本文關(guān)鍵詞：基于特征點(diǎn)的數(shù)字水印技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 電子眼 特征點(diǎn) 數(shù)字水印技術(shù) 魯棒性

【摘要】：數(shù)字產(chǎn)品在存儲(chǔ)、傳播、處理過(guò)程中容易受到無(wú)意或惡意的破壞,甚至被非法盜用和篡改,損害了產(chǎn)品擁有者的合法權(quán)益。數(shù)字水印技術(shù)是解決數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)紛爭(zhēng),保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的有效手段。水印的不可見(jiàn)性保證了原始數(shù)據(jù)的可查性,同時(shí)具有的魯棒性,保證水印在經(jīng)受攻擊時(shí)依然保持一定穩(wěn)定性,可以檢測(cè)到水印,有利于判斷原始數(shù)據(jù)是否被惡意篡改,維持其真實(shí)可靠,本文面向“電子眼”采集的數(shù)據(jù)特點(diǎn),分析了其拍攝的圖像、視頻的各自特點(diǎn),提出了基于特征點(diǎn)的數(shù)字水印算法。研究了Sift算法、Harris算法和改進(jìn)的Harris算法空間特征點(diǎn)的提取方法,計(jì)算了三種算法的時(shí)間復(fù)雜度,其中Sift算法時(shí)間復(fù)雜度最高,Harris算法時(shí)間復(fù)雜度最低,然而其魯棒性較差。通過(guò)推導(dǎo)Harris算法響應(yīng)函數(shù)的計(jì)算公式,消除了一個(gè)未知數(shù),節(jié)省了大量實(shí)驗(yàn)時(shí)間,提出了一種基于改進(jìn)的Harris特征點(diǎn)的圖像水印算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法改善了原Harris算法的抗幾何攻擊、抗噪聲攻擊能力,尤其是抗噪聲能力,在實(shí)際應(yīng)用中是普遍存在的;本文研究了3D-Harris算法,Gabor濾波算法和基于時(shí)間因果濾波器的時(shí)空特征點(diǎn)算法即通過(guò)分析視頻的時(shí)間因果性,舍棄了常用的對(duì)稱濾波器,設(shè)計(jì)了符合時(shí)間的因果濾波器,改進(jìn)了時(shí)空特征點(diǎn)的檢測(cè)方法。在此基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)時(shí)空特征點(diǎn)和DCT域相結(jié)合的視頻水印算法,即為基于時(shí)間因果濾波器的時(shí)空特征點(diǎn)視頻水印算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法既滿足“電子眼”采集視頻的特點(diǎn)又能有效抵抗時(shí)域和空域的多種攻擊。
【關(guān)鍵詞】：電子眼 特征點(diǎn) 數(shù)字水印技術(shù) 魯棒性
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP309.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 前言8-16
• 第一章 數(shù)字水印的基本理論和相關(guān)技術(shù)16-22
• 1.1 引言16
• 1.2 數(shù)字水印系統(tǒng)基本模型16-18
• 1.3 數(shù)字水印技術(shù)的分類18-19
• 1.4 數(shù)字水印技術(shù)的基本特性和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)19-20
• 1.5 水印的應(yīng)用20-21
• 1.6 小結(jié)21-22
• 第二章 基于空間特征點(diǎn)的數(shù)字圖像水印算法研究22-39
• 2.1 引言22
• 2.2 空間特征點(diǎn)的檢測(cè)方法22-29
• 2.2.1 SIFT算法的空間特征點(diǎn)檢測(cè)方法22-25
• 2.2.2 Harris算法的空間特征點(diǎn)檢測(cè)方法25-28
• 2.2.3 Harris算法的改進(jìn)算法28-29
• 2.3 空間特征點(diǎn)時(shí)間復(fù)雜度計(jì)算29
• 2.4 基于改進(jìn)的Harris算法空間特征點(diǎn)的圖像水印算法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證29-38
• 2.5 小結(jié)38-39
• 第三章 基于時(shí)空特征點(diǎn)的數(shù)字視頻水印算法研究39-49
• 3.1 引言39
• 3.2 視頻水印的攻擊39-40
• 3.3 時(shí)空特征點(diǎn)檢測(cè)方法40-44
• 3.3.1 3D-Harris算法的時(shí)空特征點(diǎn)檢測(cè)方法40-42
• 3.3.2 基于Dollar的線性濾波器時(shí)空特征點(diǎn)檢測(cè)方法42
• 3.3.3 基于時(shí)間因果濾波器的時(shí)空特征點(diǎn)檢測(cè)方法42-44
• 3.4 基于時(shí)間因果濾波器的時(shí)空特征點(diǎn)的視頻水印算法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證44-48
• 3.5 小結(jié)48-49
• 結(jié)論49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 發(fā)表文章及研究成果目錄54-55
• 致謝55-56

【相似文獻(xiàn)】

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