基于DWT数字图像水印技术研究.pdf

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1、}图像处理学术探讨!l二==．：=：：．．1二．1二一．1二．一．一一一一二：：：二：：：：l二．土_．．2tJl2零帮S笺蕞l基于DWT数字图像水印技术研究吴翩卉王春枝(湖北工业火学，湖北武汉430068)[摘要]提出一种改进DWT的数字水印算法。它以水印信号的强度低于人类视觉的特点，通过对信号的调整，在不改变视觉的效果下嵌入另一个图像；并用MATLAB和实验数据去验证，得到鲁棒性强、安全性高的数字水印图像。[关键词]数字水印；离散小波变换(DwT)；高频区；鲁棒性是纯粹的空域变换到频率域，因此没有利用图像的空间一1．前言频率特性，而这种

2、空间一频率特性正好与人眼的某些视觉数字水印是一个隐藏信息的行为，它与数字信号的类特性相一致，也就是说小波变换可以利用HVS的空间一频型(如；图像，歌曲，视频等)有关，它们的概念都是在相应的率特性。其次，采用分块的DCT变换会出现马赛克现象，而数字信号里藏有一个信息，然后通过解密来使它们成功分用小波变换则不会。因此，离散小波变换不仅可以较好地的开。水印隐藏的信息与实际的信号的内容有关。匹配HVS特性，而且与JPEG2000、MPEG4压缩标准兼容，水印算法主要分两种：空间域和变换域。空间域就是把小波变换产生的水印具有良好的视觉效果和抵抗多种攻

3、击信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的象素位置的能力，因此目前DWT数字水印技术是主要的研究方向。(LeastSignificantBits)LSB，这种水印是不可见的；变换域2．1离散小波变换(DWT)一般是采用扩展频谱通信技术，它的主要技术有(离散傅里小波即小区域的波，又称为子波，是一个长度有限、均叶变换)DFT，(离散余弦变换)DCT和DWT，根据这些不同值为零的振荡波形。这里的“小”是指衰减性，即局部非零的变换，把数字图像转化成相应的频域系数，然后根据它们性，非零系数的多少反映了图像块高频成分的丰富程度和隐藏的类型进行适当编码和变

4、形，再根据信息量选择频域纹理的复杂程度；“波”是指波动性，小波变换也可分为连续系数序列，最后将该数字图像中的频域系数的反变换转化小波变换CWT(ContinueWaveletTransform)~[1离散小波变为空间域的数据。第二种算法隐藏的信息量不大，但它的抗换DWT(DiscreteWaveletTransform)。攻击力好，所以适合版权保护方面的数字水印加密技术。小波函数定义：设(t)为一平方可积函数，就是(t)∈本文提出了改进的DWT数字水印加密技术，分析此类L2(R)，若其傅里叶变换(t)满足可容许条件；水印系统的属性，其水印模

5、型将通过MALAB来实现，并通c=f业d(0

6、层的一系列频率带上，并且这些频率带被具有相同特性的图像成分所激活，这使不同频带经过处理后得到彼此fit)J。J．WTf(a，t)(早)时域(2)间相互的独立。由此，考虑采用DWT对图像进行多尺度的CWT(a，T)x／aF(T)中(aT)频域(3)分解，得到在坐标系内相等的一系列频率带，从而保证对不由于连续小波变换的冗余，由一维信号x(t1变换成为二同频带的信息是相互独立，不相互影响。小波分析与人眼视觉系统具有一致性也就是多分辨特性。根据上面说的特点维的WT(a，r)后，其信息中存在大量的信息冗余。因此从数启发了笔者采用小波变换和HVS技术相

7、结合，大大提高了据压缩和节约计算的角度出发，可将其应用在实际中。通过在离散的尺度和位移下计算小波变换，对位移参数r和尺度水印的鲁棒性。在图像处理过程中，有时需要将信号在时域参数a用不同的方法进行离散，会得到不同的小波。图像处和频域中的特性或者图像在空域和频域中的特性结合起来加以分析。比如，要了解图像的哪一部分含有较多的高频分理中最常用的小波变换为二维小波变换。二维小波变换的公式为：量，传统的傅里叶变换无法解决此类问题。相比之下，DCT作者简介：吴翩卉，女．广东广州人，硕士研究生，研究方向：网络技术，信息安全，图像处理。一29—学术探讨图像处

8、理慕i一～wT，k)=If(t)

9、k(t)dt，j=0，1，2，⋯(4)I原图l一选n数卜l拆水印图像由此可看出小波变换是一种信息保持型的可逆变换，已有水印图像l一选择级小变波换