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数字水印,二维混沌映射,图像置乱,扩频
论文类型:
应用研究
ADigitalWatermarkingTechniqueBasedon
2-DChaoticMapping
Abstract
Adigitalwatermarkingtechniquebaseon2-Dchaoticmappingisproposedinthispaper.Chaoticsystemshaveattractedextensiveinterestsincryptanalysisandcommunicationsbecauseofitsnoise-like,unpredictableyetdeterministicorbitsandsensitivitytoinitialconditionandparametersintoimagepermutation,andthenthepermutedwatermarkingsignalisembeddedintowavelettransformcoefficientsofhostimage.
Permutedmeasureisintroducedtoevaluatethepermutationofanimagequantitatively.Thebestpermutationisachievedbycontrollingtheparametersofchaoticmapping.Theimagewatermarkingispermutedtoreducetherelativityoforiginalpixels,sotheerrorbitsoftheextractedwatermarkingaredispersedaswell.Thereforetheresistancetocropattackisimprovedsignificantly.
M-sequenceisusedtospreadthewatermarksignalinordertoimproveitsrobustnessspectrum.ThewatermarkingtechniquesaretestedbyJPEGcompression,addingnoise,resizingandcroppingattacks.Bycomparingtheexperimentresults,awatermarkingschemeofbestperformanceispresented.
Anoverviewtothedevelopmentofthedigitalwatermarkingtechnologyisdiscussed.Theadvancedresearchmayconcentrateonthesynchronizationtechniqueofextractingwatermarkinordertoresistsynchronizationtechniqueofextractingwatermarkinordertoresistrotationattacks.
Keywords:
DigitalWatermarking,2-dChaoticmapping,Permutation,
Spreadspectrum
TypeofThesis:
ApplicationResearch
目录
第一章绪论1
§
1.1引言1
1.2本论文章节安排4
第二章基于二维混沌映射的数字图像置乱5
2.1数字图像置乱技术5
2.1.1数字图像置乱技术的基本概念5
2.1.2最佳置乱度6
2.2基于二维混沌映射的图像置乱7
2.2.1二维混沌映射7
2.2.2Arnold变换的周期性8
2.2.3基于二维混沌映射的最佳置乱度11
2.3小结12
第三章M序列扩频13
3.1扩频通信的基本概念13
3.2引入m序列对水印信号进行扩频14
3.3小结16
第四章基于二维混沌映射的数字水印算法17
4.1图像处理的小波变换17
4.1.1小波的特性17
4.1.2图像处理中常用的小波18
4.2基于二维混沌映射的数字水印算法21
4.2.1数字水印算法基本原理21
4.2.2几种方案的比较22
4.2.3实验结果和分析25
4.3小结31
第五章总结与展望32
5.1论文工作的总结32
5.2展望32
参考文献33
致谢34
附录:
程序清单35
第一章绪论
1.1引言
随着Internet的发展和多媒体的广泛应用,数字产品比以前更容易被复制、处理、传播和公开。
盗版者正是利用这些途径侵犯数字产品制造商和用户的合法权利和利益,数字水印作为一种版权保护的新技术近年来引起了高度的重视,已得到广泛的研究和应用。
数字水印技术[1]是将一些附加信息(水印信息)直接嵌入到数字信息的内容中,期望所嵌入的信息对于常用的信号处理方法有着稳健的特性,同时要求嵌入信息后不引起原始信息质量的明显下降,这也是对数字水印技术的基本要求。
此外,对该技术还有安全可靠(secureandreliable)和结合应用方面的具体要求。
数字水印标识可以是文字、产品所有者的ID代码、二维图像、视听音频信息、随机序列等。
一般应该满足以下几个要求:
(1)不可见性:
由于人视觉系统(humanvisualsystem,HVS)所固有的多分辨率特性,数字水印应利用这种特性实现数字水印在多媒体产品中的不可见性。
(2)鲁棒性:
数字水印必须对各种正常和不正常的图像处理操作具备鲁棒性.实验表明在各种图像处理操作中,有损压缩对数字水印的鲁棒性攻击较大,因此,数字水印在嵌入和提取过程中必须利用各种有损压缩的特点来寻求获得最大的鲁棒性。
目前,有损压缩主要是基于JPEG和MPEG标准。
一船JPEG标准是利用DCT(discretecosinetransform)变换来实现图像的有损压缩,所以很多的数字水印技术是基于DCT的,但是DCT变换很容易产生方块效应,对加水印后的图像的主观质量影响较大。
当前JPEG2000的标谁是基于小被变换的多分辨率分解技术的,基于小波变换的数字水印技术是将今后的重要发展方向。
水印技术作为版权保护应用时,必须满足难以感知性和对各种攻击的鲁棒性。
为了使水印难以感知,应考虑将它嵌入到图像的视觉不重要区域;
而为了获得较强的鲁棒性,则希望将水印以较大的强度加到视觉的重要区域或通过扩频等方式增大水印的数据量来实现。
因此,有效的水印算法必须在上述两个互相冲突的要求之间进行折衷。
一个数字水印算法可以分为两个部分:
(1)数字水印的嵌入算法;
(2)数字水印信息的检测算法。
在水印信息的嵌入和检测过程之间,嵌入水印信息后的宿主信息可能会受到经过许多无意的、或恶意的处理和攻击,但是,在宿主信息的使用价值下降不太大的情况下,水印信息应该能可靠地被检测出来。
数字水印的一般流程如图1.1所示:
(a)水印的嵌入
(b)水印的检测
图1.1水印的嵌入和检测流程
不可见性和稳健性是对图像水印的最基本要求,而影响不可见性和稳健性的因素主要是水印的结构和嵌入对策。
水印的嵌入对策即嵌入算法有很多,从实现角度看可分为二类:
空域方法和变换域的方法,这两种方法分别通过改变图像的某些象素的灰度和改变主图像的某些变换系数来嵌入水印。
空域水印技术
早期的空域水印算法是最低有效位算法(LSB)[3]及其改进算法。
该算法是通过调整原始数据的最低位来隐藏信息,使一般用户对于隐藏信息,在视觉上很难察觉。
虽然其有较大的信息嵌入量,但作为数字水印算法,因其基本原理限制,所隐藏的数字水印信息是极为脆弱的,无法经受一些有损的信号处理。
Bander等人提出的基于统计的数字水印嵌入方案(patchwork)和纹理块映射编码方法则是空间域水印算法的典型设计。
Patchwork任意选择N对图像点,增加其一点的亮度的同时,相应降低另一点的亮度值。
通过这一调整过程完成水印的嵌入。
该算法具有不易察觉性,并且对于有损压缩编码(JPEG)和一些恶意攻击处理等具有抵抗力。
而纹理块映射编码方法则是将数字信息隐藏于数字图像的任意纹理部分,其将隐藏信息纹理映射到另一纹理相似的区域。
该算法对于滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗能力。
但仅适于具有大量任意纹理区域的图像,而且尚不能完全自动完成。
DCT变换域方法[4]
J.Cox等建议的扩频数字水印[CKLS1996][CKLS1997],首次提出将水印嵌入视觉重要区域。
算法通过改变除DCT系数外的1000个最重要的DCT(对整个图像作二维变换)系数,嵌入高斯伪随机序列,作为水印。
此算法有较强的鲁棒性,能抵抗IBM攻击和共谋攻击,但一般需要原始图像来提取水印。
同此方法类似,在[RDB1996]中,作者采用分块DCT变换;
在[BP1996]中,采用了分块DCT变换,但不是所有的分块都用来嵌入水印,而且改变的是中间频率的系数。
这类方法抵抗几何变换的能力都比较弱。
Swanson等利用空间掩蔽特性,计算每个DCT系数允许改变的最大限度,确保水印的透明性[SET1996]。
Zeng等提出了一个混合算法,既修改全局DCT变换的低频系数,又在中间频率的系数中嵌入一个扩频信号[Fri1998]。
Wavelet变换域方法[5]
Houng-JyhWang等提出了在视觉重要的小波系数中嵌入水印的方法[WSK1998]。
算法按视觉重要性搜索系数,依次嵌入水印。
采取了两种嵌入方案,一种在提取水印时需要原图,一种不需要。
但这种算法在算法公开时,很容易去除水印,因为算法公开了嵌入水印的地点(即按视觉重要性顺序嵌入),攻击者用同样的方法就可去掉水印。
这种方案可用作注释水印。
DeepaKundur等在[KH1997][KH1998]两篇文献中分别提出了一种基于小波变换的私有水印和公开水印算法。
前者将图像和要嵌入的水印信息分别作小波分解,根据视觉特性进行数据融合,此方法在提取水印时需要原始图像;
后者
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- 基于 二维 混沌 映射 数字 水印 算法