基于图像综合特征与基于拉普拉斯高斯算子的零水印算法

发布时间：2017-09-23 05:17

  本文关键词：基于图像综合特征与基于拉普拉斯高斯算子的零水印算法

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【摘要】：数字水印技术对于数字媒体信息的版权保护发挥着重要的作用,是信息安全专业领域的一个新方向,更好的研究数字水印技术有助于提高数字媒体信息版权保护的效率。零水印技术是在对原始图像不做任何修改的基础上进行水印嵌入,从而实现版权保护的一项新兴的数字水印技术,如何提高零水印技术的鲁棒性,是目前研究的重要内容之一。提高零水印算法的鲁棒性可以从图像特征信息的提取方法入手,然而图像特征提取的方式有很多,但适用于零水印技术的方法却并不如此,提出更加适合零水印技术的图像特征提取方法是本文的中心内容。为了更好地满足数字媒体信息版权保护要求、提高零水印在抵御数字信号攻击时的鲁棒性,本文从以下两个方面进行了创新研究:第一、在Chen和Chang提出的零水印算法基础上,结合人眼的视觉感知特征与图像综合特征,提出了一种基于图像综合特征的零水印算法。本算法首先利用均值法得到原图像的低尺度近似图像,之后根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性获取低尺度近似图像的亮度敏感值、纹理敏感值、对比度敏感值以及熵敏感值四个特征进行求和,获取低尺度近似图像的综合特征矩阵,之后通过置乱、异或等运算以及水印信息的认证过程对原始图像进行版权保护。第二、在Chang所提出的零水印版权保护算法的基础上,对图像特征提取这一部分中的边缘检测方法进行了改进,利用拉普拉斯高斯算子(LOG)边缘检测进行边缘检测,替代了Chang算法中的Sobel边缘检测方法,因为拉普拉斯高斯算子边缘检测获取的边缘点少于Sobel边缘检测方法获取的边缘点,故通过拉普拉斯高斯算子获取的边缘特征图像在抵御数字信号攻击时的鲁棒性较强。最后,通过对比Chen、Chang和本文算法在不同类型信号处理攻击下的性能,得出本文提出的两种算法在各种信号处理攻击下具有良好的鲁棒性,并通过仿真实验结果验证了本文算法的性能。
【关键词】：零水印 综合特征 拉普拉斯高斯算子 鲁棒性 版权保护
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41;TP309.7
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 数字水印版权保护的研究背景8
• 1.2 数字水印的特点及其分类8-10
• 1.2.1 数字水印的特征8-9
• 1.2.2 数字水印的分类9-10
• 1.3 零水印版权保护的研究现状10-11
• 1.4 论文的选题依据与论文期间的主要工作内容11
• 1.4.1 文论的选题依据11
• 1.4.2 论文期间的主要工作内容11
• 1.5 本文的组织结构11-12
• 第2章 Chen和Chang零水印算法12-15
• 2.1 引言12
• 2.2 Chen等人零水印算法12-13
• 2.3 Chang等人零水印算法13-15
• 第3章 基于图像综合特征的零水印算法15-19
• 3.1 引言15
• 3.2 图像综合特征15-16
• 3.3 算法介绍16-19
• 3.3.1 签名过程16-17
• 3.3.2 验证过程17-19
• 第4章 基于拉普拉斯高斯算子边缘检测的零水印版权保护算法19-25
• 4.1 引言19
• 4.2 边缘检测19-23
• 4.2.1 一阶微分边缘检测算子19-21
• 4.2.2 二阶微分边缘检测算子21-23
• 4.3 算法介绍23-25
• 4.3.1 签名过程23
• 4.3.2 验证过程23-25
• 第5章 实验结果25-34
• 5.1 引言25
• 5.2 不同边缘检测算子特征提取效果比较25-27
• 5.3 基于图像综合特征的零水印算法实验结果27-31
• 5.3.1 本文算法与Chen、Chang算法间效果比较28-29
• 5.3.2 本文算法不同附加因子间效果比较29-30
• 5.3.3 算法实验结果总结30-31
• 5.4 基于拉普拉斯高斯算子边缘检测的零水印版权保护算法实验结果31-34
• 5.4.1 算法实验结果总结33-34
• 第6章 总结与展望34-36
• 6.1 总结34
• 6.2 展望34-36
• 参考文献36-39
• 致谢39
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文39

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本文编号：903408