茅耀斌[1]2003年在《基于混沌的图像加密与数字水印技术研究》文中指出随着网络技术和数字信号处理技术的发展与流行，多媒体信息安全显得日益重要。由于多媒体数据本身具有高冗余性、数据量大等特点，因此对它的安全保护有着特殊要求，譬如：要求加密算法具有快速性和低计算强度；要求多媒体信息能做到自认证；以及对数据的安全保护不能影响其可用性等。从这些方面来说，传统密码学对多媒体数据的保护不是十分有效。 考虑到传统密码学的不足，近年来，人们开始寻求多媒体信息保护的新方法。这其中，基于混沌的加密技术和数字水印技术显示出了其独到的优势，有可能成为新的多媒体保护的有效手段。 本论文重点研究了图像数据安全，主要成果包括： (1)从混沌映射的特性出发，研究了密码变换与混沌映射的关系。研究了用于图像加密的混沌分组密码的设计方法，构造了利用高维可逆混沌映射进行图像加密的方法，提出了利用二维混沌cat映射对图像进行加密的方法，并将二维可逆混沌映射扩展到了叁维，提出一种基于叁维Baker映射的图像加密方案，该方案在图像加密速度和安全性上都有显着的提高； (2)对混沌伪随机二值序列、一般混沌伪随机数序列的产生方法进行了研究，介绍了两类混沌伪随机二值序列产生方法，并对利用其中一种方法产生的混沌伪随机二值序列的性质进行了研究。研究了混沌伪随机数的数字实现问题，并利用混沌反馈移位寄存器法设计了一种适合于集成到数字芯片中的混沌流密码算法。结合图像小波编码算法，提出了一种结合SPIHT小波图像编码的混沌图像加密方法。该算法很好地和小波图像编码集成到了一起，在压缩域内进行数据加密，并且能够保留原来图像编码的数据渐进传输特性，是一种有应用前景的图像加密方法； (3)针对图像水印的不可见性要求，研究了人眼视觉特性，提出了叁种基于视觉特性的水印算法，分别为：利用图像Gaussian分解的基于离散高斯变换(DGT)的水印算法、结合视觉对比度敏感性矩阵的离散余弦变换(DCT)水印以及利用图像融合技术的基于HVS的离散小波变换(DWT)水印。实摘要博士学位论文 验表明，采用人眼视觉特性的图像水印能够显着减小图像视觉降质，提高 水印的鲁棒性;(4)将混沌与水印技术结合是水印研究的一个新方向，本文在这个方面也作了 有益的尝试，提出了一种结合二维Baker映射的混沌半易损水印算法。该 算法在存在图像噪声和经受中度JPEG压缩的情况下，能够很好地判断出 图像是否受到篡改，并检测出图像受到篡改的部位。 最后论文分析了当前在混沌加密与图像水印研究中存在的问题，并指出了进一步的研究方向。
黄伟[2]2008年在《基于人眼视觉系统的图像数字水印研究》文中提出数字图像水印技术是信息隐藏的一个分支,它利用人眼视觉冗余,将标志信息作为水印嵌入到被保护图像之中,是数字图像版权保护的一个新兴方法,也是数字产品版权保护领域中的有效途径,近年来己成为信息安全领域的一个研究热点。本文首先阐述了数字水印的研究背景及现状、数字水印技术的原理,介绍了人眼视觉系统HVS的特性及其在数字水印中的应用,列举了一些基于HVS的数字水印算法,在此基础上,提出了一种改进的基于人眼视觉特性和小波变换的彩色图像数字水印算法。该算法采用YIQ色彩空间进行水印的嵌入,水印信息为有意义的二值水印图像,为了提高安全性与抗干扰性,水印嵌入前对其进行了叁次随机置乱处理。在嵌入过程中,利用视觉系统的各种掩蔽特性将Y分量的小波系数进行分类,计算JND阈值并对小波系数进行量化,然后将置乱后的叁个水印序列以不同强度嵌入到不同方向的小波系数中。水印的提取过程不需要原始图像,用JND阈值对小波系数量化后提取水印序列,并对水印序列恢复置乱再加以综合得到水印图像。本文对此算法在Matlab下进行实验,结果证明,该算法具有很好的不可见性,且对常见的攻击具有较好的鲁棒性。本文设计并实现了一个基于版权保护的数字水印系统,经过实验和分析,该系统的水印算法具有较强的隐蔽性和鲁棒性,具有一定的实用价值。
郑海红[3]2006年在《图像逆半调及硬拷贝数字水印技术研究》文中研究说明半调技术广泛使用在打印/印刷过程中,以实现连续色调图像的二值化,生成的二值图像称为半调图。近年来,数字化图书馆的建设、印刷品的版权保护等应用需求,使得逆半调(由半调图重构连续色调图像)技术和硬拷贝水印技术成为半调处理技术的研究热点。受逆半调问题不适定性等影响,现有逆半调算法尚不能满足快速重建优质图像的应用要求；而半调图的特殊性和打印-扫描过程的复杂性,也使得硬拷贝水印的现有成果与高防伪力度、低成本的应用需求有较大差距。本文针对误差分散半调图,着重研究进一步有效提高逆半调和硬拷贝水印性能的方法,在矢量逆半调、灰度逆半调、半调硬拷贝水印、连续色调硬拷贝水印四个方面提出了新的策略,提高了逆半调算法的实用性、智能性,改善了水印的不可见性和鲁棒性。通过分析矢量半调图,发现去除各颜色通道间的相关性十分关键,基于去除相关性这一思想,提出了矢量半调图的边缘检测算法和一种矢量逆半调方法。前者通过构造包含边缘信息的灰度图像,设计多尺度边缘检测模板,实现了快速提取图像边缘并抑制半调噪声的目标。该算法直接对半调图进行边缘检测,为进行硬拷贝水印提供了支持。后者利用矩阵增益模型,证明矢量逆半调问题可等效为相关性高频噪声的去除问题,通过构造去相关算子和去噪算子来获得逆半调图像,较标量方法能更准确地重建连续色调图。另外,为衡量彩色逆半调图像的质量,给出了颜色相似度和杂色直方图两个客观评价指标。在灰度逆半调技术研究中,针对Bayesian算法以误差分散核为先验、时空复杂度高等不足,提出了基于最大后验概率的逆半调算法。该算法基于线性增益模型和图像分类策略构造去噪预处理器,可根据图像内容在保持图像边缘信息的同时滤除噪声,消除了误差核的先验限制；采用矩阵运算估计逆半调图像,降低了时、空开销,增强了算法的实用性。针对半调图黑灰区域存在的“有界循环”现象,提出了一种基于人眼视觉系统的逆半调算法。该算法通过建立半调图与连续色调图的定量关系,对不同的区域采用分治策略,有效抑制了黑灰区域噪声。具有简单易行、速度快,视觉效果改善明显等特点,其峰值信噪比等指标也有明显的提高。同时还提出一种自适应逆半调算法,引入噪声粒度反映不同误差核的影响,构建了半调噪声到脉冲噪声的转换模型,并采用中值滤波进行逆半调,有较好的普适性。较系统地研究了半调图的硬拷贝水印算法。针对实际应用中有时不能获知连续色调图,提出了基于人眼视觉特性的直接嵌入方法,它充分考虑了人眼视觉特性,基于r-位滤波器嵌入和提取水印。r-位滤波器和位卷积的应用,能显着提高水印的嵌入容量,进而提高算法抵抗打印-扫描攻击的能力。对于可获知连续色调图的具体应用,分别针对灰度图和彩色图,提出了基于变阈值量化误差分散的硬拷贝水印算法和彩色半调的空域自适应硬拷贝水印算法。前者要求半调图具有绿噪声特性,以抵抗打印、扫描攻击,通过构建水印模板和变化量化阈值来实现水印的嵌入。后者首先选择相似性小的两个颜色集合代表二值水印,使用视觉均匀色彩空间,以颜色相似性为准则,分两步自适应搜索最优半调矢量。实验表明,上述两个算法产生的含水印半调图纹理均匀,不可见性和鲁棒性均有所增强,可用于替代打印机内部的半调算法。本文还针对普通用户,设计了不要求改变半调过程,仅在连续色调图中嵌入水印的硬拷贝水印算法。它利用打印-扫描过程对频域系数极性影响较小这一特点,定义极性序列、构建二值序列代表水印,使用极性调制模型调制序列间的相关系数以嵌入水印,使嵌入水印具有较好的不可见性,对亮度、对比度、裁剪、拼接、打印-扫描攻击及后处理攻击均有较强的鲁棒性。
姚军财[4]2012年在《一种基于YC_rC_b颜色空间和视觉特性的彩色图像水印技术》文中进行了进一步梳理根据图像离散余弦变换频谱图特征及结合人眼对亮度和颜色的对比度敏感视觉特性,提出了一种人眼感知图像最小误差即JND阈值的计算方法,通过计算出的JND阈值,提出了一种基于YCrCb颜色空间的彩色图像水印技术方案。方案依据JND阈值筛选彩色图像的3个分量亮度图变换域频谱系数来进行水印的嵌入和提取。从水印技术方案上看,JND阈值的引入使得水印的嵌入达到最大;嵌入算法使得水印嵌入的位置具有随机性,有力地保证了水印信息的安全性。仿真实验和攻击测试表明:含水印图经压缩攻击后的图像与原始图像基本一样,提取的水印信息与原始水印基本相同;攻击后的含水印图具有较好的透明性和较高的鲁棒性。提出的基于YCrCb颜色空间和人眼视觉特性的彩色图像水印技术方案,是一种可行的、较好的彩色图像技术。
申静[5]2014年在《基于人眼对比度敏感视觉特性的彩色图像水印技术研究》文中研究说明目的研究结合人眼对比度敏感视觉特性的彩色图像水印技术。方法结合图像变换域频谱特征和人眼对比度敏感视觉特性,提出一种新的人眼感知图像误差阈值的计算方法。依据计算的阈值,设计一种新的基于人眼视觉特性的彩色图像水印嵌入和提取技术方案,并进行仿真实验和多种攻击测试。结果嵌入了水印的彩色图像与原始彩色图像及提取的水印与原始水印相比,几乎一样,人眼无法分辨。经过3种攻击测试后提取的水印信息仍清晰可见,含水印图的PSNR和提取水印的相似度值均较高;在水印方案中,将彩色图像变换到与设备无关的CIELAB颜色空间进行水印的嵌入和提取,有效地提高了水印的实用性。结论文中提出的水印技术具有较好的透明性、鲁棒性和实用性。
雷赟[6]2007年在《基于HVS的彩色图像数字水印算法的研究》文中指出数字图像水印技术是信息隐藏的一个分支,它利用人眼视觉冗余,将标志信息作为水印嵌入到被保护图像之中,是数字图像版权保护的一个新兴方法,也是数字产品版权保护领域中的有效途径,近年来已成为信息安全领域的一个研究热点。本文主要是研究基于人眼视觉系统特性的双层水印算法。该算法在两个不同的密钥的控制下,分别将两个不同的水印经加密处理后嵌入到彩色载体图像的小波域中,在水印提取时根据密钥可以实现水印的盲提取,因此该算法具有较好的安全性。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,对常用的图像处理如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击具有较好的鲁棒性,取得了不可见性和鲁棒性的良好折中,同时盲检测使得水印检测的可靠性得到了很大的提高,能够有效地保护版权。
杨善超[7]2006年在《基于视觉特性的图像水印技术研究》文中提出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。人类视觉系统理论在图像数字水印技术中有着非常重要的应用。进行水印嵌入时,充分利用人类视觉系统的视觉掩蔽特性,可以设计出感知性能良好的数字水印算法。从遭到破坏的图像中提取水印时,结合人的视觉特性进行受损水印的恢复同样能够收到较好的效果。本文结合人类视觉特性进行数字水印技术研究。通过分析前人的研究进展,结合可见水印特性,在小波域实现了一种具有图像内容保持特性的可见水印算法;利用水印冗余嵌入技术进行水印嵌入,根据水印遭破坏的情况进行水印提取,给出一种有意义水印的嵌入和提取方案;结合视觉冗余特性提出并实现了一种易于恢复的图像置乱算法和一种受损置乱图像的恢复方案;探讨了不规则区域的图像置乱方法,在此基础上,设计了一种置乱算法在数字水印算法中的应用框架;最后整合本文所提出的算法,实现了一个基于视觉特性的图像水印系统。
柏均[8]2005年在《基于人眼视觉特性的自适应图像水印算法研究》文中研究指明随着网络多媒体技术的不断发展,版权保护问题变得十分重要。数字水印是实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为目前学术界研究的热点。 本文主要研究基于人眼视觉特性的自适应图像水印算法。介绍了数字水印的基本理论和应用领域;阐述了人眼视觉系统的典型特性及在图像水印中的应用;分类总结了现有基于人眼视觉特性的自适应图像水印算法。本文的创新性工作是利用不同的图像分类准则设计了两种基于图像块分类的自适应图像水印算法。 第一种算法以二值图像为水印,利用图像子块在DCT域的特征分类结果对水印嵌入强度进行自适应调节,算法综合运用图像置乱变换,进一步增强了水印的安全性。第二种算法以灰度图像为水印,结合JPEG压缩方法,利用视觉掩蔽特性在空域对图像子块进行分类,然后将预处理后的水印信号自适应地嵌入到宿主图象。仿真结果表明:本文所提两种算法能抵抗JPEG压缩、加噪、剪切、中值滤波及对比度增强等多种攻击。两种方法均可用于多媒体的版权保护。
周虹瑕[9]2002年在《基于人眼视觉特性的图像水印技术研究》文中研究说明近年来，信息隐藏技术在各个应用领域发挥着越来越重要的作用。越来越多的数字音频、视频和图像开始使用独特的、不可见的标记来隐藏版权信息或序列号，以帮助发行商直接保护其产品的版权不受侵犯。在军方通信系统中也使用了越来越多的交通安全技术，这些技术不仅仅是使用加密技术来隐藏信息的内容，它们更多的是寻求各种技术来隐藏信息的发送方、接收方的信息以及它们的存在。这些都使得信息隐藏技术飞速发展。我们选择隐蔽通信作为我们研究信息隐臧技术的领域，根据该领域的研究侧重点和水印技术可行性分析，我们将保证图像的视觉透明性作为研究重点。文中首先回顾了信息隐藏技术的发展历史和一些比较典型的图像水印算法，然后讨论了空间域和DCT域的人眼视觉模型，将人眼视觉特性与图像特征结合起来，对模型进行了改进与简化。我们还根据这两个模型得出的数据提出了一些利用人眼视觉模型的隐藏算法，分析了算法流程以及数据的提取正确性。除此之外，我们还考虑了图像载体容容问题并给出了估计方法，这为嵌入水印前选择合适的载体提供了一个定量的依据。最后，我们用软件实现了信息隐藏技术，并在论文中给出了该软件的框架结构。
梁家栋[10]2017年在《基于小波域的视频水印技术研究》文中指出随着信息技术和互联网的不断发展,视频的版权越来越容易受到侵犯,数字水印技术已成为解决这一问题的一种有效途径。在深入研究当前视频水印技术的基础上,本文提出了一种基于改进JND模型的视频水印方法。首先,本文介绍了视频水印技术的研究背景、意义及国内外研究状况;其次,阐述了视频水印的相关理论,如小波理论、分形理论等;然后在现有的DWT域JND模型的基础上,提出了改进的JND模型;最后,本文提出了一种新的视频水印算法,该方法包括关键帧的提取、水印的预处理、利用改进的JND模型实现水印的嵌入和提取等。随后,为了验证该方法的不可感知性和鲁棒性,我们做了大量的实验;实验结果表明,本文提出的水印算法具有很好的不可见性、安全性和鲁棒性,在该算法的基础上,设计并编制了一个视频分形水印系统。
参考文献：
[1]. 基于混沌的图像加密与数字水印技术研究[D]. 茅耀斌. 南京理工大学. 2003
[2]. 基于人眼视觉系统的图像数字水印研究[D]. 黄伟. 南京信息工程大学. 2008
[3]. 图像逆半调及硬拷贝数字水印技术研究[D]. 郑海红. 西安电子科技大学. 2006
[4]. 一种基于YC_rC_b颜色空间和视觉特性的彩色图像水印技术[J]. 姚军财. 包装工程. 2012
[5]. 基于人眼对比度敏感视觉特性的彩色图像水印技术研究[J]. 申静. 包装工程. 2014
[6]. 基于HVS的彩色图像数字水印算法的研究[D]. 雷赟. 南昌大学. 2007
[7]. 基于视觉特性的图像水印技术研究[D]. 杨善超. 苏州大学. 2006
[8]. 基于人眼视觉特性的自适应图像水印算法研究[D]. 柏均. 西安科技大学. 2005
[9]. 基于人眼视觉特性的图像水印技术研究[D]. 周虹瑕. 南京理工大学. 2002
[10]. 基于小波域的视频水印技术研究[D]. 梁家栋. 青岛科技大学. 2017