本文選題：數(shù)字水印　切入點(diǎn)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)》2017年碩士論文

【摘要】：信息技術(shù)的迅猛發(fā)展極大得豐富了人們的生活,越來(lái)越多的數(shù)字作品以多媒體的形式呈現(xiàn)在了互聯(lián)網(wǎng)上,在方便人們交流與學(xué)習(xí)的同時(shí),卻也帶來(lái)了許多的信息安全問(wèn)題,一些盜版問(wèn)題和版權(quán)糾紛日益嚴(yán)重。數(shù)字水印是一種有效的數(shù)字產(chǎn)品保護(hù)和數(shù)據(jù)安全維護(hù)技術(shù),它將版權(quán)信息以特定的形式隱藏到相關(guān)的數(shù)字作品中,用以證明創(chuàng)作者對(duì)其作品的所有權(quán),從而成為一種知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和數(shù)字多媒體防偽的有效手段。本文主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字圖像水印技術(shù)中的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)下建立的數(shù)據(jù)處理模型,主要通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)值來(lái)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,具有高度的非線(xiàn)形全局?jǐn)M合能力和容錯(cuò)能力,以及很好的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)功能。本文在此基礎(chǔ)上提出了兩種數(shù)字圖像盲水印算法。一種是圖像空域上的水印算法,該算法根據(jù)灰度共生矩陣的特征量選取圖像的局部紋理復(fù)雜區(qū)域嵌入水印信息,提高了水印的不可見(jiàn)性;同時(shí)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建原始圖像上像素間的關(guān)系模型,實(shí)現(xiàn)了水印信息的盲提取。另外一種是小波變換域上的水印算法,該方法利用多尺度分析研究圖像的變換域特性,將水印信息嵌入到圖像低頻區(qū)域的奇異值系數(shù)中,以達(dá)到增強(qiáng)水印魯棒性的效果。從實(shí)驗(yàn)的結(jié)果和數(shù)據(jù)來(lái)看,以上兩種方法都具有良好的不可見(jiàn)性。本文的空域算法對(duì)中高品質(zhì)的JPEG2000壓縮、噪聲和高斯濾波攻擊均具有不錯(cuò)的抗性,但對(duì)于中值濾波和均值濾波則會(huì)失效;相比之下,本文的小波變換域算法從整體上來(lái)說(shuō)抗干擾能力更強(qiáng),對(duì)于文中測(cè)試的各種JPEG2000壓縮、噪聲、濾波、裁剪攻擊都具有很強(qiáng)的魯棒性。
[Abstract]:The rapid development of information technology has greatly enriched people's lives. More and more digital works are presented on the Internet in the form of multimedia. While it is convenient for people to communicate and learn, it also brings a lot of information security problems. Some piracy problems and copyright disputes are becoming more and more serious. Digital watermarking is an effective technology for digital product protection and data security maintenance. It hides copyright information in specific forms in related digital works. To prove the author's ownership of his work, In this paper, we mainly study the application of artificial neural network in digital image watermarking technology. Artificial neural network is a kind of biological neural network. The established data processing model, The input data is modeled by adjusting the weights between neurons, which has a high ability of global fitting and fault tolerance. Based on this, two digital image blind watermarking algorithms are proposed, one is image watermarking algorithm in spatial domain, the other is image spatial watermarking algorithm. According to the characteristic quantity of gray level co-occurrence matrix, the algorithm selects the local texture complex region of the image to embed the watermark information, improves the invisibility of the watermark, and constructs the relationship model of pixels on the original image by using artificial neural network. The other is the watermarking algorithm based on wavelet transform, which uses multi-scale analysis to study the characteristics of image transform domain, and embeds the watermark information into the singular value coefficients of the low frequency region of the image. In order to enhance the robustness of watermark, the experimental results and data show that the above two methods are invisible. Both noise and Gao Si filtering attack have good resistance, but they will fail for median filter and mean filter. In contrast, the wavelet transform domain algorithm in this paper has stronger anti-jamming ability on the whole, for various JPEG2000 compression tested in this paper, Noise, filtering and clipping attacks all have strong robustness.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP309.7

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9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

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本文編號(hào)：1681008