基于自适应预测误差扩展的可逆水印

摘要

近二十年来，数字水印技术在多媒体版权保护和内容认证中有着广泛的应用。但普通水印算法在提取水印信息后，通常不能完全恢复原始图像。在对原始图像要求较高的军事、医疗和法律等领域，即使原始图像有轻微失真也是不允许的。可逆水印技术不仅可以像普通数学水印那样提取水印信息，而且可以无损地恢复原始图像。但是，现有可逆水印算法存在以下问题：（1）在基于预测误差扩展的算法中，一般选取整幅图像中出现频率最高的两个预测误差值嵌入水印，该方案对预测误差直方图的利用率较低；（2）大部分算法以灰度图像为载体，对彩色图像可逆水印算法的研究较少。
　　针对问题一，本文提出一种基于自适应预测误差扩展的可逆水印算法。该方案将原始图像分为两个区域，在第一区域中，将图像划分为若干个小图像块，块内采取棋盘预测的方法获得局部预测误差直方图，选取每块中两个局部预测误差峰值嵌入水印。这样，所有局部直方图峰值的集合对应于全局直方图上多个直方图条，从而该方案可更充分地利用预测误差直方图，获得更多嵌入位；第二区域用于存储辅助信息和压缩的定位图。该方案充分利用了局部预测误差，在嵌入最大容量时，测试图像的PSNR都在50dB以上。
　　针对问题二，本文提出一种基于自适应预测误差扩展的彩色图像可逆水印算法。该方案利用彩色图像三个色彩分量间的相关性，采取局部预测方法，根据红色分量或绿色分量的局部预测误差峰值，修改蓝色分量的预测误差嵌入水印信息。该方案不需要在蓝色分量中保留用来预测的原始像素，另外，在彩色图像的嵌入过程中，由于选取嵌入水印信息的预测误差是由另一个分量预测得到，从而不需要保存每块的预测误差峰值，蓝色分量嵌入的信息容量多于灰度图像的信息容量。在嵌入最大容量时，测试图像的PSNR都在47dB以上。
　　实验结果表明，在改进的灰度图像算法中，在嵌入图像质量相同的情况下，提高了嵌入容量。在改进的彩色图像算法中，获得的可用局部预测误差增多，并且嵌入的辅助信息较少，进一步提高了嵌入容量，并保证了图像的质量。

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摘要

ABSTRACT

Contents

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究综述

1.3 研究目的和内容

1.4 本文的主要工作和安排

2 背景知识

2.1 引言

2.2 数字水印技术概述

2.3 可逆水印技术概述

2.4 可逆水印技术的基本方法

2.5 本章小结

3 基于自适应预测误差扩展的灰度图像可逆水印算法

3.1引言

3.2一般的预测误差扩展方案

3.3 基于自适应预测误差扩展的可逆水印方案

3.4 实验结果及分析

3.5 本章小结

4 基于自适应预测误差扩展的彩色图像可逆水印算法

4.1 引言

4.2 彩色图像三个分量的边缘检测

4.3 基于自适应预测误差扩展的彩色图像可逆水印方案

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

附录

作者攻读硕士学位期间的主要学术成果

致谢