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数字通信、网络以及计算机技术的不断发展和日趋成熟,促进了多媒体技术的迅速普及和应用,但随之也带来了一系列的问题,例如,多媒体的版权保护问题已经成为目前讨论的热点之一.为了解决版权保护和数据认证的问题,数字水印技术在上世纪90年代初期被提出并相继得到了广泛和深入的研究.本文主要针对数字水印技术及其在多媒体版权保护和认证中的应用进行研究和探讨.首先本文概述了数字水印技术的起源,接着介绍了数字水印技术的分类、应用及研究现状,并以数字图像水印为基础,系统地阐述了数字水印的基本原理和算法模型.随后本文研究了几种有价值的数字水印方案,详细介绍了水印的产生、嵌入和检测过程以及相应的鲁棒性和安全性.本文以信号处理和模式识别理论技术为背景,研究鲁棒性数字水印理论和技术,主要工作包括以下几个方面:
1.本文首先研究了基于混沌扩频技术的鲁棒性数字水印,并结合离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)理论提出了两种新颖的数字水印技术方案.在该研究中,利用了混沌扩频的高效和可靠性,将信号的频谱进行扩展,得到一个类似白噪声的信号,同时,混沌还拥有一个非常重要的性质,即对混沌初始状态的微小改变,在经过足够的混沌迭代之后,混沌状态将完全向不同的方向发展,因此混沌也具有非常优异的安全性.在此基础上,利用混沌扩频结合DWT的多分辨率分解特性和SVD的信号降维分解过程来嵌入水印,实验证明,该研究实现的数字水印方案具有良好的鲁棒性和现实应用价值.
2.本文接着研究了基于子采样(Subsampling)技术的鲁棒性数字水印.在该研究中,首先探讨了目前的基于子采样的数字水印技术的不足,并且提出了一种简单有效的利用随机置乱来攻击子采样水印的方案.随后,根据目前的不足,本文提出了一种在子采样域嵌入二值数字水印信号的算法,同时该算法也结合了上一部分提出的混沌映射算法.因此,该方案具有简单有效的特点,而且比目前的子采样水印方案具有更强的鲁棒性.接着,结合子采样技术的独特特点,本文研究了一种新颖的利用差分相关检测器的数字水印技术,该方案利用子图像之间的高度相似性来检测水印信息,实验证明该方案具有很强的鲁棒性.然后,本文又将子采样技术与神经网络算法相结合,提出了两种数字水印方案,分别将神经网络分别作为水印嵌入器和检测器.由于神经网络具有非常优秀的非线性映射和自适应能力,水印信号的鲁棒性也得到了大大的提高.理论分析和实验验证也说明了这些方案具有较强的鲁棒性和一定的实用性.接着,本文利用子采样技术将数字视频水印理论技术引入到数字图像水印技术中来,研究了一种基于子采样构造图像序列的数字图像水目J方案.南于子采样技术将图像分解为一个子图像序列,因此该序列可以考虑作为一个视频帧序列,这样,关于视频数字水印的技术和算法就可以应用在序列之上.在此基础上,本部分研究了一种结合子采样和DWT技术的抗共模攻击的数字水印方案.最后的结果表明该方案具有相当优秀的鲁棒性.
3.本文最后研究了基于图像特征检测技术的鲁棒性数字水印.在该研究中,首先研究了针对几何鲁棒性水印设计的用于特征检测的滤波器规范,并且提出了4种可应用于鲁棒数字水印的特征检测滤波器族.在该规范下,检测到的特征点能够建立起针对普通几何攻击(旋转、缩放、平移、剪切等)的鲁棒性,而在此基础上建立的基于特征点的数字水印,才能够满足相应的鲁棒性需求.然后,本文研究了一种特征检测和图像归一化相结合的数字水印方案.由于图像归一化操作对图像的线性几何失真具有很好的鲁棒性,因此该方案能够建立起针对几何攻击和信号攻击的强鲁棒性.接着,本文又研究了一种基于特征点检测以及水印和模板相结合的数字水印方案,该方案将水印信息和图像模板信息相结合,因此能够建立起一种针对常用几何攻击的鲁棒性.本部分研究的两种数字水印方案,具有很强的实用性和应用价值.