基于图像块自适应分类的篡改区域定位和恢复水印算法研究

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近几年来,随着互联网的快速成长,各类多媒体数字产品如雨后春笋般涌现出来。而在这些数字产品给人们带来方便的同时,也潜在着一系列的信息安全问题,比如版本盗用、信息篡改。为了解决这些问题,科研工作者们首先提出了加密和数字签名等技术,通过特定的加密算法对目标对象进行保护。虽然这些方法可以对目标对象在一定程度上进行有效的保护,但是随着计算机技术的发展,加密和数字签名的安全性已经受到质疑,而且传输的原始数据一旦被破解并遭受到篡改,接收者无法得知接收到数据的原始内容。为了解决这一问题,基于篡改恢复的数字水印技术被提出,该技术能够很好的恢复被篡改的数据信息,在版权保护、军事、医学图像等一些需要知道原始内容的领域具有良好的应用价值。本文以标准8位灰度图像为研究对象,通过对图像的纹理特性进行分析,提出基于图像篡改区域定位和恢复的水印算法,本文主要研究内容和研究成果如下:(1)针对图像特征值提取精确度和图像信息携带的隐蔽性不足问题,提出了一种自适应图像子块类型划分的篡改区域定位和恢复水印算法。算法将大小为3×3的图像子块划分为纹理简单和纹理复杂两大类,并且自适应的生成每个子块的特征值。同时裁剪冗余的水印,利用LSB方法对水印进行单次嵌入。算法能精确的提取图像的特征值信息、有效提高载体图像的隐蔽性。(2)针对提取的特征值对图像子块纹理变化适应能力不足的问题,提出一种对图像子块精确分类的篡改区域定位和恢复的水印算法。通过提取图像的方差、结合Canny边缘检测算子将图像子块划分为简单块、复杂块、边缘块三大类,然后计算出图像子块的恢复阈值并根据图像子块的类型生成图像恢复水印信息。该方法进一步优化了图像子块特征值对图像纹理变化的适应能力,有效提高了被篡改图像的恢复质量。
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