基于独立分量分析和奇异值分解的图像水印算法研究

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随着互联网技术的快速发展,多媒体信息的发布形式也越来越多,其中计算机网络是传播信息的一个重要媒介,它使得图像数据的传输变得简单且快捷。数字媒体技术的发展使得图像、视频、文字等信息在可以广泛的传播,但是网络存在很多不确定的因素,数字多媒体产品很容易受到修改或者编辑,基于此数字水印技术得到了快速的发展,它很好的保护了数字产品的版权问题。数字多媒体领域研究一个热点就是水印技术。  本文首先介绍了数字水印的发展过程、背景、分类、特征、常见算法及相关应用等,重点介绍了本文涉及到的相关技术,本文的主要工作如下:  (1)分析了基于DCT和SVD的数字图像水印技术,在此基础上给出基于ICA和SVD的图像数字水印改进算法,该算法运用Arnold变换处理水印,对变换后水印和原始图像经DCT形成的低频系数矩阵进行奇异值分解,结合独立分量分析实现对水印的嵌入。  (2)分析了基于奇异值的小波域灰度数字水印算法,在此基础上给出基于扩频和独立分量分析的图像水印改进算法,该算法运用扩频技术处理经过Arnold变换的水印,扩频后水印和原始图像经二级小波分解的低频系数进行奇异值分解,结合独立分量分析从而实现水印的嵌入。  通过大量仿真实验,并同现有算法比较,在保证水印不可见性的情况下,改进算法对常见噪声、滤波、JPEG压缩等攻击有更好的稳健性,对剪切、旋转同样有较好的稳健性。
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