基于Contourlet—SVD的数字图像盲水印算法【开题报告】

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1、毕业设计开题报告电子信息科学与技术基于Contourlet—SVD的数字图像盲水印算法一、选题的背景与意义1.1研究的背景随着Internet的迅猛发展，通信技术的迅速发展和计算机网络的普遍运用，使人们可以通过互联网收发信息，可以随时上传自己创作的数字图象、音乐、视频等作品，可以进行学术交流。然而，也正是因为网络的这种便捷性、传播迅速的优点使其很容易被非法拷贝，导致数字产品的版权、完整性、有效性得不到保证，严重损害了创作者的利益。而一些具有特殊意义的数字信息，如涉及司法诉讼、政府机要等信息，更是遭到了不法分子地恶意攻击和随意篡改等，这一系列问题给当今科学家带来了巨大

2、挑战。为了解决上述各类问题，提出了数字水印技术。它是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。目前，数字水印在音频、视频、图像等的应用迅速得到广泛的研究和发展。1.2数字水印研究现状数字水印技术的研究现状主要分为两大类：1)空间域数字水印研究最初提出的数字水印嵌入方法是在空间域上实现的。1995年，Btuyndoncky等提出了一个基于空域分块的方法，通过改变均值来嵌入水印。1996年，Patchwork等人提出了一种算法（Patchwork算法），该算法随机选取图像的N对像素点，通过增加其

3、中一个点的亮度值而相应降低另一个点的亮度来隐藏信息。1998年，Darmstaedter等人提出了一种新的空域水印算法，该算法是基于图像的8×8块的空间域分解进行的。不过上述的一些空域法普遍存在着可嵌入水印能量不好控制、鲁棒性差等缺点，现在已经很少有人使用，人们逐渐将水印的嵌入和检测转到频域上进行。2)频域数字水印研究频域法大体有三类：DFT域、DCT域和DWT域。Ruanaidh和Pun利用傅立叶域对全局性的旋转，平移和缩放变换具有不变性的特点，将水印嵌入到傅立叶域来达到对这些攻击的鲁棒性。1999年，Hsu和Wu等人提出了基于可视化模型的算法，该算法具有很强的鲁

4、棒性。2000年，黄继武、易开样等人还提出了一种DCT域数字水印算法：首先把图像分成8×8的不重叠像素块，经过分块DCT变换后，得到有DCT系数组成的频率块，然后随机选取一些频率块，水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些DCT系数中。2004年，王向阳等提出了一种DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法，将灰度图像嵌入到原始彩色图像中。其实，很多国内外研究人员提出的其他DCT域数字水印算法，采用的多是基于DCT的8×8图像块。1.3选题研究的意义目前，尽管数字水印在音频、视频、图像等的应用迅速得到广泛的应用。然而，通过频域与空间域图像水印的分析发现：空间域普遍存在着可嵌入

5、水印能量不好控制、鲁棒性差等缺点。现在已经很少有人使用，人们逐渐将水印的嵌入和检测转到频域上进行。和空间域相比，变换域的方法是在变换域中嵌入的水印，信号能量可以扩散到空间域的所有象素上，有利于保证水印的不可见性。变换域的算法可嵌入大量的比特而不引起可察觉的降质。当选择改变中频或低频分量来加入水印时,鲁棒性可以大大提高。虽然，变换域中的小波变换可以较好的描述奇异点，但不能对奇异点出的纹理方向加以描述，原因在于二维可分离小波只具有水平、竖直和对角线3个方向。然而，通过研究发现：Contourlet变换是一种新的图像二维表示方法，具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采

6、样和各向异性等性质。图像的奇异值对几何失真具有不变性。因此，在图像的奇异值中嵌入水印对几何攻击具有很好的鲁棒性。综上所述，为了克服小波变换的不足和不能表示具有光滑边缘图像的弱点，本文在前人研究的基础上采用有意义的二值图像作为水印，将图像的Contourlet变换和SVD结合，用量化的方法实现水印的嵌入。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题2.1研究的基本内容在图像数字水印研究中，Contourlet变换域的低通子带和带通子带均含有水印信息，并利用低通子带变换结构提取水印，将水印嵌入到Contourlet变换具有最大能量的方向子带中，并利用零均值广义高斯分布拟合Con

7、tourlet系数，实现基于最大似然估计的盲检测。这里采用有意义的二值图像作为水印，将图像的Contourlet变换和SVD结合，用量化的方法实现水印的嵌入。1)水印图像预处理水印图像的选择一般选择为二值图像，因为其优点是占用空间少，缺点是当表示人物、风景的图像时，二值图像只能描述其轮廓，不能描述细节。这时候尝试用更高的灰度级。水印图像预处理的一般方法是将一幅图像各像素的次序打乱，但像素的总个数不变。现在用得较多的置乱技术是基于Arnold变换，幻方变换，Gray码变换等方法。用不同的方式将原始水印信息进行置乱，然后将置乱后的水印信息嵌入到原始图像中。不同的置乱