非线性尺度空间的自适应均衡水印算法
发布时间：2021-09-19 00:23
水印嵌入位置和嵌入强度严重影响着水印算法的性能。对多种数字水印算法分析比较,线性尺度空间水印算法嵌入水印位置不够精确,导致提取出的特征点稳定性差,且嵌入强度参数随机,嵌入水印工作量增大。针对上述问题,提出基于非线性尺度空间的自适应水印算法,来均衡水印透明性和鲁棒性。首先,利用KAZE算法筛选出非线性尺度空间稳定性强的特征点构建嵌入水印区域;其次,对其做三级离散小波变换,将低频子带奇异值分解后的对角矩阵作为待嵌入水印的系数矩阵,将水印图像置乱后做奇异值分解,用右奇异值矩阵与对角矩阵相乘去虚警,组成的新矩阵作为待嵌入水印载体;最后,通过调整果蝇优化算法的适应度函数计算嵌入强度,把系数矩阵与水印载体叠加,自适应完成嵌入水印过程。对多组灰度图像进行仿真实验,验证得到含水印图像的峰值信噪比均达到44dB,多数为46dB,对水印载体图像做压缩、噪声、几何等攻击,提取出的水印图像与原始水印图像归一化相关系数均达到0.94,部分接近1。结果表明,利用KAZE算法选择非线性图像块嵌入水印信息,定位嵌入区域更精确,结合离散小波变换和奇异值分解算法嵌入水印稳定性更强,果蝇优化算法自适应选择嵌入水印强度参数效...
【文章来源】：辽宁工程技术大学辽宁省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
三级离
辽宁工程技术大学硕士学位论文14002,000001mmmmnmmtnabtaatnbaa(2.11)式中，a为伸缩参数，maa0，00a，b为平移参数，00bnabm，t为时间，Zm。DWT对任意函数f(x)的变换函数如式(2.12)所示。m,nm,nTfxxdx(2.12)式中，m,nT为DWT变换系数。离散小波变换的最终形式，重构式如式(2.13)所示。m,nm,nfxTTx(2.13)DWT与HVS特性相吻合，具有的多分辨率特点与人眼对低频分量敏感性一致，可以更好的用于建模。载体图像经过DWT后数据量不改变，与原始数据相同，被分成低频、水平、垂直和对角线四个频带，其中低频部分有大量能量，主要聚集载体图像的能量信息，水平、垂直和对角线部分有少量能量，主要是体现载体在各方向的纹理特性。其低频部分还能再次进行二层DWT分解。每一级的变换都是对上一级低频子带的进一步分解[49]，离散小波变换的二级分解示意图如图2.3所示。(a)(b)(c)图2.3三级离散小波变换分解Figure2.3Decompositionofthree-orderdiscretewavelettransform图中kLL代表低频子带，聚集着原始图像的大部分能量，拥有着图像的核心特征信息，是原始图像的近似。kHL、kLH、和kHH(k=1,2,3.......)代表高频子带，其中kHL为水平细节子带，代表着水平方向上的细节信息，kLH为垂直细节子带，代表着垂直方向上的细节信息，kHH为对角线上的细节子带，代表着对角线上的高频信息。每个频率带大小变为M/2M/2,即原始图像的大小缩小为原来的1/4。为了更直观的说明离散小波变换的分解原理，以大小为512×512的Lena图像为例，进一步说明离散小波变换的分解，如图2.4所示。
辽宁工程技术大学硕士学位论文20图3.1特征点检测流程Figure3.1Featurepointdetectionflow图3.2确定特征点主方向遍历过程Figure3.2Traversingprocessofdeterminingthemaindirectionofafeaturepoint极大值开始载体图像计算像素点响应值比较3*3邻域内响应值删除是否相等二次拟合定位特征点坐标结束是否是否
【参考文献】：
期刊论文
[1]结合SURF特征的多功能彩色图像水印算法[J]. 朱光,师文,朱学芳,郝世博. 中国图象图形学报. 2013(12)
[2]基于SIFT抗几何攻击的数字水印算法[J]. 高虎明,李凯捷,王英娟. 计算机应用. 2013(03)
[3]DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法[J]. 叶天语. 中国图象图形学报. 2012(06)
[4]基于小波系数能量分析的数字音频盲水印算法[J]. 任克强,李辉环,曹锋. 计算机安全. 2009(12)
[5]基于小波域的数字水印算法[J]. 王伟静,赵苑苑. 计算机技术与发展. 2009(04)
[6]基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法研究[J]. 楼偶俊,王钲旋. 计算机学报. 2009(02)
[7]Robust Image Watermarking Using Local Invariant Features and Independent Component Analysis[J]. ZHANG Hanling , LIU Jie College of Computer and Communication, Hunan University , Changsha 410082, Hunan, China. Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2006(06)
[8]一种基于改进的Fibonacci变换的数字水印算法[J]. 尹德辉,李炳法. 武汉科技大学学报(自然科学版). 2005(03)
硕士论文
[1]基于差分进化的图像水印嵌入强度自适应算法研究[D]. 余明典.中国地质大学(北京) 2018
[2]变换域数字图像鲁棒水印算法研究[D]. 张丹丹.江西理工大学 2016
[3]数字文本水印算法研究[D]. 李翔.国防科学技术大学 2012
[4]基于DWT-DCT-SVD的图像数字水印算法[D]. 王奔.北京邮电大学 2010
本文编号：3400626
【文章来源】：辽宁工程技术大学辽宁省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
三级离
辽宁工程技术大学硕士学位论文14002,000001mmmmnmmtnabtaatnbaa(2.11)式中，a为伸缩参数，maa0，00a，b为平移参数，00bnabm，t为时间，Zm。DWT对任意函数f(x)的变换函数如式(2.12)所示。m,nm,nTfxxdx(2.12)式中，m,nT为DWT变换系数。离散小波变换的最终形式，重构式如式(2.13)所示。m,nm,nfxTTx(2.13)DWT与HVS特性相吻合，具有的多分辨率特点与人眼对低频分量敏感性一致，可以更好的用于建模。载体图像经过DWT后数据量不改变，与原始数据相同，被分成低频、水平、垂直和对角线四个频带，其中低频部分有大量能量，主要聚集载体图像的能量信息，水平、垂直和对角线部分有少量能量，主要是体现载体在各方向的纹理特性。其低频部分还能再次进行二层DWT分解。每一级的变换都是对上一级低频子带的进一步分解[49]，离散小波变换的二级分解示意图如图2.3所示。(a)(b)(c)图2.3三级离散小波变换分解Figure2.3Decompositionofthree-orderdiscretewavelettransform图中kLL代表低频子带，聚集着原始图像的大部分能量，拥有着图像的核心特征信息，是原始图像的近似。kHL、kLH、和kHH(k=1,2,3.......)代表高频子带，其中kHL为水平细节子带，代表着水平方向上的细节信息，kLH为垂直细节子带，代表着垂直方向上的细节信息，kHH为对角线上的细节子带，代表着对角线上的高频信息。每个频率带大小变为M/2M/2,即原始图像的大小缩小为原来的1/4。为了更直观的说明离散小波变换的分解原理，以大小为512×512的Lena图像为例，进一步说明离散小波变换的分解，如图2.4所示。
辽宁工程技术大学硕士学位论文20图3.1特征点检测流程Figure3.1Featurepointdetectionflow图3.2确定特征点主方向遍历过程Figure3.2Traversingprocessofdeterminingthemaindirectionofafeaturepoint极大值开始载体图像计算像素点响应值比较3*3邻域内响应值删除是否相等二次拟合定位特征点坐标结束是否是否
【参考文献】：
期刊论文
[1]结合SURF特征的多功能彩色图像水印算法[J]. 朱光,师文,朱学芳,郝世博. 中国图象图形学报. 2013(12)
[2]基于SIFT抗几何攻击的数字水印算法[J]. 高虎明,李凯捷,王英娟. 计算机应用. 2013(03)
[3]DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法[J]. 叶天语. 中国图象图形学报. 2012(06)
[4]基于小波系数能量分析的数字音频盲水印算法[J]. 任克强,李辉环,曹锋. 计算机安全. 2009(12)
[5]基于小波域的数字水印算法[J]. 王伟静,赵苑苑. 计算机技术与发展. 2009(04)
[6]基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法研究[J]. 楼偶俊,王钲旋. 计算机学报. 2009(02)
[7]Robust Image Watermarking Using Local Invariant Features and Independent Component Analysis[J]. ZHANG Hanling , LIU Jie College of Computer and Communication, Hunan University , Changsha 410082, Hunan, China. Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2006(06)
[8]一种基于改进的Fibonacci变换的数字水印算法[J]. 尹德辉,李炳法. 武汉科技大学学报(自然科学版). 2005(03)
硕士论文
[1]基于差分进化的图像水印嵌入强度自适应算法研究[D]. 余明典.中国地质大学(北京) 2018
[2]变换域数字图像鲁棒水印算法研究[D]. 张丹丹.江西理工大学 2016
[3]数字文本水印算法研究[D]. 李翔.国防科学技术大学 2012
[4]基于DWT-DCT-SVD的图像数字水印算法[D]. 王奔.北京邮电大学 2010
本文编号：3400626
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