本文關(guān)鍵詞：全息水印圖像加密技術(shù)研究

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【摘要】：近些年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,特別是近些年來WIFI的廣泛普及,人們可以隨時(shí)隨地的上網(wǎng)并獲取各類圖像、視頻等數(shù)字產(chǎn)品,然而,在給人們生活帶來便利的同時(shí),一些投機(jī)者也利用數(shù)字產(chǎn)品易獲取、易復(fù)制和易篡改的特性進(jìn)行非法的交易以獲取不正當(dāng)利益,這就在很大程度上損害了版權(quán)所有者的利益,因此,尋求一種有效的方法來保護(hù)版權(quán)所有者的正當(dāng)利益變得越來越迫切。數(shù)字水印技術(shù)作為一種高效的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方案,逐年受到海內(nèi)外學(xué)者的重視。與以往的數(shù)字水印方法進(jìn)行對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn),由于全息圖生成過程比較復(fù)雜,因此可以說,其本身在生成過程中就存在加密,并且,如果我們將全息圖的一部分甚至一大部分去掉,剩余的部分仍然可以較好的還原出原來的信息,這種特性使得其能夠非常有效的抵抗裁剪攻擊。然而,和普通圖像相比,由于全息圖包含的信息量巨大,若直接將其作為水印嵌入到載體圖像,則不利于水印信息的隱藏,使得含水印載體圖像像質(zhì)下降,因此,對(duì)全息圖進(jìn)行壓縮來有效減少其冗余數(shù)據(jù)變得十分必要,為此,本文對(duì)粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimizing,PSO)中的學(xué)習(xí)因子和慣性權(quán)值進(jìn)行了動(dòng)態(tài)調(diào)整,并用于優(yōu)化BP(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了改進(jìn)型粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全息圖壓縮模型,并將本文改進(jìn)壓縮模型與BP網(wǎng)絡(luò)壓縮模型和PSO-BP(Particle Swarm Optimizing-Back Propagation,PSO-BP)網(wǎng)絡(luò)壓縮模型進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比結(jié)果表明,本文算法不僅實(shí)現(xiàn)了全息圖較好的壓縮,而且使得網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間顯著縮短,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)也顯著減少,再現(xiàn)出來的全息圖質(zhì)量更好。在實(shí)現(xiàn)了全息圖較好的壓縮后,接下來需要做的就是尋找一種比較有效的水印嵌入和提取算法,本文在綜合分析了離散小波變換(Discrete Wavelet Transform,DWT)和矩陣的奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對(duì)兩種算法進(jìn)行了結(jié)合,并進(jìn)行了有效的改進(jìn),該改進(jìn)算法首先對(duì)原始載體圖像進(jìn)行DWT變換,然后對(duì)得到的低頻子圖像進(jìn)行44?分塊,緊接著提取每個(gè)子塊SVD分解的最大奇異值,并將壓縮的全息水印經(jīng)SVD分解得到的奇異值嵌入到每一個(gè)子塊的最大奇異值中。通過與文獻(xiàn)[53]的算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果顯示,本文算法不僅保證了水印較好的不可見性,而且也能取得較好的魯棒性,對(duì)噪聲、濾波、剪切、JEPG壓縮、旋轉(zhuǎn)和平移等攻擊都有非常強(qiáng)的抵抗能力。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字水印 計(jì)算全息 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群優(yōu)化算法 離散小波變換
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)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3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題的研究背景及意義8
• 1.2 計(jì)算全息圖的特點(diǎn)8-9
• 1.3 數(shù)字水印的基本特性9
• 1.4 全息水印的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.5 全息圖壓縮的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10
• 1.6 圖像質(zhì)量的評(píng)估10-11
• 1.7 本論文主要工作11-13
• 第二章 計(jì)算全息和數(shù)字水印基本理論13-21
• 2.1 計(jì)算全息概述13
• 2.2 計(jì)算全息圖分類13-14
• 2.3 計(jì)算全息基本理論14-18
• 2.3.1 菲涅耳衍射理論14-15
• 2.3.2 菲涅耳計(jì)算全息圖的獲得與重現(xiàn)15-16
• 2.3.3 全息圖的再現(xiàn)方法討論16-17
• 2.3.4 改善全息圖重現(xiàn)像像質(zhì)17-18
• 2.4 數(shù)字水印基本理論18-20
• 2.4.1 數(shù)字水印基本框架18-19
• 2.4.2 數(shù)字水印分類19-20
• 2.4.3 數(shù)字水印的常見算法20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第三章 粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全息圖壓縮21-35
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論21-23
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本簡(jiǎn)介21-22
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)22
• 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式22-23
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論23-25
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介23
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)算法23-24
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整24
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮全息圖的可行性分析24-25
• 3.3 粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介25-27
• 3.3.1 粒子群優(yōu)化算法基本原理25-26
• 3.3.2 對(duì)粒子群算法的改進(jìn)26-27
• 3.4 建立全息圖壓縮模型27
• 3.5 算法步驟及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析27-34
• 3.5.1 算法步驟28-29
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析29-34
• 3.6 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于圖像壓縮技術(shù)的數(shù)字水印算法研究35-53
• 4.1 離散小波變換和奇異值分解簡(jiǎn)介35-37
• 4.1.1 離散小波變換35-36
• 4.1.2 奇異值分解36-37
• 4.2 算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)37-38
• 4.2.1 水印的嵌入算法37
• 4.2.2 水印的提取算法37-38
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-52
• 4.3.1 水印不可見性測(cè)試38-41
• 4.3.2 本文水印算法的魯棒性測(cè)試41-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第五章 結(jié)論53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 作者簡(jiǎn)介60
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果60

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