静态图像数字水印算法研究
本文主要研究针对静态图像的数字水印算法，介绍了数字水印的研究背景、基本原理、典型算法以及当前国内外的发展状况，结合特征点检测、四叉树分解、DFT变换、DCT变换、奇异值分解(SVD)等技术提出了两种数字图像水印方案。
一种是基于四叉树分解的局部水印算法，主要特点如下：(1)采用空间域和频率域两种方法：在空间域中提取代表图像主要信息的特征点，并根据特征点密度进行四叉树分解，在满足要求的图像块的频率域中嵌入水印，既具有了空间域中的透明性，又达到了频域中的鲁棒性。(2)该算法是基于图像内容的：将水印嵌入到特征点密集的区域，与子图像特征捆绑在一起，因此能抵抗常见的信号处理攻击。(3)通过对特征点周围的邻域进行特征提取，对特征向量进行相似性匹配，从而恢复经过几何变换的水印图像的变换参数，有效抵抗了一定的几何攻击。
另一种是结合奇异值分解和DCT变换的零水印算法，与已有的零水印算法相比，具有以下几个特点：(1)充分利用了SVD和DCT变换两者的优势，有效解决了不可感知性和鲁棒性之间的矛盾，并在检测效果和时间性能间达到了较好的折中。(2)由于零水印算法构造的水印是无意义信号且存在高相似性，该算法提出了加载水印的方法：利用特征水印与加载水印进行异或操作生成新的水印，不但满足了图像版权认证的需要，而且能够实现数据隐藏，同时避免了零水印高相似性的缺陷。(3)利用几何矩对水印图像经过的几何变换进行参数估计并校正，有效抵抗了几何攻击的问题。
对上述两种算法都作了大量的仿真实验，用Matlab模拟了图像可能遭受的各种攻击，结果表明本文所提出的算法具有较好的健壮性。最后设计并实现了一个数字水印实验系统，为图像水印信息的嵌入与提取提供了简单实用的操作平台。
静态图像;数字水印;特征点;四叉树分解
南京师范大学
硕士
计算数学(计算机应用)
张明
2005
中文
TP393.08
54
2006-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）