魯棒數(shù)字水印算法研究.pdf

1、魯棒數(shù)字水印技術(shù)在多媒體內(nèi)容保護和相關(guān)領(lǐng)域中具有很好的應(yīng)用價值，如版權(quán)保護、盜版追蹤、拷貝控制和廣播監(jiān)控等等。但目前魯棒數(shù)字水印技術(shù)還未得到充分的研究，有很多技術(shù)方面的難題亟待解決，這給研究工作帶來了挑戰(zhàn)和機遇。對數(shù)字水印的深入研究將側(cè)重于完善相關(guān)理論，提高水印算法的魯棒性，增強水印技術(shù)的安全性。 數(shù)字水印技術(shù)的兩大重要性質(zhì)是不可感知性和魯棒性，一個好的魯棒水印算法應(yīng)該在不可感知的前提下能夠抵抗各種攻擊，但不可感知性和魯棒性是相

2、互矛盾的，魯棒水印研究的關(guān)鍵之一在于如何選擇合適的視覺感知模型，達到水印魯棒性和不可感知性的平衡與統(tǒng)一。大量的水印算法主要利用擴頻、信道編碼和視覺感知模型來提高水印的魯棒性，這對一般信號處理具有較好的魯棒性，但難以抵抗由旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換造成的去同步攻擊，抗幾何攻擊的水印算法是需要解決的難點問題。此外，在視頻水印中還要考慮時間軸上的攻擊，如幀平均、幀刪除、幀重組等，因此針對不同的應(yīng)用需求設(shè)計魯棒水印是水印研究的重點。 與Con

3、tourlet變換相結(jié)合的魯棒水印算法（AWCD），分析Contourlet變換特性，在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)視覺掩蔽模型，綜合頻率、亮度和紋理參數(shù)確定水印嵌入強度，自適應(yīng)地將水印信息嵌入到圖像Contourlet分解后的高頻子帶，保證了水印的不可見性，分別對水印和嵌入?yún)^(qū)域高頻子帶系數(shù)置亂以提高水印的安全性和魯棒性，水印信息在Contourlet逆變換中影響到低頻子帶，使水印分布到整個載體圖像的高頻和低頻區(qū)域，因此AWCD算法具有較強的魯棒性

4、，水印的提取通過相鄰系數(shù)對比的盲檢測算法，能夠不借助原始圖像提取水印。 針對抗幾何攻擊的數(shù)字水印研究，提出基于平衡多小波的視頻水印算法（VW-BMW），將載體視頻轉(zhuǎn)換到對數(shù)極坐標變換系LPM，使旋轉(zhuǎn)和縮放轉(zhuǎn)換為該坐標系下的平移，構(gòu)造基于平移不變的平衡多小波，得到具有旋轉(zhuǎn)、縮放不變性的能量特征值，通過修改該值嵌入水印，使算法對信號處理攻擊和幾何攻擊都具有魯棒性。所構(gòu)造的平衡多小波不需要預(yù)濾波，計算耗費較少，能夠滿足視頻水印所需要的

5、實時性。水印嵌入時根據(jù)嵌入?yún)^(qū)域的能量特征值自適應(yīng)控制水印的嵌入強度，保證水印嵌入達到最大強度的同時不會造成視覺失真。 在小波域數(shù)字水印算法研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合Shamir門限密鑰分享算法提出視頻水印算法（SSVW），通過拉格朗日插值多項式將水印圖像分為多個水印影子，循環(huán)嵌入到視頻序列中。在嵌入水印時，對水印影子的不斷更新，使算法能夠有效抵抗共謀攻擊，在提取水印時，根據(jù)密鑰分享理論利用部分水印影子信息就能夠恢復原始水印，為了防止欺騙