發(fā)布時(shí)間：2021-08-25 19:29

　　隨著數(shù)字多媒體技術(shù)的快速發(fā)展以及數(shù)碼設(shè)備的快速普及,各種互聯(lián)網(wǎng)多媒體信息服務(wù)得到了廣泛的應(yīng)用,這些先進(jìn)的信息技術(shù)給廣大人民的生活帶來(lái)便利的同時(shí),也引發(fā)了拷貝、修改甚至篡改多媒體數(shù)據(jù)等侵權(quán)行為,嚴(yán)重威脅了版權(quán)所有者的合法權(quán)益。作為一種有效的數(shù)字版權(quán)保護(hù)技術(shù),數(shù)字水印能夠確認(rèn)多媒體信息來(lái)源的可靠性和安全性,實(shí)現(xiàn)所有權(quán)的認(rèn)證和侵權(quán)行為的跟蹤,因而引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。近年來(lái)提出的量化水印算法能夠根據(jù)不同的水印信息采用不同的量化器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行量化,實(shí)現(xiàn)水印信息的嵌入以及盲提取,在計(jì)算復(fù)雜度與算法實(shí)現(xiàn)上的具有顯著的優(yōu)勢(shì)。在量化水印算法框架中,人類視覺(jué)特性對(duì)于水印圖像的視覺(jué)質(zhì)量有著很大的影響。隨著現(xiàn)代光學(xué)與光電圖像技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)視覺(jué)特性的探索研究越來(lái)越深入,為研究者設(shè)計(jì)融合視覺(jué)特性的量化水印算法提供了便利。然而,在實(shí)際量化水印算法設(shè)計(jì)中存在視覺(jué)特性的魯棒性問(wèn)題,即現(xiàn)有的研究成果無(wú)法保證水印嵌入前后參考視覺(jué)特性的一致性,嚴(yán)重制約了水印算法的進(jìn)一步發(fā)展。針對(duì)量化水印算法框架中存在的問(wèn)題,本文著重于構(gòu)建魯棒的視覺(jué)特性,研究和設(shè)計(jì)了基于這些視覺(jué)特性的量化水印算法。首先從量化水印算法中傳統(tǒng)的... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：131 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

密碼技術(shù)的局限f}l

本節(jié)將驗(yàn)證所提水印算法能否有效提升含水印圖像的視覺(jué)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)中選??�。酰螅澹桑校蓤D像數(shù)據(jù)庫(kù)［３５］中的５０幅標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像作為測(cè)試圖像，代表圖像如??圖２．５所示。其中，近年來(lái)常用的圖像結(jié)構(gòu)相似度ＳＳＩＭ值陽(yáng)用來(lái)表征含水印圖像??的視覺(jué)質(zhì)量，ＳＳＩＭ值越接近１，說(shuō)明圖像的質(zhì)量越高。??１?１?－?１?－?■?－?■?Ｉ??—Ｉ—文獻(xiàn)??＊—文獻(xiàn)［３２！??０．９?－?本童算巧－??■＇Ｘ＼．??。＇８?一?ＸＴ＼?＿??ｉｏ．７－?Ｘ??Ｍ?Ｘ＇—??口．６?一?氣Ｖ．?－??口．５?－??Ｄ＇Ｓ?２?３?４?日?６?７??量化步長(zhǎng)??圖２．Ｇ：固定嵌入強(qiáng)度時(shí)ＳＳＩＭ值對(duì)比??從圖２．６我們可看出，本章提出的算法在改善含水印圖像質(zhì)量方面取得了較??好的結(jié)果，這是因?yàn)榛陬A(yù)測(cè)模式得到的預(yù)測(cè)塊，相對(duì)于固定位置的相鄰塊，與??當(dāng)前待嵌入水印的圖像分塊有著更強(qiáng)的相似性和空間相關(guān)性，可Ｗ有效改善出現(xiàn)??２２??

圖像塊邊緣的塊效應(yīng)問(wèn)題。在水印信息嵌入強(qiáng)度一致的情況下，獲得的含水印??像視覺(jué)質(zhì)量更高。而且隨著量化步長(zhǎng)的增加，水印的嵌入強(qiáng)度隨著增強(qiáng)，對(duì)圖??像素的改變量也增大，這樣相比于相鄰塊的選擇，采用預(yù)測(cè)模式得到的預(yù)測(cè)圖??塊與當(dāng)前塊的歐氏距離更近，因此圖中ＳＳＩＭ差距就會(huì)隨之增大。??３．２算法魯棒性測(cè)試??本節(jié)我們測(cè)試了所提算法對(duì)于常見的圖像處理攻擊的魯棒性。實(shí)驗(yàn)中，我們??用水印序列大小與測(cè)試圖像大小成固定比例１：６４的隨機(jī)二值序列，在圖像的每??個(gè)８ｘ８分塊中Ｗｚｉｇ－ｚａｇ掃描順序排列的第２位至第９位ＤＣＴ系數(shù)作為載體信號(hào)向??，每塊嵌入一位水印信息。所有測(cè)試圖像嵌入水印后與原圖像的％ＩＭ值保持??０．９８２，提取水印的誤比特率（ＢＥ氏）取平均后作為算法的性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。算法??魯棒性能對(duì)比主要針對(duì)幾種常見圖像處理攻擊：高斯噪聲、ＪＰＥＧ壓縮，椒鹽??聲和圖像幅值縮放。??０．１８?Ｉ?１?１?ｎ??￣

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺(jué)注意模型和進(jìn)化規(guī)劃的感興趣區(qū)檢測(cè)方法[J]. 張菁,沈蘭蓀,高靜靜.  電子與信息學(xué)報(bào). 2009(07)
[2]一種在數(shù)字音頻信號(hào)中嵌入水印的新算法[J]. 王秋生,孫圣和.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 2001(05)

博士論文
[1]抵抗去同步攻擊的魯棒水印技術(shù)研究[D]. 田華偉.北京交通大學(xué) 2013
[2]模擬自頂向下視覺(jué)注意機(jī)制的感知模型研究[D]. 田媚.北京交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于JND模型的視頻壓縮算法研究[D]. 束道勝.安徽大學(xué) 2013
[2]自底向上的視覺(jué)顯著區(qū)域自動(dòng)提取技術(shù)研究[D]. 張杰.山東大學(xué) 2012
[3]基于擴(kuò)展變換抖動(dòng)調(diào)制的數(shù)字水印方法[D]. 李鑫超.山東大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3362714