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由于因特网和多媒体信息的快速发展,使得各种数字化的产品能够在网络上更加便捷、高效的传播。与此同时,数字媒体的安全问题也随之而生,数字产品的盗版侵权、恶意篡改等问题面临着一个严峻的考验。为了解决数字媒体的安全问题,数字水印技术应际而生。数字水印是信息隐藏的重要分支,它可以将版权信息嵌入到数字载体之中,并且不会影响数字载体的使用价值。然而目前存在的水印算法虽然种类繁多,但是大部分是单水印算法,例如鲁棒水印算法只能实现版权保护,脆弱水印算法只能实现篡改检测,功能比较单一。此外研究者虽然也提出了一些双水印算法,但是在性能上存在着诸多不足。本文针对传统的水印算法功能不完善,不能满足多种应用场景的需求以及双水印算法性能较差的问题,提出了两种基于变换域的双水印算法,实现了图像的多功能保护,丰富了算法的应用场景。以下是本文所做的主要工作:(1)首先对数字水印算法的背景、概念、分类以及特点进行了简单介绍,然后系统的阐述了国内外单水印以及双水印算法的研究现状,最后对目前存在的单水印和双水印算法的模型分别进行了研究和分析。(2)针对目前双水印系统中鲁棒水印抗攻击能力差、脆弱水印篡改检测能力不强的问题,提出了一种基于Contourlet-DCT-Hessenberg的双水印算法,本算法在图像中嵌入一个鲁棒水印以及一个脆弱水印。其中鲁棒水印算法首先对原始图像进行Contourlet变换,然后将得到的低频系数矩阵分块后变换到DCT域,扫描DCT域的中低频系数进行矩阵重组,并对重组矩阵进行Hessenberg分解,最终将水印嵌入到分解后的矩阵中。为了减少脆弱水印对鲁棒水印的影响,本算法中脆弱水印算法采用零水印算法,提取图像特征值作为脆弱水印并将其保存在水印数据库中。实验结果表明,本算法的鲁棒水印有较强的鲁棒性,而脆弱水印对图像篡改十分敏感,图像中微小的改变都可以检测出来。(3)在(2)提出的算法中,嵌入的鲁棒水印是二值水印,二值水印包含的版权信息较少并且抗攻击能力差。另外,脆弱水印算法只能进行篡改检测,不能篡改恢复。基于此,提出了基于RDWT-SVD和压缩感知的双水印算法,其中鲁棒水印算法嵌入一个灰度水印,提高了版权保护的能力。脆弱水印算法选择压缩感知测量值做为零水印,不仅可以篡改检测,而且能够在图像遭受攻击后进行图像恢复。