針對傳統(tǒng)奇異值分解（Singular Value Decomposition,SVD）水印算法中魯棒性與透明性的不均衡以及奇異值分解導(dǎo)致水印算法產(chǎn)生虛警率過高和對角線畸變的問題,提出了一種基于斜變換（Slant transform,ST）與增強(qiáng)奇異值分解（Boost Normed Singular Value Decomposition,BN-SVD）的自適應(yīng)零水印算法。首先對原始圖像進(jìn)行分塊和斜變換預(yù)處理,得到斜變換后的塊矩陣,對塊矩陣進(jìn)行增強(qiáng)奇異值分解,依據(jù)分解后的最大奇異值與整體最大奇異值均值計算特征向量;對水印圖像進(jìn)行Arnold變換和混沌映射得到加密置亂的水印圖像;最后利用特征向量和加密置亂水印圖像進(jìn)行異或運(yùn)算構(gòu)造零水印圖像;利用天牛須優(yōu)化算法（Beetle Antennae Search Algorithm,BAS）中的適應(yīng)度函數(shù)迭代確定增強(qiáng)奇異值分解中引入的參數(shù)?。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在抵抗JPEG壓縮、噪聲、濾波、旋轉(zhuǎn)、剪切和混合攻擊下,提取水印圖像與原水印圖像的歸一化系數(shù)NC值均可達(dá)到98%以上,水印算法的安全性能較好。通過BAS對水印算法進(jìn)行優(yōu)化,在降低水印算法運(yùn)算... 

【文章來源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Logistic周期倍化分叉圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文244實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)說明采用不同大小的水印圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證本文算法的魯棒性，測試環(huán)境為CPU:IntelCorei5、主頻：1.6GHz、內(nèi)存：8GB2133MHzLPDDR3、MatlabR2014a實(shí)驗(yàn)平臺。選取大小為512512像素值的灰度圖像Lena、Baboon、Bridge和Plane為標(biāo)準(zhǔn)測試圖像，如圖4.1(a)-(d)。Lena圖像具有漸變的陰影特性。Baboon圖像和Bridge圖像紋理信息較均勻，Plane圖像的紋理信息較復(fù)雜。分別選取大小為32×32像素值和16×16像素值的二值圖像“遼寧工大”為水印圖像，如圖4.1(e)-(f)。水印預(yù)處理過程中，Logistic映射參數(shù)=3.654和初值0x=0.54，Arnold置亂次數(shù)n=20，設(shè)置天牛須優(yōu)化算法的迭代次數(shù)為20,初始化天牛兩須之間的距離d=0.02，步長1=1，變步長參數(shù)eta=0.95。實(shí)驗(yàn)中參數(shù)在四幅灰度圖像Lena、Baboon、Bridge和Plane中16×16像素值水印圖像和32×32像素值水印圖像的最優(yōu)值分別為0.2874、0.6335、0.5426、0.5784和0.7461、0.9926、0.8647、0.8972。為驗(yàn)證本文水印算法具有較強(qiáng)魯棒性，本文采用NC值作為算法魯棒性的評價標(biāo)準(zhǔn)。如公式4.1所示：()()()()()12111222121111,,,,,MNijMNMNijijxijxijNCxxxijxij=======(4.1)式中12x,x分別表示初始水印和提取的水櫻(a)Lean(b)Baboon(c)Bridge(d)Plane(e)32×32水印圖像(f)16×16水印圖像圖4.1原始灰度圖像與水印圖像Figure4.1Originalgrayimageandwatermarkimages

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文254.2對角線失真虛警率問題與安全性測試4.2.1對角線失真實(shí)驗(yàn)如圖4.2(a)、(b)為文獻(xiàn)[71]算法中提取的具有明顯的對角線痕跡的水印圖像，圖4.2(c)、(d)為本文算法提取出的“遼寧工大”水印圖片沒有明顯的對角線痕跡，說明本算法高效的解決了對角線失真問題。(a)原水印圖像(b)提取的水印圖像(c)本文原水印圖像(d)本文提取的水印圖像圖4.2原水印圖像與受攻擊后提取的水印圖像Figure4.2Originalwatermarkimageandattackedextractwatermarkimages4.2.2虛警率問題實(shí)驗(yàn)測試為了驗(yàn)證本文是否能夠真實(shí)有效地解決SVD的虛警錯誤問題，圖4.3是本文算法與SVD算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。(a)原始圖像(b)偽造水印圖像(c)SVD算法(d)本文算法圖4.3虛警錯誤仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Figure4.3Simulationresultsoffalsepositiveerrors實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖可以看出，當(dāng)采用BN-SVD算法時，在不能確定參數(shù)值的情況下提取水印圖像時，不能提取出正確的水印圖像(密文)。因BN-SVD中的參數(shù)可以使圖像與奇異

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[7]基于非正弦類正交變換的數(shù)字水印研究[D]. 金淵智.重慶大學(xué) 2009
[8]基于小波包變換和聽覺掩蔽的同步音頻盲水印技術(shù)研究[D]. 王舜.江蘇大學(xué) 2007
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本文編號：3451998