论文部分内容阅读
互联网、多媒体技术和通信技术的快速发展,给人们的生活带来了极大的方便,但与此同时,伴随而生是信息窃取和盗版等负面影响。在这种情况下,数字水印技术应运而生。近些年来,数字水印技术受到人们越来越多的关注,成为解决版权保护问题的有效手段之一。本文对小波域下的灰度图像的数字水印算法进行了研究。本文首先提出的是一种小波域的,基于奇偶校验算法的盲数字水印算法。该算法在水印嵌入前首先对水印图像用Arnold变换进行置乱,并采用Logistic混沌序列对水印进一步加密,在嵌入水印图像时,在奇偶校验算法的基础上引入范数计算。设计了一种将范数与奇偶校验相结合的盲提取数字水印算法。先对载体图像进行二级小波变换,将低频系数分为若干个大小相同的子块,子块的数量应大于等于水印的大小,计算每个子块的2范数,然后通过Arnold变换来选择水印的嵌入位置,最后用奇偶校验算法将水印嵌入到每个子块的范数中,再通过范数修改每个子块的低频系数,达到水印嵌入的目的。提取时不需要原始图像。其次,本文提出了一种小波域的非盲灰度图像数字水印算法。该算法在水印嵌入前同样应用混沌理论对水印图像进行加密。而后对载体图像进行二级小波分解,将水印信息嵌入到低频小波系数中,将载体图像的二级低频小波系数中每一行连续的三个值进行两两做差比较,当最大差值小于设定的门限值时,就建立一个新矩阵,将该组数保存到新的矩阵中,依次对每一行提取系数值并保存到新矩阵中,之后应用Arnold变换来选择水印在生成新矩阵中的嵌入位置,水印的每一个像素点对应两个小波系数。比较这两个用于嵌入水印的系数值,应用嵌入公式将水印嵌入到生成的新矩阵中,然后将改变后的系数值重新赋给小波系数矩阵,再进行小波逆变换,最后得到嵌有水印信息的载体图像。在水印提取时只需要原始载体图像来确定嵌入的位置,就可将水印提取出来。本文对以上两种算法进行了原理分析和仿真实验,结果表明,范数计算的加入相比于原奇偶校验算法,使得水印的不可见性和鲁棒性都有所提高。本文所提出的非盲水印算法也具有较好的不可见性,在抵抗噪声、剪切、JPEG压缩、滤波等攻击上均有良好的抗攻击能力。