基于人眼视觉系统和结构相似性的图像水印方法设计及实现

 2022-01-17 11:01

论文总字数:24349字

目 录

1 绪论 1

1.1 研究的背景和意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究的意义 1

1.2 研究的内容 2

1.3 论文结构 2

2 数字水印技术及评价方法 4

2.1 数字水印的研究现状 4

2.1.1 数字水印发展 4

2.1.2 水印技术算法研究 4

2.1.3 数字水印的特性 5

2.2 人眼视觉系统图像质量评价 5

2.2.1 人眼视觉系统概述 5

2.2.2 人眼视觉系统特性 7

2.2.3 JND值的计算 8

2.3 结构相似性图像质量评价 9

2.3.1 结构相似性概述 9

2.3.2 SSIM值的计算 10

3 基于HVS和结构相似性的图像水印方案设计与实现 13

3.1 数字图像水印的嵌入描述 13

3.2 水印图像的生成 14

3.3 水印的嵌入算法 14

3.3.1 基于HVS的图像水印 14

3.3.2 基于结构相似性的图像水印 17

3.3.3 DCT的变换原理 21

3.4 水印的提取和归一化相关系数 22

3.5 实现方案 22

4 设计方案的性能测试 25

4.1 几种数字水印算法的图像效果 25

4.2 攻击测试与性能比对 27

5 总结与展望 30

5.1 总结 30

5.2 展望 30

参考文献 30

致谢 33

基于人眼视觉系统和结构相似性的图像水印方法设计及实现

王铁鑫

,China

Abstract:In the paper, an image quality evaluation method based on HVS(Human Visual System) and structure similarity is introduced to realize a new image watermarking embedding technology and implement its algorithm. As the network attack means more sophisticated, the need for good watermark technology is more and more urgent to provide a resistance and the excellent, and an excellent digital watermarking technique that is resistant to attack and performance is very necessary. And a good digital image watermarking technology should have fidelity properties such as robustness, security, embedding capacity In this paper, through the study of optimal watermark embedded image spectrum area number, and through the human eye visual threshold and weight coefficient as constraint, a new watermarking algorithm, human visual threshold image quality evaluation method by HVS and the selection of weight coefficient is image quality evaluation method based on structural similarity. Compared with other algorithms, the algorithm achieves better results than other algorithms on the evaluation index PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), structural similarity and watermark extraction. The algorithm can be used widely in the environment with high watermark. In addition, this article also compares the performance comparison and analysis with block DCT (Discrete Cosine Transform) watermarking algorithm and DWT (Discrete Wavelet Transform) digital watermarking algorithm based on HVS for that the results show that the new watermarking algorithm achieved a better performance.

Key words:image watermark embedding technology;evaluation index;structural similarity index;visual threshold of the human eye;weight coefficient

1 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.1.1 研究背景

近年计算机与网络技术的迅猛发展,因为在网络上进行信息的传递已是普遍,随之而来的问题也让人担忧,比如侵权行为愈发的常见,使人们对多媒体网络信息安全技术的需要变得更加紧迫。而传统的密码学的多媒体内容与认证信息是分离的,这使得多媒体数据的版权保护和内容的真实性保护无能为力,新的加密技术的出现是十分必要的。

信息隐藏技术是一种实现数据或者信息的秘密传递和保护版权的重要手段。它将需要保密的信息通过某种形式的伪装隐藏于其他非保密载体中进行传递的,但信息隐藏技术主要是为了实现数据或信息的秘密传输和保存,并不能解决当前数字媒体在传输过程中的侵权和盗版等问题。

数字水印技术是新型的研究领域,它是基于密码学,信号处理、算法设计和计算机图形学等领域的数字化技术,综合了各个领域的高新技术手段。近几年伴随着Internet的快速发展,图像、视频、音频和其他的数字作品都能通过拷贝的形式获得,这极大损害了出版业的发展,版权问题变得尤为严峻,渐渐的网络上的版权管理和保护软件愈来愈不能满足客户的需求。此时水印技术的引入不仅极大的缓解了多媒体产品的非法传播的状况,还引起了各国在使用水印技术来防止侵权和打击盗版的关注和成为了学术界和一些研究机构及公司的研究重点。该技术目前已从最初的图像水印、音频水印发展到视频水印,并从理论研究发展到实际应用,其应用领域也在不断地扩展。

1.1.2 研究的意义

数字水印技术作为近年来多媒体版权的最有效保护手段,信息隐藏技术的延伸,它的主要应用领域主要是以下几方面:

1、版权保护

最初提出数字水印的目的是为了保护版权,通过利用数字水印信息隐藏原理将版权信息隐藏。例如在生活中通过识别嵌入到作品中的水印来鉴别作品的真伪;在专利、著作等权利发生争执时可以用水印来提供证据。数字水印技术目前发展前景广阔,在这个新兴领域中充满了可能性。

2、指纹认证

为了隐藏一些重要的信息,作者可以在其每个产品中嵌入一个明显的指纹、版权信息或序号等,当发现没有经过授权的拷贝,可以通过搜索指纹确定来源。对数字水印领域来说,数字水印技术除具有版权保护应用中的特性外,还必须具有防止串谋攻击(多复制攻击)等功能。

3、证件真伪鉴别

数字水印不仅使用在电子商务和数字产品追踪等领域现如今更多地是在认证个人信息方面。护照、出入证、银行卡和各种学历证书、资格证书等都应用了数字水印技术来保证个人信息的真实性。例如数字水印信息中有银行的记录,个人消费情况及其他的内容,通过数字水印提供的信息可以进行认证服务。数字水印技术还可以为各种票据提供不可见的认证标志,从而大大增加伪造的难度。

4、篡改提示与使用控制

水印本身就是一种信息传递信号,可以通过水印的状态信息来判断是否被篡改或者控制,比如一个录音机,我们可以将水印信息嵌入到他的磁带中,它可以通过识别磁带数据中的水印信息来判断是否被篡改和控制,从而保护商业权益。这个方面的信息隐藏技术的研究依旧是个重要的课题。

5、隐蔽通信

当前网络发达,通过网络来获取情报是信息收集的重要渠道之一,为确保情报传递过程的隐秘性,引入数字水印技术是保证信息安全的重要的途径。到目前为止,文件加密的形式依旧未变,导致加密的文件不规则,极易引起攻击者的注意。数字水印的研究引发了网络媒体的新思路,通过利用数字化声像信号相对于人生理的影响,来实现空域、频域和变换域的信息隐藏。这样提供了一条非密码的信息传递通道,避开了第三方的监控,为国家一些机密信息的通信提供了途径。

1.2 研究的内容

本文的主要目的是基于人眼视觉系统和结构相似性两者的图像质量评价开发出新的数字水印算法,使该算法在评价指标PSNR(Peak Signal to Noise Ratio,峰值信噪比)、结构相似性和水印提取上,相比于其他算法取得了较好的效果,同时在对水印不可见性能要求高的环境下,该算法能有广泛的应用前景。为实现这个算法,就要熟悉水印的嵌入过程和水印的提取过程,并且要知道它的评判标准。首先,我们先介绍了几种较为常见的水印算法,了解它们的实现步骤,对数字水印建立基本的认识。其次,查阅相关的文献建立算法性能的评判指标如PSNR(Peak Signal to Noise Ratio,峰值信噪比)、SSIM(Structural Similarity Index,结构相似性)、NC(Normalized Correlation,归一化相关系数)等。最后,分析所得建立算法的实现框架与流程,对实现过程进行概要设计与详细设计,确定研究的主要内容从三个方面出发:水印信息的嵌入区域选择,JND值约束水印嵌入和权值系数的确立。

1.3 论文结构

第一章,绪论。介绍数字水印的研究背景和意义,表达现如今我们对数字水印技术又有怎样的需求。

第二章,数字水印技术及评价方法。介绍数字水印技术国内外研究现状,建立对数字水印的最基本认识,并对图像的指标参数进行介绍,了解HVS的质量评价方法和结构相似性的质量评价方法,为接下来的算法实现后的性能评价提供指标。

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