数字水印的鲁棒自适应算法研究

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随着信息技术和计算机网络技术的飞速发展,数字多媒体的存储、复制与传播变得非常方便,人们可以通过Internet发布自己的作品、重要信息、进行网络贸易等,但随之出现的问题也十分严重,如作品侵权更加容易、篡改也变得更加方便。如何在网络环境中实施有效的版权保护和信息安全手段,已经引起国际学术界、企业界以及政府有关部门的广泛关注。密码技术是信息安全领域的主要传统技术之一,但由于其加密的密文容易引起攻击者的注意、解密后无法保护信息等缺点,无法满足当前信息安全的要求。数字水印是通过在多媒体内容中嵌入某些标志性信息-水印来证明版权归属或跟踪侵权行为。它与加密技术不同,数字水印不能阻止盗版活动的发生,但它可以通过判别对象是否受到保护、监视被保护数据的传播、真伪鉴别和非法拷贝,解决版权纠纷,并为法庭提供证据,被视为数字产品保护的最后一道屏障,已经成为当前多媒体信息安全研究领域发展最快的热点技术,受到国际学术界和企业界的高度关注。   论文详细介绍了数字水印技术的研究现状、典型算法、数字水印的分类及其应用领域,并分析了数字水印技术在各种应用中的设计要求、评估方法和可能遭受的水印攻击等。论文以静止图像为对象,围绕如何增强数字水印的鲁棒性进行深入研究。本文以基于模糊聚类的DWT域自适应水印算法为基础,在此基础上利用水印同步算法来增强水印系统对几何攻击的鲁棒性,主要贡献有:   (1)研究了基于模糊聚类和人眼视觉系统特性的自适应水印算法。根据人眼视觉系统对图像的掩蔽特性,使用模糊C均值聚类对图像内容进行聚类分析,利用模糊隶属度来确定适合嵌入水印的图像块以及嵌入强度。首先在DCT域中实现非盲水印算法,仿真实验表明该算法可以在不可见性和鲁棒性之间得到良好的折衷。考虑到最新制定的图像有损压缩标准JPEG2000基于小波域,且小波域具有比DCT域更好的时频特性,本文在DWT域实现了自适应半盲水印算法,在检测水印时只需提供水印嵌入位置,而无需提供原始图像,水印检测性能更佳。   (2)目前提出的大多数水印算法不能抵抗微小的几何攻击,少数可以抵抗旋转、缩放或平移攻击的水印算法绝大部分集中在DFT域,利用DFT和LPM映射来完成平移、缩放和旋转的不变性。但在DFT域内进行LPM变换算法复杂,图像降质严重,此外,DFT域的水印算法与当前的JPEG和JPEG2000压缩标准不兼容,含水印图像的视觉质量不佳。由于几何攻击已成为数字水印走向实用化的瓶颈,为此,提出基于图像矩的鲁棒水印同步方案。首先利用图像的61个Zernike矩表征图像的全局几何特征,利用前馈神经网络来学习图像所经历的仿射变换参数,根据所估计的参数对含水印图像进行逆变换,达到同步后再检测水印。仿真实验表明所提出的算法可有效抵抗旋转、缩放和平移的单项攻击以及组合攻击。为了减少基于Zernike矩算法的计算量,在此基础上,提出基于6个图像低阶组合矩的水印算法,大大减少神经网络的输入量,减少计算时间同时提高对抗RST攻击的水印检测性能。   (3)由于在实际应用中,旋转和缩放攻击通常伴随有小幅度的剪切,为了可以抵抗剪切攻击,提出基于图像仿射不变特征点的鲁棒水印同步算法。利用Harris仿射不变特征点检测器来检测原始图像和含水印图像的不变特征点,然后利用这些特征点构建Delaunay三角形并归一化,通过匹配三角形来学习仿射变换参数,利用估计的仿射变换参数对含水印图像进行逆变换,达到同步后再检测水印。由于Harris仿射不变特征点检测器所提取的特征点在遭受旋转、缩放、噪声等攻击时具有不变性,基于这些特征点构建的Delaunay三角形具有唯一性,剪切引起的少数特征点的丢失只影响与这几个特征点相关的三角形,而其它三角形不受影响,因此仿射变换参数估计精度较高。该算法可以抵抗旋转、缩放和剪切的单项攻击和组合攻击。
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