近年来,小波包变换技术已逐步进入各种应用领域。小波包能够把信号的高频细节部分进一步细分,在数字水印的应用上极大地拓展了水印信息的嵌入空间,并且小波包分解的特点适用于图像加密。因此,小波包数字水印嵌入方法也越来越多地受到了人们的关注,目前,在灰度图像和彩色图像的水印中,已经出现了多种小波包水印嵌入技术,得到了比传统小波方法更稳健的水印。但这些方法都存在着无最优基选择,或寻优算法复杂、数据量大等缺陷。 本文主要研究小波包域的图像数字水印技术,针对目前使用小波包作水印的种种问题与不足,如无最优基选择,或寻优算法复杂、数据量大等缺陷,提出了更为有效的嵌入和提取算法,并与已有的多小波图像水印技术进行对比研究,在实验的基础上进一步证明了本算法的可行性和优越性,其主要研究工作和取得的主要成果如下: 1、考虑图像的自身特点和对水印的影响,在对原始图像进行小波包变换时,选择了适宜的daubechies 7/9小波基,并且同时采用了对图像自适应性更强的“熵”优化算法来选取小波包分解的最优基,这种算法主要用于图像压缩中,能够抵抗压缩中噪声的干扰,数字水印所要求的性能之一就是要能抵抗图像的压缩操作,因此,这种基用于数字水印是一种很有潜力的研究方向。 2、由于低频范围信息量大,在低频范围嵌入水印会对原图像的影响较大,很容易识别出来,又由于高频中存在噪声信号,大多数的压缩方法都是将高频信号去除掉。如果把频率块的划分限制到一个足够小的范围内,这个划分中存在一个频带,称为“感兴趣子带”,它的能量很高,而且又不容易被人眼识觉,这样,这个频带的频率若不是很高的话,它就不会受到压缩操作的影响了。本文就是选取了这样一个子带来嵌入水印。 3、与目前在水印技术方面比较新的小波域方法多小波水印技术做了对比研究,比较二者在理论基础和方法步骤上的差异,并做了大量的抗攻击能力实验,分析和总结了实验结果,得出了实验结论。