基于图像特征的第二代数字图像水印算法研究

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数字水印技术是用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽标记。它主要应用于数字媒体的版权保护,网络信息的秘密通信以及数据隐藏等方面。本文以静止图像为研究对象,结合目前的研究热点:基于图像特征的第二代数字水印技术和提升小波技术,以如何提高水印算法的鲁棒性和不可见性为主要研究目的。由此,提出了一种基于图像置乱,提升小波技术和图像角点特征检测的盲检测数字水印方案。主要研究工作包括:首先,针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,给出一种基于小波多级提升来实现的改进型多分辨率图像水印算法。实现了在最低频成分和相应高频成分中水印的快速嵌入和提取。该方案实现简单,对内存需求量小。分别采用Haar、Db2、Db4、9/7小波进行仿真实验,结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。本算法较传统算法显著地提高了处理速度,其嵌入的水印具有信息量大、鲁棒性强等优点。其次,研究了基于图像特征的第二代数字图像水印算法,并把多尺度曲率积的鲁棒图像角点检测(MSP)和小波提升方法引入到了第二代数字图像水印算法中。在载体图像三级提升后的最低频成分中提取出图像的角点,然后在角点位置对应的所有高频系数中嵌入预处理过的水印,以兼顾水印的不可见性和鲁棒性要求。在检测时,用同样的方法对含水印图像作三级小波提升变换,在最低频成分中提取出图像的角点。以此为根节点提取其所对应的所有高频系数,在这些系数上作水印嵌入的逆运算,并用事先得到的密钥反变换出水印。所提出的水印方案在旋转、放缩、平移、裁剪等几何攻击比第一代数字水印算法的鲁棒性有显著提高。
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