全息水印图像加密技术研究

发布时间：2017-08-14 18:09

  本文关键词：全息水印图像加密技术研究

  更多相关文章： 数字水印 计算全息 神经网络 粒子群优化算法 离散小波变换

【摘要】：近些年来,随着互联网技术和多媒体技术的快速发展,特别是近些年来WIFI的广泛普及,人们可以随时随地的上网并获取各类图像、视频等数字产品,然而,在给人们生活带来便利的同时,一些投机者也利用数字产品易获取、易复制和易篡改的特性进行非法的交易以获取不正当利益,这就在很大程度上损害了版权所有者的利益,因此,寻求一种有效的方法来保护版权所有者的正当利益变得越来越迫切。数字水印技术作为一种高效的知识产权保护方案,逐年受到海内外学者的重视。与以往的数字水印方法进行对比,可以发现,由于全息图生成过程比较复杂,因此可以说,其本身在生成过程中就存在加密,并且,如果我们将全息图的一部分甚至一大部分去掉,剩余的部分仍然可以较好的还原出原来的信息,这种特性使得其能够非常有效的抵抗裁剪攻击。然而,和普通图像相比,由于全息图包含的信息量巨大,若直接将其作为水印嵌入到载体图像,则不利于水印信息的隐藏,使得含水印载体图像像质下降,因此,对全息图进行压缩来有效减少其冗余数据变得十分必要,为此,本文对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizing,PSO)中的学习因子和惯性权值进行了动态调整,并用于优化BP(Back Propagation,BP)神经网络,建立了改进型粒子群优化BP神经网络全息图压缩模型,并将本文改进压缩模型与BP网络压缩模型和PSO-BP(Particle Swarm Optimizing-Back Propagation,PSO-BP)网络压缩模型进行对比,对比结果表明,本文算法不仅实现了全息图较好的压缩,而且使得网络训练时间显著缩短,网络训练次数也显著减少,再现出来的全息图质量更好。在实现了全息图较好的压缩后,接下来需要做的就是寻找一种比较有效的水印嵌入和提取算法,本文在综合分析了离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)各自特点的基础上,对两种算法进行了结合,并进行了有效的改进,该改进算法首先对原始载体图像进行DWT变换,然后对得到的低频子图像进行44?分块,紧接着提取每个子块SVD分解的最大奇异值,并将压缩的全息水印经SVD分解得到的奇异值嵌入到每一个子块的最大奇异值中。通过与文献[53]的算法进行对比,结果显示,本文算法不仅保证了水印较好的不可见性,而且也能取得较好的鲁棒性,对噪声、滤波、剪切、JEPG压缩、旋转和平移等攻击都有非常强的抵抗能力。
【关键词】：数字水印 计算全息 神经网络 粒子群优化算法 离散小波变换
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP309.7
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题的研究背景及意义8
• 1.2 计算全息图的特点8-9
• 1.3 数字水印的基本特性9
• 1.4 全息水印的国内外研究现状9-10
• 1.5 全息图压缩的国内外研究现状10
• 1.6 图像质量的评估10-11
• 1.7 本论文主要工作11-13
• 第二章 计算全息和数字水印基本理论13-21
• 2.1 计算全息概述13
• 2.2 计算全息图分类13-14
• 2.3 计算全息基本理论14-18
• 2.3.1 菲涅耳衍射理论14-15
• 2.3.2 菲涅耳计算全息图的获得与重现15-16
• 2.3.3 全息图的再现方法讨论16-17
• 2.3.4 改善全息图重现像像质17-18
• 2.4 数字水印基本理论18-20
• 2.4.1 数字水印基本框架18-19
• 2.4.2 数字水印分类19-20
• 2.4.3 数字水印的常见算法20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 粒子群优化BP神经网络全息图压缩21-35
• 3.1 人工神经网络基本理论21-23
• 3.1.1 人工神经网络基本简介21-22
• 3.1.2 人工神经网络特点22
• 3.1.3 人工神经网络的学习方式22-23
• 3.2 BP神经网络基本理论23-25
• 3.2.1 BP神经网络简介23
• 3.2.2 BP神经网络标准算法23-24
• 3.2.3 BP神经网络权值调整24
• 3.2.4 BP神经网络压缩全息图的可行性分析24-25
• 3.3 粒子群优化算法简介25-27
• 3.3.1 粒子群优化算法基本原理25-26
• 3.3.2 对粒子群算法的改进26-27
• 3.4 建立全息图压缩模型27
• 3.5 算法步骤及实验结果分析27-34
• 3.5.1 算法步骤28-29
• 3.5.2 实验结果及分析29-34
• 3.6 本章小结34-35
• 第四章 基于图像压缩技术的数字水印算法研究35-53
• 4.1 离散小波变换和奇异值分解简介35-37
• 4.1.1 离散小波变换35-36
• 4.1.2 奇异值分解36-37
• 4.2 算法的设计与实现37-38
• 4.2.1 水印的嵌入算法37
• 4.2.2 水印的提取算法37-38
• 4.3 实验结果与分析38-52
• 4.3.1 水印不可见性测试38-41
• 4.3.2 本文水印算法的鲁棒性测试41-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第五章 结论53-55
• 致谢55-56
• 参考文献56-60
• 作者简介60
• 攻读硕士学位期间研究成果60

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本文编号：673984