基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法研究

摘要

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题，本文提出了一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块，计算每块的图像熵，然后利用图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类，并且根据纹理特征决定水印的嵌入量。水印信号采用具有实际意义的二值图像，利用Logistic映射对水印信号进行预处理，将置乱后的水印信号嵌入到三层离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)的低频系数中，并利用小波域人类视觉模型(Human Visual System，HVS)控制水印的嵌入强度，提高水印的不可见性。在提取水印时，通过峰值信噪比和相关系数评价水印算法性能。实验结果表明，该算法能够有效抵抗有损压缩、噪声干扰、裁剪等常见攻击，水印图像具有较强的鲁棒性和较好的不可见性。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 数字水印的研究现状

1．3 数字水印技术的应用

1．4 本文组织结构

2 数字水印理论基础

2．1 数字水印的基本原理及模型

2．2 数字水印技术的分类

2．3 数字水印的基本特征

2．4 数字水印攻击及性能评价方法

2．4．1 数字水印攻击

2．4．2 数字水印性能评估

2．5 本章小结

3 图像纹理特征研究

3．1 图像纹理特征

3．1．1 纹理的定义

3．1．2 纹理的特性

3．2 图像复杂度

3．2．1 灰度共生矩

3．2．2 灰度共生矩特征参数

3．3 本章小结

4 基于图像纹理复杂度的小波域水印算法

4．1 小波变换基本理论

4．1．1 连续小波变换

4．1．2 离散小波变换

4．1．3 二维图像的小波分解

4．1．4 小波域人类视觉系统

4．2 基于图像纹理复杂度的小波域水印算法描述

4．2．1 水印预处理

4．2．2 水印的嵌入

4．2．3 水印的提取

4．3 实验结果与分析

4．4 本章小结

结论

参考文献

作者简历

学位论文数据集