基于量化索引调制和奇异值分解的HSI色彩空间图像水印算法研究

摘要

随着互联网和多媒体技术的发展，多媒体数据逐渐成为人们获取信息的主要来源，多媒体信息的安全问题逐渐成为人们关注的焦点。数字水印作为信息隐藏技术的重要分支，成为了多媒体安全研究的重点。本文着重讨论数字水印技术在彩色图像中的应用。
　　 在分析图像数字水印技术的研究现状，尤其是量化索引调制原理、人类视觉模型以及奇异值分解等理论的基础上，本文对HSI色彩空间图像水印的透明性和鲁棒性进行了探讨和研究。主要工作如下：
　　 1.分析了经典Watson模型应用在水印领域的缺点，提出了在保持原Watson模型HVS特性基础上，适用于数字水印嵌入和提取的改进模型。然后基于此改进模型以及平均亮度系数处理方法，提出了完整的自适应扩展变换抖动调制(ASTDM)水印方案，并将其扩展为基于HSI色彩空间的彩色图像水印系统。实验证明，ASTDM算法在保持高水印透明性的同时，改进了量化索引调制相关算法对幅度缩放攻击敏感的缺点，同时提高了对随机噪声攻击的鲁棒性。
　　 2.提出了将奇异值分解与量化索引调制相结合的SVD-QIM盲水印算法。由于奇异值分解对几何失真的不变性，该算法能够有效抵抗旋转镜像攻击；并且配合旋转镜像密钥方案，它还能够实现水印的自动翻转。此外在分析HSI色彩空间中水印可嵌入通道的基础上，提出了结合ASTDM算法以及SVD-QIM算法的ASTDM-SVD彩色图像双水印系统。该水印系统在嵌入容量、水印透明性和和鲁棒性上具有很高的灵活性。实验证明，SVD-QIM算法有效地增强了QIM相关算法对旋转镜像攻击的鲁棒性。对其他类型的攻击，SVD-QIM算法与ASTDM算法各有优势。针对实际使用时不同的嵌入容量和鲁棒性要求，可以在ASTDM-SVD双水印系统中灵活选用不同的算法嵌入水印。
　　 3.针对彩色图像水印对透明性的特殊要求，在详细分析HSI色彩空间中饱和度与亮度关系的基础上，提出了色彩失真修正(CAS)算法作为彩色图像水印的后处理模块。实验证明，该算法能有效修正由水印嵌入或者其他对彩色图像操作所造成的色彩失真，且独立于具体的彩色图像处理方法，具有很高的通用性，不仅可以应用在不同的彩色图像水印系统中，还可以推广至彩色图像增强等方面。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 数字水印技术概况

1.2.1 数字水印的基本框架

1.2.2 数字水印的分类

1.2.3 数字水印的攻击

1.2.4 数字水印算法的度量标准

1.3 图像数字水印的研究现状

1.3.1 经典的空间域和变换域水印算法

1.3.2 基于人类视觉生理模型的水印算法

1.3.3 基于量化索引调制的水印算法

1.3.4 彩色图像水印算法

1.4 本文的工作及结构安排

1.4.1 本文的工作和创新点

1.4.2 本文的结构安排

第二章 基于HVS的自适应彩色图像水印方案

2.1 量化索引调制理论

2.1.1 等效超级信道模型

2.1.2 量化索引调制(QIM)

2.1.3 扩展变换抖动调制(STDM)

2.2 适用于数字水印的HVS视觉模型改进

2.2.1 经典Watson模型

2.2.2 经典Watson模型应用在水印领域的缺陷

2.2.3 Li和Cox的视觉模型

2.2.4 新的改进视觉模型

2.3 自适应扩展变换抖动调制(ASTDM)算法

2.3.1 ASTDM嵌入器和检测器

2.3.2 与图像内容相适应的量化步长

2.3.3 平均亮度的表示、嵌入和检测

2.3.4 色彩失真修正算法的应用

2.3.5 算法整体框架

2.4 实验结果与分析

2.4.1 水印透明性对比实验

2.4.2 水印鲁棒性对比实验

2.5 本章小结

第三章 基于奇异值分解和量化索引调制的双水印方案

3.1 奇异值分解理论

3.1.1 奇异值分解的定义与性质

3.1.2 奇异值分解的稳定性

3.1.3 奇异值分解的几何失真不变性

3.1.4 数字图像的奇异值分解

3.2 基于奇异值分解的量化索引调制方案

3.2.1 宿主向量的选择

3.2.2 旋转镜像密钥

3.2.3 SVD-QIM算法

3.3 基于HSI色彩空间的ASTDM-SVD双水印方案

3.3.1 HSI色彩空间中的水印嵌入通道

3.3.2 ASTDM-SVD双水印算法

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 彩色图像水印的后处理模块

4.1 色彩空间

4.1.1 RGB色彩空间模型

4.1.2 HSI色彩空间模型

4.2 基于HSI色彩空间的色彩失真修正算法

4.2.1 HSI色彩空间中饱和度与亮度的约束关系

4.2.2 饱和度修正

4.2.3 亮度修正

4.2.4 RGB值规范化

4.2.5 色彩失真修正(CAS)算法整体流程

4.3 实验结果与分析

4.3.1 不同修正方法的比较

4.3.2 应用于不同种类图像的效果

4.4 本章小结

结论

参考文献

硕士学位期间发表的学术论文

硕士学位期间科研成果

致谢