數(shù)字化產(chǎn)品的飛速發(fā)展極大地刺激了人們對(duì)于私人內(nèi)容的安全性需求。數(shù)字水印技術(shù)是一種保護(hù)數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)的重要手段,通過將私人信息嵌入到圖像、音頻和視頻這些數(shù)字載體中來進(jìn)行身份認(rèn)證。本文在研究傳統(tǒng)變換域水印技術(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了兩種盲水印算法。論文的主要研究工作如下:基于輪廊波變換（Contourlet Transform,CT）、離散余弦變換（Discrete Cosine Transform,DCT）、奇異值分解（Singular Value Decomposition,SVD）和加速魯棒特征提�。⊿peed Up Robust Features,SURF）算法實(shí)現(xiàn)了一種抗幾何攻擊的盲水印算法。在水印嵌入過程中,首先使用輪廓波變換處理宿主圖像,提取其低頻子帶來作為水印嵌入?yún)^(qū)域,然后利用離散余弦變換分解低頻子帶并提取出所有DCT中頻系數(shù)。隨后利用4種常見攻擊手段測(cè)試所有DCT中頻系數(shù),并選擇出8個(gè)最穩(wěn)定的系數(shù)來構(gòu)造2個(gè)2×2的載體矩陣。最后通過修改載體矩陣的最大奇異值來嵌入水印信息。在提取水印之前,基于加速魯棒特征算法設(shè)計(jì)了一種同步機(jī)制來估計(jì)幾何失真參數(shù)并校正受攻擊圖像。在水印提取過程中... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＤＣＴ分解結(jié)果??如圖１．１所示，離散余弦變換能將一幅經(jīng)典圖像分解為三個(gè)部分：低頻部分、??

??或是更亮的點(diǎn)??（２）特征點(diǎn)描述??為了滿足尺度不變性，特征點(diǎn)需要在不同尺度空間提取，因此首先要構(gòu)建??尺度空間。然后為每一個(gè)特征點(diǎn)確定主方向來獲得旋轉(zhuǎn)不變性。在特征點(diǎn)圓形??鄰域內(nèi)，統(tǒng)計(jì)６０°扇形范圍內(nèi)所有特征點(diǎn)水平、垂直方向的Ｈａａｒ小波特征總和。??隨后旋轉(zhuǎn)扇形，直到統(tǒng)計(jì)完圓形鄰域內(nèi)所有Ｈａａｒ小波特征值。所有扇形區(qū)域Ｈａａｒ??小波特征值最大扇形方向即為特征點(diǎn)主方向。最后計(jì)算圖像的Ｈａａｒ小波響應(yīng)來??生成特征矢量。??？?年?＊?ｎ??？?＼?＾??圖１．２特征點(diǎn)主方向確定??（３）特征點(diǎn)匹配??通過計(jì)算兩個(gè)特征點(diǎn)的歐式距離來確定匹配度，歐式距離越短就代表兩個(gè)??特征點(diǎn)越匹配。為了增強(qiáng)匹配精確度，ＳＵＲＦ還加入了?Ｈｅｓｓｉａｎ矩陣軌跡判斷，??如果兩個(gè)特征點(diǎn)矩陣軌跡正負(fù)號(hào)相同，則表示兩個(gè)特征點(diǎn)具有相同方向上的對(duì)??比度變化，如果矩陣軌跡正負(fù)號(hào)不相同，即使歐式距離為０也予以排除。??２．５?Ｃａｎｎｙ邊緣檢測(cè)??圖像的邊緣是圖像最基本的特征，它指的是圖像局部特征的不連續(xù)性，如??圖像顏色的變化、灰度級(jí)的劇變和紋理的結(jié)構(gòu)突變等。??常見的圖像邊緣檢測(cè)算法有Ｓｏｂｅｌ、Ｐｒｅｗｉｔｔ、Ｒｏｂｉｎｓｏｎ、Ｌａｐｌａｃｅ和Ｃａｎｎｙｌ＾／＂？??等。其中Ｃａｎｎｙ邊緣檢測(cè)算法克服了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法對(duì)噪聲敏感，檢測(cè)精度差??和抗干擾能力弱等缺點(diǎn)，在圖像處理領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用｜５６Ｌ?Ｃａｎｎｙ邊緣檢測(cè)算法具??體實(shí)現(xiàn)步驟描述如下：??⑴濾波??邊緣檢測(cè)算法主要通過計(jì)算圖像強(qiáng)度的一階和二階倒數(shù)來確定，但是倒數(shù)??往往對(duì)噪聲比較敏感。因此首先需要對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波來去除噪聲。??９??

?第３章基于輪廓波變換和奇異值分解的魯棒性盲水印算法???中頻系數(shù)??Ｉ?２?６?７?，５?１；?２８?醒?Ｂ??３?５?８?１４?１７?２７?ｉ｜?１９??４?９?１３?１８?２６??１０?１２?１９?２５??ＩＩ?２０?２４???ｆ??—?！?：?？?ｒ?？？??２１?２３??１２?１４???？?＼１，??１８?２０??圖３．１構(gòu)造載體矩陣過程??（３）分別對(duì)兩個(gè)載體矩陣應(yīng)用奇異值分解，提取其最大奇異值。??［Ｕ＾Ｓ＾ＶＪ－ＳＶＤＣＭ，），?ｋ?＝?＼，２，?（３．２）??ｆｌ?＝?Ｓ，（ｌ，ｌ），?（３．３）??＾?＝?Ｓ２（１，１），?（３．４）??其中Ａ代表兩個(gè)載體矩陣中的一個(gè)。Ｕｐ?％和Ｓ，是對(duì)應(yīng)于載體矩陣經(jīng)奇異??值分解后的結(jié)果。和６分別表示兩個(gè)載體矩陣的最大奇異值。??（４）通過修改和辦的數(shù)值大小嵌入水櫻若Ｗｐ＝ｌ，貝忪＝五＋?Ａ且６?＝五－Ａ；??若Ｗｔ＝０，則ａ?＝?且６?＝五＋?Ａ。其中五＝＠，Ａ是嵌入強(qiáng)度因子。??２??（５）分別用《和６的值來替換載體矩陣的最大奇異值得到修改后奇異值矩陣Ｓ，??和Ｓ”??Ｓ；（ｌ，ｌ）?＝?ｆｌ，?（３．５）??Ｓ２（Ｕ）＝６．?（３．６）??（６）經(jīng)過奇異值分解逆變換過后得到修改后的載體矩陣Ｍｊ和Ｍ２。??Ｍ＾Ｕ，Ｓ，Ｖ／，?ｋ?＝?ｌ，２．?（３．７）??將載體矩陣Ｍｊ和＼１；中所有的元素映射回其初始位置生成修改后系數(shù)矩??陣，再通過離散余弦變換逆變換得到修改后矩陣Ｃ，’。??通過重復(fù)步驟４，將所有水印信息嵌入到輪廓波變換的低頻子帶中。??步驟５：執(zhí)行輪廓波變換逆變換生成含水印圖像Ｉ。??１２?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種新的基于DWT、DCT和SVD的魯棒水印算法[J]. 袁修貴,周振.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2011(01)
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本文編號(hào)：3440042