魏玲[1]2008年在《基于小波变换的图像数字水印算法研究》文中研究指明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。
赵玉霞[2]2008年在《数字水印关键技术研究及应用》文中研究表明随着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。
龚利明[3]2007年在《基于数字水印技术的印刷品防伪算法研究》文中认为本文意在提出一种行之有效基于数字水印技术的印刷品防伪算法。首先分析了数字水印技术应用到印刷品防伪涉及的几个理论,充分考虑水印嵌入后图像的可见性、算法的鲁棒性、安全性。根据嵌入的水印不同,算法分为二个部分:第一、嵌入的水印为二值图像。首先将载体图像8×8分块Hadamard变换,对其应用置乱技术分散相关性同时产生密钥,然后通过修改变换系数的极性来达到嵌入水印的目的。第二、嵌入的水印为字符串。先根据嵌入的信息量进行相应的扩频预处理,然后采用与二值图像相同的方法将信息嵌入。水印提取前要对打印扫描后的图像预处理,先用Sobel算子的边缘检测将有倾斜的图像边缘检测出来,再用Radon变换求出倾斜角度,将图像反旋转所求的角度,最后用叁次内插重采样方法将图像恢复到原始尺寸,接着按嵌入的逆过程提取出水印信息。实验结果表明,算法能在各种模拟现实的攻击中提取出水印,在防伪效果上取得了满意的效果。
戴涛[4]2007年在《基于小波变换的数字图像水印算法研究》文中研究表明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。
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。
黄伟[6]2008年在《基于人眼视觉系统的图像数字水印研究》文中认为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。
张兆祥[7]2007年在《基于分数阶傅立叶变换的数字水印算法研究》文中提出随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,数字产品的应用越来越广泛,信息安全问题逐渐受到人们的关注,其中数字产品的版权保护成为一个迫在眉睫的问题。数字水印技术是实现版权保护的有效办法,已成为信息安全研究领域的一个热点。以分数阶傅立叶变换理论为基础,本文在以下几个方面进行了研究:(1)分析了分数阶傅立叶变换理论及其快速算法。(2)提出了一种基于分数阶傅立叶变换和纹理特征的数字水印算法。(3)结合多参量离散分数阶傅立叶变换理论,提出了基于MPDFRFT的数字水印算法。仿真实验结果表明两种算法很好地实现了水印的隐藏,并具有较好的鲁棒性和安全性。
潘良刚[8]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》文中指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。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。
丁震[9]2007年在《基于提升小波变换的数字水印研究》文中认为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。
叶青[10]2008年在《视频数字水印技术在版权保护中的研究及应用》文中研究指明本文研究了视频数字水印技术及其应用问题。论述了数字水印技术当前的研究现状,分析了视频数字水印技术与视频压缩算法的基本原理、特征。研究了视频数字水印的算法要求和当今的典型算法,以及MPEG-4视频水印技术在数字版权保护等领域的应用。研究MPEG-4运动图像压缩编码技术的相关内容,讨论了MPEG-4标准对视频水印技术带来的新的技术要求。首先,通过对现有视频水印的经典算法进行分析比较后,研究并实现一种基于DCT域DC分量的数字水印技术,吸取其将亮度分量进行8×8的像素分块,再细分为4个4×4的像素小块技术,设计一种基于DCT域的视频水印技术方案,并通过MATLAB进行仿真实验。该方案通过将水印信息嵌入到视频对象的Ⅰ帧亮度DCT直流DC系数中,结合最低有效位算法(LSB)的原理,将水印信息嵌入到DC系数的最低位,使水印嵌入计算复杂度降低,也在很大程度上满足视频水印实时性要求。仿真实验结果表明嵌入水印信息的视频图像在受到各种常见的攻击(高斯噪声、椒盐噪声、锐化攻击、剪切)后,仍能够提取出水印信息,并且在视觉上能很好的分辨。应用新的分块方式后,能够在视觉不可见性方面有一定的改善。仿真实验结果表明该方案有很好的鲁棒性。其次,在研究经典的基于视频编码标准的压缩域水印方案后,吸取其同步模板嵌入技术和漂移补偿技术,研究并实现一种MPEG-4压缩域的视频水印方案。水印嵌入时,采用扩频水印技术提高水印序列的安全性,使用同步模板嵌入技术将同步信息和水印信息一起嵌入视频对象中,然后再通过漂移补偿技术消除由于帧内视频对象平面I-VOP中AC/DC系数预测和帧间视频对象平面预测P-VOP,双向预测视频对象平面B-VOP运动补偿编码带来的干扰和视觉降质。在实验过程中,由于嵌入时间的原因,该仿真实验只对视频帧中的某几帧进行了水印嵌入。仿真实验结果表明嵌入水印信息的视频在受到各种常见攻击(高斯噪声、椒盐噪声、帧抽取、提高对比度)后,仍然能够提取水印信息,并且能够很好的分辨水印信息。该方案的视觉不可见性和鲁棒性都符合视频水印的要求。在对视频文件进行版权保护时,将版权信息嵌入视频对象指定的某几帧或者几十帧中,需要时针对指定的帧提取版权信息,从而起到版权保护的作用。
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]. 数字水印关键技术研究及应用[D]. 赵玉霞. 西北大学. 2008
[3]. 基于数字水印技术的印刷品防伪算法研究[D]. 龚利明. 厦门大学. 2007
[4]. 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
[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]. 基于人眼视觉系统的图像数字水印研究[D]. 黄伟. 南京信息工程大学. 2008
[7]. 基于分数阶傅立叶变换的数字水印算法研究[D]. 张兆祥. 华北电力大学（河北）. 2007
[8]. 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
[9]. 基于提升小波变换的数字水印研究[D]. 丁震. 山东大学. 2007
[10]. 视频数字水印技术在版权保护中的研究及应用[D]. 叶青. 武汉理工大学. 2008
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