基于特征點(diǎn)的數(shù)字水印技術(shù)研究
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、傳播、處理過程中容易受到無意或惡意的破壞,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,保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的有效手段。水印的不可見性保證了原始數(shù)據(jù)的可查性,同時具有的魯棒性,保證水印在經(jīng)受攻擊時依然保持一定穩(wěn)定性,可以檢測到水印,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)算了三種算法的時間復(fù)雜度,其中Sift算法時間復(fù)雜度最高,Harris算法時間復(fù)雜度最低,然而其魯棒性較差。通過推導(dǎo)Harris算法響應(yīng)函數(shù)的計(jì)算公式,消除了一個未知數(shù),節(jié)省了大量實(shí)驗(yàn)時間,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濾波算法和基于時間因果濾波器的時空特征點(diǎn)算法即通過分析視頻的時間因果性,舍棄了常用的對稱濾波器,設(shè)計(jì)了符合時間的因果濾波器,改進(jìn)了時空特征點(diǎn)的檢測方法。在此基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)時空特征點(diǎn)和DCT域相結(jié)合的視頻水印算法,即為基于時間因果濾波器的時空特征點(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)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】: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)的基本特性和評價標(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)的檢測方法22-29
- 2.2.1 SIFT算法的空間特征點(diǎn)檢測方法22-25
- 2.2.2 Harris算法的空間特征點(diǎn)檢測方法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 時空特征點(diǎn)檢測方法40-44
- 3.3.1 3D-Harris算法的時空特征點(diǎn)檢測方法40-42
- 3.3.2 基于Dollar的線性濾波器時空特征點(diǎn)檢測方法42
- 3.3.3 基于時間因果濾波器的時空特征點(diǎn)檢測方法42-44
- 3.4 基于時間因果濾波器的時空特征點(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)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 賈熹濱;石勤;尹寶才;;由粗到細(xì)的漸進(jìn)式特征點(diǎn)定位算法[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2006年05期
2 鄭林;劉泉;王林濤;;一種基于特征點(diǎn)的跟蹤算法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版);2006年03期
3 江詩鋒;何振峰;;基于特征點(diǎn)的行車數(shù)據(jù)序列對齊[J];福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年02期
4 周全峗;史澤林;;輻射模糊圖像的特征點(diǎn)穩(wěn)定性分析[J];光電工程;2013年06期
5 魏立梅,張永瑞,謝維信,程相君;人臉識別中基準(zhǔn)點(diǎn)的選取與特征點(diǎn)定位[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報;1998年01期
6 許承慧;劉桂華;梁峰;;非特征點(diǎn)雙目測距技術(shù)研究[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2013年22期
7 潘翔;章國棟;陳啟華;;三維可變形物體的特征點(diǎn)層次提取[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年04期
8 陶剛,盧昀,李吉桂;細(xì)化指紋圖中偽特征點(diǎn)的一體化去除算法[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版);2002年10期
9 仲啟媛,譚立龍;一種確定運(yùn)動目標(biāo)特征點(diǎn)的算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2003年10期
10 胡迎春,張?jiān)龇?梁數(shù);人臉圖像嘴巴特征點(diǎn)自動提取系統(tǒng)[J];廣西工學(xué)院學(xué)報;2003年02期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 汪力;葉樺;夏良正;;利用特征點(diǎn)定位嘴巴[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年
2 付洪川;王劍;萬嬋;趙建英;付凱;;圖像特征點(diǎn)匹配算法的研究與改進(jìn)[A];2009中國控制與決策會議論文集(1)[C];2009年
3 溫文雅;陳建華;;一種基于特征點(diǎn)的圖像匹配算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年
4 任明武;胡明昊;楊靜宇;;一種快速實(shí)用的特征點(diǎn)匹配算法[A];全面建設(shè)小康社會:中國科技工作者的歷史責(zé)任——中國科協(xié)2003年學(xué)術(shù)年會論文集(上)[C];2003年
5 許競;姜波;;攝像機(jī)運(yùn)動下特征點(diǎn)追蹤方法研究[A];2011下一代自動測試系統(tǒng)學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2011年
6 張?zhí)?王希常;蘇志榮;;基于特征點(diǎn)和輪廓檢測的粘連數(shù)字分割[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年
7 杜鵬飛;彭代強(qiáng);林幼權(quán);;基于二乘向量機(jī)的特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法[A];第十四屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會(CCSP-2009)論文集[C];2009年
8 舒志龍;阮秋琦;;基于KLT特征點(diǎn)跟蹤的圖象拼接[A];中國體視學(xué)學(xué)會圖像分析專業(yè)、中國體視學(xué)學(xué)會仿真與虛擬現(xiàn)實(shí)專業(yè)、中國航空學(xué)會信號與信息處理專業(yè)第一屆聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2000年
9 楊向林;嚴(yán)洪;任兆瑞;陳靖一;;基于小波變換的ECG信號多特征點(diǎn)綜合檢測算法[A];第八屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年
10 韓廣良;陳小云;;利用多特征點(diǎn)搜索實(shí)現(xiàn)紙鈔圖像的狀態(tài)檢測[A];第九屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集Ⅱ[C];2011年
中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 本報記者 王宇;芯技術(shù)點(diǎn)亮未來[N];電腦報;2010年
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 劉洪濤;基于視覺的微夾持構(gòu)件受力與應(yīng)變測量方法[D];上海交通大學(xué);2014年
2 劉通;面向心拍識別的心電信號的高層特征研究[D];吉林大學(xué);2016年
3 廖斌;基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年
4 楊占龍;基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2008年
5 楊利敏;圖像特征點(diǎn)定位算法研究及其應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2008年
6 李旭東;基于特征點(diǎn)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊算法研究[D];天津大學(xué);2009年
7 魯統(tǒng)偉;前視目標(biāo)圖像匹配定位技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2008年
8 戴激光;漸進(jìn)式多特征異源高分辨率衛(wèi)星影像密集匹配方法研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2013年
9 宋琳;無人機(jī)飛行途中視覺導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年
10 楊奎元;基于深層結(jié)構(gòu)的圖像內(nèi)容分析及其應(yīng)用[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年
中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 曾寶瑩;基于圖像識別的中國書法真?zhèn)舞b別方法研究[D];西安建筑科技大學(xué);2015年
2 周兆鎮(zhèn);基于雙目視覺的特征點(diǎn)匹配算法研究[D];西安建筑科技大學(xué);2015年
3 馮翔;基于人臉對齊和多特征融合的人臉識別方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年
4 姜小會;基于特征點(diǎn)的圖像拼接技術(shù)研究[D];山東建筑大學(xué);2015年
5 吳昊;基礎(chǔ)矩陣估計(jì)方法研究[D];蘭州大學(xué);2015年
6 陳偉;基于唇形特征的身份識別算法的設(shè)計(jì)[D];蘭州大學(xué);2015年
7 秦清欣;GPS輔助攝影測量的邊坡監(jiān)測技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2015年
8 宋偉;遠(yuǎn)程火光瞄準(zhǔn)與探測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];西安工業(yè)大學(xué);2015年
9 劉智;塑料面膜印刷質(zhì)量的視覺檢測方法研究[D];沈陽理工大學(xué);2015年
10 任筱強(qiáng);行星及行星衛(wèi)星著陸探測自主導(dǎo)航方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年
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
,
本文編號:514915
本文鏈接:http://sikaile.net/falvlunwen/zhishichanquanfa/514915.html