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近些年来,随着因特网的普及和发展,数字产品(图像、视频等)的版权问题越来越引起人们的关注,其中数字水印作为一种有效的手段得到了广泛的注意。它利用数据隐藏技术将特定的信息隐藏在数字产品中达到标示和保护著作权的作用。
本文首先概述了数字水印的研究背景、基本概念、分类以及应用、典型算法、攻击方法和性能评估,然后在介绍QIM算法理论的基础上,通过讨论经典QIM算法的不足,提出基于Watson视觉模型的自适应QIM算法,改善了QIM算法对图像幅值和重量化的敏感性。主要工作如下:
1、提出基于修改后的Watson视觉模型的QIM算法。经典的QIM算法对图像幅值变化比较敏感,而Watson模型本身对幅值变化也不具备不变性,本文针对这一不足,对Watson模型做了适当的修改,使Watson模型对幅值变化有不变性,再将修改后的Watson模型应用到QIM算法中,从而有效解决了经典的QIM算法对图像幅值变化的敏感性。
2、提出基于Watson模型的STDM算法。QIM算法对图像重新量化也比较敏感,STDM算法是QIM算法的一种实现形式,同时它有一定的改善重新量化的特性,本文利用这一特点,再把Watson视觉模型应用到STDM算法中,有效地解决了QIM算法对重新量化的敏感性。