基于遗传算法和SVD的数字水印算法研究

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由于现代网络环境的复杂性以及多媒体数字产品的透明和易操作性,各种盗版、非法篡改、恶意传播越来越容易操作,严重危害了多媒体信息的安全。数字水印技术因其能解决以上问题,成为研究的热点。经奇异值分解得到的奇异矩阵,因稳定性强而被广泛应用到数字水印算法中。但目前,大多数的基于奇异值分解的数字水印算法存在一定的虚警率问题,且固定的嵌入因子不能同时兼顾不可见性和抵抗多种外界攻击。本文针对奇异值分解存在的虚警率问题,以及固定的嵌入因子不能同时兼顾不可见性和抵抗多种外界攻击问题进行研究,做了以下几个方面的工作。1.介绍了数字水印技术的研究背景及现状;总结了数字水印算法基本的水印嵌入、提取模型图;归纳了数字水印应用领域的典型算法;分析了常见的攻击方式,从不可见性和鲁棒性两方面阐述了数字水印算法优劣的评价标准。2.针对基于SVD类的数字水印算法存在的虚警率问题,本文通过分析SVD分解的定义和特性,提出了一种解决策略。该策略的思想是将水印信息的主要成分嵌入载体图像中,而非直接进行水印的嵌入,并在Matlab平台进行实验,实验结果表明算法能够有效的降低虚警率问题,验证了算法的可靠性。3.针对大多数的数字水印算法中人为控制嵌入因子不能兼顾含水印图像的质量和抵抗外界攻击能力这一问题,提出一种基于遗传算法的水印算法策略。该算法通过自动获取最优嵌入因子,代替传统算法中的人为控制嵌入因子,来有效解决以上问题。在Matlab平台上进行实验及对比分析,实验的结果表明了本文算法对多种攻击都有很强的抵抗力且图像质量不会受到影响。
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