数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入

数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入

ID:14567495

大小:189.72 KB

页数:9页

时间:2018-07-29

数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入_第1页
数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入_第2页
数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入_第3页
数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入_第4页
数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入_第5页
资源描述:

《数字图像处理-基于小波变换的图象水印嵌入》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、第9页共9页基于小波变换的图象水印嵌入实验报告专业:仪器仪表工程学号:201422131649姓名:张典2015年1月15日9第9页共9页摘要数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的安全性,提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法,即在嵌入之前先对水印做置乱处理,然后根据小波变换后,高、低频分量的特点,在高频部分嵌入较多的水印信息,而在低频部分嵌入较少的信息,亦即利用小波变换的层次结构,将同一水印反复嵌入到不同的位置.实验证明,该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力,是一种行之有

2、效的水印嵌入方法.关键词:小波变换文字水印图象置乱9第9页共9页引言随着通信、计算机和网络技术的飞速发展,数字图象的高速传输、处理和存储已成为现实,但是由于网上的数字图象很容易被截获、复制及篡改,这严重侵犯了单位或个人的知识产权.为解决这一问题,近几年国际上提出了一种全新的信息安全技术,即数字水印技术,并广泛应用于图象、视频和音频等数字媒体.由于它在版权保护、真伪鉴别、秘密通信和隐含标注等领域有着广泛的应用前景,因此日益成为一个非常重要的研究领域.到目前为止,已经有许多文献对水印的嵌入做过研究,并已提出大量方法,现有方法大致可分为空域方法和

3、变换域方法两类.从综合性能对比来看,变换域方法更加优越一些,目前占据了主要地位,未来的趋势也当以变换域方法为主流.本文提出了一种基于小波变换的变换域水印嵌入方法,因为小波变换已应用于新一代静态图象压缩标准JPEG2000,这样就使水印嵌入算法可以在压缩域中实现,而且小波变换充分考虑了人类视觉特性;其次,在将原始图象进行小波多分辨率分解后,形成一种金字塔式的层次结构,根据这一特点,将水印图象重复嵌入不同的层次结构中,还可以保证算法的强壮性.另外,大部分的图象水印嵌入方法是在图象中嵌入一些伪随机数[1],这是因为伪随机数具有难以仿造的优点,所以

4、保证了水印的安全性,但是由于伪随机数并不能具体地代表特定的信息,也具有一定的局限性,因此,从实际应用考虑,如果能在图象中嵌入像单位或本人名字等文字信息,那么将更加具有现实意义及视觉上的直观性.基于这样的想法,本文研究了在静止图象中嵌入文9第9页共9页字水印的问题.1水印算法的实现1.1图象置乱图象置乱就是利用某种算法将一幅图象各像素的次序打乱,但像素的总个数不变,直方图不变.由于对水印进行置乱可以消除水印像素的空间相关性,因此能提高水印抗图象剪裁操作的强壮性.已提出的图象置乱方法有Fass曲线、Gray代码、Arnold变换和幻方方式等.本

5、文选择Arnold变换作为水印嵌入的预处理方法,是由于它直观,简单,并且具有周期性,这在应用时非常方便.在文献[3~5]中,就讨论了Arnold变换在数字图象变换中的应用。Arnold变换是Arnold在遍历理论中提出的一种变换,又称猫脸变换(Arnold’sCatMap).设想在平面单位正方形内绘制一个猫脸图象,猫脸变换式为通过变换,猫脸图象由清晰变模糊,这实际上是一种点的位置移动,并且这种变换是一一对应的.从采样理论的角度看,数字图象可看作是在二维连续曲面上,按照某一间隔和某种策略进行采样所得到的一个二维离散点的阵列,即一个图象矩阵.对

6、于正方形数字图象,可进行离散化的Arnold变换利用上式,逐一对图象9第9页共9页中的像素点坐标做变换,当遍布了图象所有像素点之后,便产生了置乱后的图象.另外,对该图象还可做反复迭代,以产生不同结果的图象,直到达到要求为止.Arnold变换具有周期性,即当迭代到某一步时,将重新得到原始图象.1.1小波变换小波变换作为一种变换域信号处理方法,近年来在计算机视觉和图象处理研究领域,引起人们的极大兴趣.小波变换将图象在独立的频带和不同空间方向上进行分解,它不仅具有良好的空间一频率分解特性,而且能更好地与人类视觉系统相结合,是一种很有潜力的方法.图

7、象经过离散小波变换,即分解成4个四分之一大小的子图:水平方向、垂直方向和对角线方向的中高频细节子图和低频逼近子图,每个子图通过间隔抽样滤波得到.后继分解时,逼近子图以完全相同的方式再分解成在下一级分辨率下更小的子图.以此类推分解,图象就被分解成不同分辨率级和不同方向上的多个子图,这更加符合人眼的视觉机制.这种锥形结构有如下特点:①与人类视觉特性相匹配;②数据量没有扩展;⑧变换域内相关性小.对图象进行3次小波变换的结果如图1所示.图中,:是低频分量,(一1,2,3)是水平方向的高频分量,是垂直方向的高频分量,是对角方向的高频分量.9第9页共9

8、页在频率域中,高频部分代表图象的边缘及纹理部分,在这些地方嵌入水印,人眼虽不易察觉,但这样的水印容易在图象经过有损压缩等一些图象处理后丢失,另一方面,因为低频部分集中了图象的大部

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。