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面向圖像資源版權(quán)保護的數(shù)字水印技術(shù)研究

發(fā)布時間:2021-02-08 00:14
  隨著多媒體信息技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字化學習資源很容易受到惡意的篡改或偽造,嚴重危害了版權(quán)所有者的利益,知識產(chǎn)權(quán)保護等相關(guān)問題受到了越來越多的關(guān)注。本文圍繞“面向圖像資源版權(quán)保護的數(shù)字水印技術(shù)研究”,對數(shù)字水印技術(shù)進行了深入的研究,本文的研究工作主要有以下幾個方面:1、提出了基于四元數(shù)指數(shù)矩幾何校正的彩色圖像水印算法。該算法主要以四元數(shù)指數(shù)矩(QEMs)和最小二乘支持向量機(LS-SVM)理論為依據(jù)。在對含水印圖像進行校正的過程中,計算待檢測圖像的8個低階四元數(shù)指數(shù)矩的幅值,并令其作為訓練特征,結(jié)合LS-SVM理論,對樣本進行訓練,獲得訓練模型,從而進行幾何校正,進而提取出數(shù)字水印。仿真實驗結(jié)果表明,該方法可以在確保數(shù)字水印信息量和不可感知性的同時,具有較好的魯棒性,能夠很好的抵抗幾何攻擊,并且采用盲檢測方法提取數(shù)字水印,有效地保護了圖像資源版權(quán)的安全問題。2、提出了基于內(nèi)容特征的抗局部幾何攻擊數(shù)字圖像水印算法。該算法以概率密度和極諧變換(PHT)理論為基礎。在局部特征區(qū)域構(gòu)造的過程中,對原始灰度圖像進行特征點的提取,得到原始圖像的特征點集,并以原始圖像特征點為中心,利用自相關(guān)矩陣構(gòu)造得到... 

【文章來源】:遼寧師范大學遼寧省

【文章頁數(shù)】:50 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文的選題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)字水印技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 數(shù)字水印技術(shù)的評價標準
        1.2.3 數(shù)字水印的分類
    1.3 本文的研究工作及組織結(jié)構(gòu)
2 基于四元數(shù)指數(shù)矩幾何校正的彩色圖像水印算法
    2.1 四元數(shù)與四元數(shù)指數(shù)矩簡介
        2.1.1 彩色圖像的四元數(shù)表示方法
        2.1.2 指數(shù)矩基本理論
        2.1.3 彩色圖像的四元數(shù)指數(shù)矩
        2.1.4 四元數(shù)指數(shù)矩分解與傳統(tǒng)指數(shù)矩分解之間的關(guān)系
        2.1.5 四元數(shù)指數(shù)矩重構(gòu)與傳統(tǒng)指數(shù)矩重構(gòu)之間的關(guān)系
    2.2 數(shù)字水印的嵌入
        2.2.1 彩色圖像的快速四元數(shù)傅里葉變換
        2.2.2 水印的嵌入
        2.2.3 四元數(shù)傅里葉變換對稱系數(shù)的修改
        2.2.4 獲得含水印彩色圖像
    2.3 基于四元數(shù)指數(shù)矩的幾何校正
        2.3.1 構(gòu)造訓練樣本圖像
        2.3.2 LS- SVM訓練
        2.3.3 含水印彩色圖像的幾何校正
    2.4 數(shù)字水印的提取
    2.5 仿真實驗與結(jié)論
        2.5.1 含水印的圖像質(zhì)量及LS-SVM預測值
        2.5.2 抗攻擊能力測試
    2.6 本章小結(jié)
3 基于內(nèi)容特征的抗局部幾何攻擊數(shù)字圖像水印算法
    3.1 局部特征區(qū)域的構(gòu)造
        3.1.1 構(gòu)造基于概率密度的SURF算子特征點檢測器
        3.1.2 構(gòu)造局部特征區(qū)域
        3.1.3 特征區(qū)域的篩選
    3.2 極諧變換(PHT)簡介
        3.2.1 PHT的分解與重構(gòu)
        3.2.2 PHT的不變性
    3.3 數(shù)字水印的嵌入
    3.4 數(shù)字水印的提取
    3.5 仿真結(jié)果
        3.5.1 含水印圖像的質(zhì)量
        3.5.2 抗攻擊能力測試
    3.6 本章小結(jié)
4 總結(jié)與展望
    4.1 本文工作總結(jié)
    4.2 未來研究展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝



本文編號:3023056

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