盲检测数字水印算法的透明性和鲁棒性研究

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当下,网络通信成为了现代生活不可或缺的一部分。除了文字外,大量的图片在网络上传播,方便了用户的分享和储存,但是与此同时,也带来了一些问题,如恶意篡改和随意复制冒用图片等侵权问题。为解决这些问题,数字水印技术成为了版权保护领域研究的热点。虽然数字水印技术已经得到了广泛的研究和应用,但是水印很难同时实现很好的透明性和鲁棒性,尤其是对于盲检测数字水印。本文分析和研究了当前的数字水印技术,介绍了水印的概念,分类,常见攻击方式和评估标准等,总结了前人的相关研究工作,提出了能够更好平衡水印透明性和鲁棒性的盲检测数字水印算法。具体如下:(1)为提高算法对旋转攻击的抵抗能力,在实现水印较好透明性的同时,实现更好的鲁棒性,提出了一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的盲检测水印改进算法。该算法在被改进方案的基础上,在嵌入阶段加入非下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)方法,并把根据人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)筛选得到的奇异值的位置信息作为密钥进行保存,让算法的透明性、鲁棒性和安全性得到了进一步的提升。在提取阶段,加入旋转校正算法,针对遭受旋转攻击的图像,首先将其校正,然后再进行水印的提取,并且该方案根据密钥信息定位奇异值位置,进一步减少了计算复杂度,提高了安全性。整个提取过程只需要知道位置密钥和置乱密钥,实现了盲检测。(2)为进一步提升盲检测数字水印算法的透明性和鲁棒性,提出了一种以NSCT和Schur分解为基础的盲检测水印改进算法。该算法以NSCT代替冗余离散小波变换,并以三级NSCT变换为基础进行图像的频域变换;对于嵌入域的构建,除了筛选子块Schur分解后得到的特定奇异值外,还会对其进行大小排序,根据水印图像的大小,筛选相应数量的前N位奇异值构建嵌入域。针对旋转攻击,本方案加入校正算法,极大地提高了水印的抗旋转攻击的能力。整个提取过程无需原始水印和载体图像,达到了盲检测的目的。(3)本文从透明性和鲁棒性的角度出发,设置了详细的实验,验证了本文所提算法的优秀性能;此外还综合对比本文所提算法,筛选出最优方案并将其应用到图像版权认证软件中,实现水印的嵌入、提取等功能,验证了算法的实用性。实验结果显示,本文所提出的算法方案更好地实现了盲检测数字水印算法的透明性和鲁棒性,让二者达到了更好的平衡。
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