基于視覺模型的魯棒水印方法.pdf

1、當今我們的生活已經漸漸進入了數字化狀態(tài),同時互聯網技術發(fā)展突飛猛進,為多媒體數據產品的傳播、共享、處理等操作帶來了極大的便捷。帶來便捷的同時,也伴隨著一些隱性的競爭與犯罪,例如數字信息被非法者通過某一途徑的版權侵犯行為,因此為了維護數字多媒體產品的版權,數字水印技術的研究得到了重視。
　　將一種可以被識別出來的數字信息通過某一途徑或方法嵌入到另一種需要得到保護的多媒體數字產品中,人類肉眼不能辨別其中是否嵌入信息,但是可以通過相關的

2、軟件將此信息從多媒體數字產品中提取或檢測出來,這個被嵌入的數字信息被叫做數字水印。數字水印的內容是需要保護數據的唯一標志,在數據經過了復制、傳播、信號處理等操作后還能被提取或者檢測出來,并且數字水印的嵌入因為人類肉眼的不可辨別不會對需要保護數據的產品質量產生影響。根據以上所述,對多媒體數字作品信息進行數字水印的嵌入和提取操作,以此來達到對其版權保護的目的。本文從圖像數據產品的版權保護角度考慮,根據人類視覺系統(tǒng)提出了一種基于視覺模型的魯棒

3、水印方法。
　　論文中首先對數字水印研究的必要性及其發(fā)展歷史做了簡單的概述,然后將數字水印的研究基礎:水印的特點、水印的分類、水印的基本原理、水印的攻擊、水印的評估做了系統(tǒng)的介紹。并且將一般的數字水印方法進行了綜述,為本文中的水印研究提供了依據。視覺模型是通過人類視覺系統(tǒng)來決定的,因此對人類視覺系統(tǒng)做了介紹,為文中的視覺模型奠定了一定的理論基礎。
　　文中將視覺模型與具有多分辨率特性的離散小波變換結合到一起,在對小波域水印方

4、法分析的基礎上,對其優(yōu)缺點進行了分析。由于小波域對旋轉攻擊的魯棒性較差,因此對奇異值分解進行了分析,其旋轉不變性對論文的算法提供了思路,因此本文將小波域與奇異值分解組合到一起,同時結合了小波域的視覺模型,提出了基于視覺模型的小波域與奇異值分解組合的魯棒水印方法。首先將一級小波分解應用到原始載體圖像,然后將奇異值分解應用到小波分解后的每個子帶,同時為了提高數字水印的安全性,對數字水印通過某一規(guī)則進行了分解,并分別對分解的水印進行了加密,然

5、后把分解加密后的水印通過某一途徑嵌入到小波分解的各個子帶中,這樣通過對原始載體圖像的奇異值進行改變來實現數字水印的嵌入,同時視覺模型的結合使水印的嵌入具有了自適應性。通過將水印分解并且嵌入到小波分解后的各個子帶中,這樣可以根據不同子帶水印的提取清晰度來對水印進行選擇組合。仿真實驗結果顯示,此水印方法對剪切攻擊、JPEG壓縮攻擊以及旋轉攻擊的魯棒性較好,并在保證了水印魯棒性的前提下提高了水印的不可見性。
　　數字水印技術發(fā)展到現在已