李笑平[1]2006年在《基于小波变换的图像数字水印技术研究》文中认为随着计算机技术、通信技术的飞速发展,使得这些技术极大地丰富了我们的生活。由于数字化信息具有传播方便、快捷、易于复制等优点,为我们获取信息、进行交流提供了极大的便利。但随之而来的数字产品的版权所有者和合法使用者的权益就受到了侵害,为了版权的保护,数字水印技术就逐渐成了数字产业界的一个热门课题,研究成果虽然层出不穷,但是数字水印技术远未成熟,许多问题尚未得到解决。基于空间域的数字水印技术具有运算简单,嵌入容量大的特点,在水印技术发展之初得到广泛研究,但因其鲁棒性太差而逐渐被变换域方法所代替。小波分析可以将一个时域信号进行多分辨分解,人类视觉系统又有对低频信号敏感度高而对高频信号敏感度低的特点,因此小波变换技术就常被应用到数字水印中来。前人的许多算法虽然在鲁棒性或其它方面会有很大的进展,但这些算法在水印系统的载体容量、水印容量、鲁棒性、不可见性这几个因素的协调上缺乏灵活性。一种基于小波变换的自适应的数字图像盲水印算法就是针对这个问题而提出来的,并在Matlab和photoshop的环境下对该算法进行了实验。实验结果表明该算法对锐化、滤波、JPEG2000压缩等攻击手段具有较强的鲁棒性,且该算法可以根据水印系统具体的不同要求,通过设定参数,能很好的协调载体容量、水印容量、鲁棒性、不可见性这几个因素之间的关系。
余波[2]2007年在《基于小波变换的数字水印算法研究》文中提出随着计算机网络的飞速发展和多媒体技术的广泛应用,人们可以非常方便地从网络上获取多媒体产品。因此,数字多媒体的信息安全﹑版权保护和完整性认证问题就成为迫切需要解决的重要问题。数字水印技术就是在这样的背景下诞生的,随着研究工作的不断深入,应用领域也在不断地扩大。因此,对数字水印技术的研究不但有着重要的理论意义,更有着非常重要的实用意义。小波分析又称为多分辨率分析,是在傅立叶分析的基础上发展起来的新兴学科,具有非常广泛的应用范围。JPEG2000采用小波图像压缩编码为核心技术,使得嵌在小波域的水印在JPEG2000有损压缩下不会被去除,同时小波变换的多分辨分析与人类视觉特性的一致性,使得可以根据HVS(Human Visual System)自适应地选择水印嵌入的位置和嵌入的强度,以保证嵌入水印的不可见性与算法的鲁棒性具有很好的平衡性。所以,基于小波变换的数字水印技术是目前的一个研究热点。本文主要研究基于小波变换的数字水印算法。首先,详细地阐述了数字水印技术的基本原理﹑应用范围和一些典型的数字水印算法;其次,简单介绍小波分析理论及其在数字水印技术中的应用;最后,根据目前数字图像水印技术的研究现状,研究了叁种基于小波变换的数字水印算法:基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法﹑基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印算法和基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。
潘良刚[3]2008年在《基于人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法研究》文中认为安全问题是当前网络多媒体应用中比较突出的问题,目前用于解决该问题的技术很多,其中的数字水印技术,尤其图像数字水印技术,以在版权保护方面的独特优势而引起人们的普遍重视,成为当前研究的热点。它将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中,用来跟踪多媒体数据的发布和使用。数字水印的特殊应用要求嵌入的水印信息不仅具有不可见性,并且针对不同的应用要求水印应该具有抵抗诸如JPEG压缩、图像增强处理、几何变形等各种攻击的鲁棒性。人是评价图像的主体,因此人类视觉系统(Human Visual System,HVS)理论对图像数字水印技术显得非常重要。充分利用HVS的视觉掩蔽特性,有助于设计出感知性能良好的数字水印算法。小波分析是目前国际上广泛应用的分析工具,具有良好的时频分析特性,并且已经被广泛地应用于图像处理的各个领域。小波变换的低复杂度、空间-频率局部化等特性,为提高水印算法的性能提供了条件。此外,由于小波变换的多分辨率分析特性与HVS特性的一致性,这对于根据HVS选择适当的水印嵌入位置和嵌入强度提供了很大的帮助。首先,本文分析了数字水印的研究意义、国内外研究现状、主要应用领域和发展趋势。并从起源、基本原理、基本特征、分类、通用模型、性能评估指标和经典算法等几方面对数字水印进行了概述。其次,简要介绍了小波变换的定义、小波变换的性质、二维图像小波分解、及小波理论在数字水印中的应用。再次,介绍了HVS的基本结构和特征,概述了现有的恰可察觉差异(JustNoticeable Difference,JND)模型,并根据水印嵌入对象不同对其进行了分类;随后,分析了现有JND模型的特点和存在的问题,定义了新的基于小波域的亮度掩蔽函数和纹理特征函数,确定了它们各自的权重,提出了新的JND模型。最后,根据新的JND模型,本文提出了两种基于小波变换的自适应数字图像水印算法。第一种算法是基于小波系数的自适应数字水印算法。该算法用有意义的二值图像水印来替代随机序列,先将水印通过Arnold置乱加密后再全部嵌入到垂直子带系数中。该算法利用了本文提出的新JND模型对水印嵌入强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可见性。第二种算法是基于小波系数块的自适应双重水印算法。该算法在利用小波变换将原始载体图像分解成四个小波频带后,将一个有意义图像水印和一个伪随机序列(本文分别称为识别水印和确认水印)通过不同的方式嵌入到不同的频带中。为增强算法的安全性和不可见性,先对识别水印进行Arnold置乱,再利用本文提出的新JND模型计算每一个小波系数块的JND估计值后,将其嵌入小波系数的垂直子带系数中。确认水印是通过识别水印与伪随机序列运算后得到的,它被分散地嵌入在小波变换的低频系数中。在水印的提取与检测阶段,本文应用了统计学假设原理,分别实现了对识别水印的盲提取和确认水印的盲检测。算法中很多参数和种子可以作为密钥,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印。实验结果表明了该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性。
程雄[4]2008年在《一种基于离散小波变换的图像数字水印算法》文中认为信息隐藏是进行产品版权保护的一种手段。随着数字化和网络化的飞速发展,信息隐藏技术成为当前信息科学领域研究的热点。数字水印技术是信息隐藏技术的一个主要分支,该技术将不可见信息嵌入到数字化媒体中,然后通过对不可见信息的检测来跟踪图像的使用情况,从而实现信息隐藏、存储、版权保护等功能。不可见性和鲁棒性是数字水印的两个基本特征。由于人眼对图像低频部分远比对高频部分敏感,所以选择在低频子带中嵌入水印时水印的鲁棒性较好,但容易引起图像质量的下降从而影响水印的不可见性;选择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破坏,从而影响水印的鲁棒性。设计出一种既能保证不可见性又能获得较好鲁棒性的水印嵌入方法是论文的目标。基于小波理论,论文对数字水印技术作了以下几个方面的分析与研究工作:(1)研究了数字水印技术的原理、水印系统模型、经典的水印算法及水印攻击方法;分析并实现了基于Arnold变换的水印信息预处理技术。(2)研究了小波多分辨分析思想及二维离散小波变换的Mallat分解与重构算法,并给出了Mallat算法的滤波器实现方案;分析并实现了基于小波变换的数字图像分解技术;结合实验验证了低频和高频两种水印嵌入方案在数字水印鲁棒性和不可见性方面所存在的缺陷,并提出了改进思路。(3)论文对上述两种水印嵌入算法进行了改进,设计了一种在小波域中、低频部分嵌入水印的算法。该算法对宿主图像进行叁级小波变换,根据局部最大值原则,从小波变换后的中、低频子带中选出小波系数嵌入水印,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,达到水印可见性和鲁棒性的最佳折中。论文通过大量的攻击实验,分析了算法的性能。实验结果表明,论文提供的方法能够使水印具有较好的不可见性和较强的鲁棒性,对常见的信号处理操作,如噪声干扰、JPEG压缩、图像剪切以及滤波等操作都具有较好的抵抗能力。
李纲[5]2008年在《基于DWT的数字图像水印算法研究与实现》文中研究表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。
胡婧[6]2008年在《基于人眼视觉的小波变换数字水印算法》文中指出随着数字技术和因特网的发展,图像,音频,视频等各种形式的数字作品纷纷以网络形式发表,其版权保护成为迫切需要解决的问题。多媒体数据本身的安全保护有特殊的要求,如要求加密算法具有低计算强度,加密的安全性不依赖算法的复杂度,对数据的安全保护不能影响其可用性的等。传统的密码学对其保护不是十分有效,新兴的数字图像水印技术作为版权保护的重要手段,是近几年来图像保护技术研究领域的一个热点,而小波分析的理论是目前国际上科技学术届高度关注的前沿领域。反复的实践证明,在众多的数字水印算法中,小波变换的算法具有比其他的算法优越的特性,能够很好地实现对数字产品的保护和认证。本文首先阐述了数字水印技术的国内外研究背景及研究进展和现状,系统地介绍了数字水印的基本原理,分析了数字水印的特点、分类、应用范围,同时也介绍了离散小波变换的基本理论,在理论基础部分介绍了小波分析的发展历史,小波分析的基本概念,多分辨率分析,Mallat算法,小波变换的特点,小波理论在图像处理中的应用。接着介绍了几种图像置乱算法,最后重点介绍了基于人眼视觉的离散小波变换的数字水印算以及对其的改进。小波变换的基本思想是将图像多分辨率分解到时间域和空间域上,不同的分解尺度对应不同的频率范围。低频分量保留了图像的主要信息,决定了人眼的感知度,而高频分量集中了图像的边缘和纹理特征,如果把水印嵌入到低频,会导致图像的视觉效果下降,如果把水印嵌入到高频,则经过一般图像处理后,高频部分的信息容易丢失,鲁棒性会降低。基于以上因素,应该将水印嵌入到图像的中频系数中,这样保证了水印的不可见性,也加强的算法的鲁棒性。为了在不破坏原始图像质量的情况下嵌入更多的水印,本论文结合人眼视觉特性及分存技术,提出了小波域低、中频域的水印嵌入及提取算法。试验结果表明改进后的水印算法,能够使水印的不可见性、强壮性及容量叁者之间达到很好的平衡,对水印图像的噪声攻击、压缩及剪切攻击都有较强的鲁棒性,是一种切实可行的算法,对现有的小波域数字水印算法具有非常积极的意义。
汪爱莲[7]2007年在《基于倒谱分析和小波变换的数字音频水印算法研究》文中进行了进一步梳理本文以直观二值图像作为水印信息,在分析数字音频水印技术特点和需求的基础上,从提高数字水印的不可察觉性和鲁棒性出发,结合倒谱变换和小波变换的特性,对已有算法进行改进,提出两种用于版权保护的频域数字音频盲水印算法。其一,针对基于倒谱域统计均值的数字音频水印算法在透明性和健壮性方面的不足进行了改进。在水印嵌入前的预处理中,使用混沌序列加密和重复编码(一种简单的纠错编码)的方法来提高水印信息的安全性和数字水印的鲁棒性。本文中采用5倍重复码对水印信息进行纠错。其二,为提高数字音频盲水印算法的鲁棒性,在引入重复码的基于倒谱域统计均值的数字音频盲水印算法的基础上,讨论采用离散小波变换和复倒谱变换相结合的二次变换来取代只使用复倒谱变换方法的可行性。小波变换具有多分辨率特性,复倒谱变换具有解相关的能力和倒谱系数均值大多趋于零等优点,本文把两者的优点结合起来,用离散小波变换得到的低频分量做复倒谱变换得到其倒谱系数用于嵌入数字水印信息的方法来提高数字水印算法的性能。本文对上述两种算法均进行大量不可感知性和鲁棒性实验。实验结果表明,两种音频盲水印算法都具有良好的不可察觉性和鲁棒性,重复编码的引入在总体上增强了算法对噪声污染、低通滤波等常见信号攻击的抵抗能力。
丁震[8]2007年在《基于提升小波变换的数字水印研究》文中研究指明随着信息技术的飞速发展以及计算机技术的日趋成熟,信息安全成为当前信息产业的一个焦点。数字水印技术作为一种新型的信息隐藏技术,在数字产品的版权保护、原始数据的真实性、完整性的鉴别等方面具有无可比拟的优势,成为新兴的信息安全技术。相比于空域数字水印技术,变换域水印技术的安全性和抗攻击性能力强,是数字水印技术研究的重点所在。随着新的图像和视频压缩标准的施行,基于离散小波变换的数字水印技术成为研究的热点。但是,由于离散小波变换是一种浮点小波变换,难以精确的重构原始图像;而提升小波变换是一种整数到整数的小波变换,能够精确的重构原始图像,因此,基于提升小波变换的数字水印技术能够最大限度的减少重构图像的失真。本文基于提升小波变换技术,分别研究了鲁棒水印和脆弱水印算法。首先,研究了小波域小波系数的分布特征,结合人眼视觉特性的研究成果,认为在低频子带嵌入水印的效果要由于在高频子带嵌入的方法。其次,利用Logistic混沌映射方法,对二值水印图像和灰度水印图像分别进行了置乱加密处理,并给出了相应的加密和解密方法,并通过实验验证了该算法的安全性和可靠性。再次,给出了一种简单的二值水印的非盲水印嵌入算法,并对低频子带嵌入算法和高频子带嵌入算法的效果以及对图像操作和恶意攻击的鲁棒性进行了对比分析。实验表明,低频子带嵌入算法相比于高频子带嵌入算法具有更好的抗攻击和操作的鲁棒性。针对灰度水印,给出了一种RGB彩色图像的灰度水印分块嵌入的半盲水印算法,并通过实验验证了该算法具有一定的鲁棒性。该算法对滤波、剪切、拷贝、JPEG压缩、噪音等攻击具有较好的稳健性。最后,基于RSA加密算法和Logistic混沌映射技术,结合图像的提升小波变换,给出了一种脆弱数字水印算法。该算法只需要保留RSA解密密匙和混沌序列的分枝参数以及嵌入的子带名称,即可进行水印的提取和检测工作。实验表明,该方法对图像处理具有极强的敏感性。
阳婷婷[9]2008年在《基于多小波变换的数字图像水印技术研究》文中提出随着多媒体和Internet的迅速发展,对数字产品的保护和信息安全的迫切需要使得数字水印技术成为多媒体信息安全研究领域的一个热点问题。基于小波的多媒体水印算法近年来受到人们高度重视,特别是多小波技术的出现,使该领域的研究得到了更大的发展。多小波分析是目前国际上最新的时频分析工具,并且已经逐渐应用于图像处理的各个领域。它比单小波具有更大的自由度,它既保持了单小波所具有的良好的时频特性,又克服了单小波的缺陷,可同时拥有许多良好的性质,如对称性,短支撑性,正交性和高阶消失矩等,因而多小波比传统的单小波具有更广阔的应用前景。本文分别以静态的灰度图像和彩色图像为研究对象,对用于图像版权保护的多小波域的稳健数字水印技术进行了深入的研究。主要研究工作如下:1、将多小波思想引入数字图像水印中,在Dugad提出的基于小波变换的经典水印算法基础上进行改进,将水印信息嵌入到多小波叁层分解的中频带。根据多小波细节特征改进Dugad选取的阈值公式。2、利用人工智能技术来改进前面的数字水印算法,提出了一种基于遗传算法的多小波图像水印算法,利用遗传算法进行参数优化,在不同频域的分解子图中搜索最优嵌入阈值、检测阈值以及嵌入强度来提高水印的不可见性及鲁棒性。3、将图像的多小波多分辨分析和人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应相结合,提出一种彩色图像的自适应水印算法,将水印嵌入到彩色图像的各个颜色分量的多小波分解的低频带和中频带。使彩色图像不同颜色分量的多小波系数在HVS特征的影响下做自适应修改来解决可视失真,并通过两次嵌入水印的方法来增强水印的鲁棒性。实验验证了上面叁个多小波域的水印算法比相应小波域的水印算法具有更好的不可见性,同时对于各种常见攻击体现出更强的鲁棒性。
于帅珍[10]2006年在《基于混沌加密和小波变换的数字水印算法研究和实现》文中提出数字通信、网络以及计算机技术的不断发展和日趋成熟，促进了多媒体技术的迅速普及和应用，但随之也带来了一系列问题，多媒体版权的保护问题已经成为目前讨论的热点问题之一。作为一种主要的解决途径之一，数字水印技术被提出并得到了广泛和深入地研究。 本文对彩色静止图像数字水印技术进行了研究，提出了基于混沌映射和小波变换的有含义的数字水印算法。与传统的使用伪随机序列的数字水印相比，有含义的数字水印则更具有可读性、实用性和直观性。但它同时也带来了两个问题：一是水印嵌入时要保留伪随机噪声的一些优点；二是水印检测时要求正确率极高。这两个问题在本文中得到了很好的解决。 本文提出了一种基于Logistic映射的混沌序列二值图像加密算法，该算法具有保密性强、实现简单、加密后的水印图像具有良好的伪随机性的优点。 本文采用了盲检测水印技术，检测时不需要原始图像的参与。而目前许多水印算法采用了需要原始图像参与的非盲检测技术，这在实际的版权保护的应用中受到了限制。 提出了一种基于混沌加密和小波变换的鲁棒水印算法，利用了人眼视觉的掩蔽特性，在彩色图像的蓝色分量小波域的最低层逼近系数分块矩阵中，采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印，而现有的基于小波域的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频中。水印检测时可以采用两种方案，从而使该算法的抗剪切能力较强。实验结果表明该水印系统不仅较好地保持了图像的质量，对JPEG压缩、噪声污染、滤波、缩放、图像锐化、马赛克效应、剪切和联合攻击等图像操作都显示了较强的鲁棒性。
参考文献：
[1]. 基于小波变换的图像数字水印技术研究[D]. 李笑平. 华中科技大学. 2006
[2]. 基于小波变换的数字水印算法研究[D]. 余波. 武汉科技大学. 2007
[3]. 基于人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法研究[D]. 潘良刚. 华中师范大学. 2008
[4]. 一种基于离散小波变换的图像数字水印算法[D]. 程雄. 武汉理工大学. 2008
[5]. 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
[6]. 基于人眼视觉的小波变换数字水印算法[D]. 胡婧. 北方工业大学. 2008
[7]. 基于倒谱分析和小波变换的数字音频水印算法研究[D]. 汪爱莲. 江西理工大学. 2007
[8]. 基于提升小波变换的数字水印研究[D]. 丁震. 山东大学. 2007
[9]. 基于多小波变换的数字图像水印技术研究[D]. 阳婷婷. 长沙理工大学. 2008
[10]. 基于混沌加密和小波变换的数字水印算法研究和实现[D]. 于帅珍. 华东师范大学. 2006
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