临的主要技术问题是如何在不可见性和鲁棒性中取舍,其中水印的不可见性会直观地影响载体图像的视觉效果,水印的鲁棒性主要反应图像中水印抗攻击的能力。根据水印嵌入载体图像的位置(嵌入域)的不同,可分为基于空间域和变换域的水印嵌入算法。由于基于空域的算法容易实现但在鲁棒性上表现不好,而基于变换域的算法是将水印的能量散布到所有像素上,所以它兼顾了不可见性和鲁棒性,因而本文主要对彩色图像上基于变换域的水印算法进行研究。论文首先对数字水印的产生背景、基本原理、影响以及目前国内外的研究现状进行了概述,其次介绍了目前针对数字水印算法的各种图像攻击方法。目前两种主要的变换域算法分别是离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT),论文首先介绍了离散余弦变换(DCT)和Arnold图像置乱技术,并针先对灰度图像提出了基于DCT和QR码的数字图像水印算法,其中引入了二维码技术用二维码图片代替普通水印。一方面利用二维码的特性抵抗数字图像的几何攻击,另一方面也实现了对二维码的加密,仿真结果也表明算法具有一定的可靠和稳定性。然后,本文对基于双变换域的水印算法进行了研究并结合上一步内容提出了针对彩色图像的基于DCT与DWT的相结合的水印算法,仿真结果表明双变换域的水印算法较之前有了一定的性能提升,最后对全文进行了概括总结并对水印算法研究工作进行了进一步的展望。
何延强[10]2014年在《用于图像认证及恢复的水印算法研究》文中指出摘要：随着信息技术的飞速发展,图像、视频等数字作品的创作、拷贝和传输更为快捷方便,同时也带来了未经授权的存取、拷贝、修改和交换等侵犯版权所有人权益的问题,保护数字多媒体作品的版权,并且确保作品的真实和完整成为了需要解决的新挑战。数字水印技术正在此时出现,借助嵌入在数字作品中的特殊水印信息来证明版权归属以及认证数字产品内容的完整性。近年来,基于数字水印信息的图像篡改的定位以及恢复也受到了国内外学者的关注,此类水印算法以代表图像内部特征的信息作为水印,嵌入到图像本身,检测时提取出水印信息,定位数字图像中被篡改的区域,利用隐藏在数字图像中的水印对篡改图像进行恢复。针对上述问题,本论文在可实现篡改检测定位并能恢复被篡改区域的图像认证水印算法方面进行了研究,具体工作如下：1.提出了一种基于HVS的数字水印自适应嵌入技术。水印的不可见性是水印算法的重要特性,即数字图像中嵌入水印信息后,不会对图像质量产生明显影响,并且嵌入的水印信息不被轻易察觉。利用人类视觉系统的特性,选择数字图像的区域像素方差值来决定自适应嵌入的位置,在图像纹理较复杂的区域嵌入水印。通过自适应嵌入在保证所需水印载荷的情况下,尽可能地减小了嵌入水印对数字图像的影响,提高了水印算法的不可见性。2.提出了一种可定位图像篡改区域并恢复原始图像的水印算法,以保护数字图像的内容完整性。嵌入图像的水印分为用于篡改检测的随机序列水印和用于图像恢复的内容水印。其中内容水印由两部分组成,一部分来自图像每个2×2块的像素平均值做量化处理,保证恢复精度的同时减小了水印嵌入量；另一部分是图像每个4×4块的像素平均值,通过自适应的方式嵌入原始图像,在对原始图像质量影响很小的情况下,提高了恢复后图像的质量。论文对上述算法进行了具体实现,通过大量仿真实验,分析了算法的性能。实验结果表明,算法的水印不可见性良好,并能对图像的篡改区域进行精确定位,篡改恢复后的图像质量较高。进一步与其他算法的性能比较可知,本文算法在水印不可见性、定位精确度以及恢复图像的质量叁方面均具有优势。
参考文献：
[1]. 基于小波变换的图像数字水印算法研究[D]. 魏玲. 山东师范大学. 2008
[2]. 基于DWT的数字图像水印算法研究与实现[D]. 李纲. 武汉理工大学. 2008
[3]. 基于混沌与块奇异值分解的小波域数字水印算法研究[D]. 薛琴. 西北大学. 2008
[4]. 数字水印关键技术研究及应用[D]. 赵玉霞. 西北大学. 2008
[5]. 基于傅立叶和图像特征的数字水印技术研究[D]. 唐旭. 苏州大学. 2008
[6]. 基于小波变换的数字图像水印算法研究[D]. 戴涛. 浙江大学. 2007
[7]. 基于压缩感知的数字图像水印技术[D]. 唐沛钦. 湖南工业大学. 2017
[8]. 基于小波变换域的数字图像水印算法研究[D]. 胡国仁. 天津工业大学. 2007
[9]. 基于双变换域彩色数字图像水印算法研究[D]. 沙志鸿. 安徽理工大学. 2015
[10]. 用于图像认证及恢复的水印算法研究[D]. 何延强. 北京交通大学. 2014
标签：计算机软件及计算机应用论文; 数字图像论文; 数字水印论文; 小波变换论文; 鲁棒性论文; 自适应算法论文; 算法论文;