压缩域水印算法以及水印与压缩编码方法相结合的研究.doc
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1、压缩域水印算法以及水印与压缩编码方法相结合的研究,它是许多纸币、票证中广泛应用了防伪技术。然而,随着高新科技和装备不断被造假者利用,使这种一般水印的防伪效果正逐步降落,况且对于诸如音像制品、电影拷贝、网络出版、电子图书版权等的防伪,这种水印的防伪就有些力不从心了。随着科技的提高,现在已研究成熟并在实用中推广应用的数字水印已充分显示出它骄人的效果。下面简略先容数字水印的特点及在名酒防伪中的应用。一、数字水印的特性数字水印就是用数码化技术将图像、音频、视频、文本、网络等目的直接隐藏在静止图像、运动图像或其他数码化传播媒体中的技术,实在质就是图像信息的隐藏或称为图像水印处理技术,因此也称为图像数码化
2、水印处理技术。数字水印依据所嵌入的主媒体不同,主要可分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印和网络水印等。与传统加密系统不同的是,数字水印技术应用的主要目标并不是限制对媒体的拜访,而是确保媒体中水印不被改变或清除,从而为媒体提供必要的证明信息;此外,也可用于保密通信和隐含信息标注等。从视觉效果考虑,图像水印分为可见和不可见(隐形)两种。由于可见水印的应用规模和技术受到较大制约,因此应用范畴不太广泛;而隐形水印则是目前图像水印的主要研究内容。通过在原始图像中嵌入秘密信息(水印)来证实该数据的所有权归属或数据的完全性。水印可以是代表所有权的文字或ID、图形、图像、音频数据、随机序列等。从图像处理
3、的角度看,嵌入水印可以视为在强背景(原始图像)下叠加一个弱信号(水印)。由于人的视觉系统分辨率受到一定的限制,只有叠加信号的幅度低于HVS的对照度门限,HVS就无法感觉到信号的存在。比较度门限受视觉系统的空间、时光和频率特性的影响。因此,通过对原始图像做一定的调整,有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息。另一方面,从数码通信的角度看,水印编码(嵌入)可理解为在一个宽带信道(原始图像)上用扩频通信技术传输一个窄带信号(水印)。尽管水印信号具有一定的能量,但分布到信道中任一频率上的能量是难以检测到的。水印的译码(检测)是一个有噪信道中弱信号的检测问题。在一些应用场合下,水印的检测允许有原始图像
4、的帮助;而在另外一些场合下,有可能无法得到原始图像。通常由于水印信号与原始图像信号相比要弱得多,不原始图像辅助的检测方法将更加难题。也就是说,借助原始图像,水印算法的抗噪声稳健性能更好一些。在几何变换和几何失真的情况下,水印分量的同步问题也将使检测更加复杂。随机序列作为水印,只能给出Yes或No的论断,换句话说,放进图像的秘密信息事实上仅为此1bit。在许多应用场合,要求嵌入图像的信息是可读或可视的,如有意义的文字串或者一个图像(商标、印鉴)等。如何在图像中嵌入有意义的信息将是极具实际价值的研究内容。不可见性和稳健性是对隐形数字水印的最基本要求,也是一对矛盾的两个因素。实现图像隐形水印的准则是
5、,在保证不改变原始图像视觉感知效果(即不可见性)的条件下,实现水印具有较好的稳健性和抗攻击性。对数字水印来说,主要有5个基本要求。(1)不可见性。水印应该是视觉上不可见的,即它的存在不应该使原始图像视觉品质发生变更或影响原始图像的视觉效果;(2)稳健性。即水印图像经由一些常见的改变后,水印仍具有较好的可检测性。这些改变包括常见图像处理(如数据压缩、低通滤波、图像增强、二次抽样、二次量化、A/D和D/A转换等)、几何变换和几何失真(如裁剪、尺度拉伸、平移、旋转、扭曲等)、噪声烦扰、多重水印的重塑等。对不同的应用场合,要求有不同的稳健性。需要指出的是,存在另一种与稳健水印性质相反的水印,称为易损水
6、印,它可用来证实原始媒体是否被改变过;(3)低复杂性。算法应容易实现,在某些应用场合(如视频水印)下,甚至要求水印算法的实现满意实时性的要求;(4)机密性。嵌入过程(嵌入方法和水印结构)是秘密的,水印是统计上不可检测的。对于通过改变水印图像来排除和破坏水印的打算,水印应该保持存在直到图像已重大失真而损失使用价值。对于原版媒体的证明,通过识别水印是否失真应能判定原版媒体是否被改变过;(5)准确解决所有权的逝世锁(不确定性)问题。即水印用来作为所有权证明时,应能给断定供给惟一性的证据。二、数字水印技术的研究稳健水印理论与算法是目前隐形数字水印的主要研究内容,影响数字水印的稳健性的两个要害的技术是水
7、印的结构和水印的嵌入策略。为了使水印有较好的稳健性和抗攻击性能,大多数水印算法采用伪随机序列(Gaussian序列、平均分布序列、M进制序列),有研究人员指出,利用Gaussian随机序列产生的水印拥有更好和稳健性。这是由于Gaussian分布的随机序列与其余分布的等长的随机序列相比,具备更大的自相关联数,因此,Gaussian分布的随机序列应存在最好的性能。须要留神的是,由Gaussian随机序列形成的水印当长度较长时,个别样值可能会过大,必须对其加以限度以满意不可见性的要求。根据实现的过程,水印算法主要可分为空域方法和变换域方法。(1)空域方法:通过直接改变主图像某些像素值来嵌入水印,研究
8、人员利用一个扩大的m序列作为水印,并把它嵌入到图像每行像素的最低有效位(LSB)中,其主要毛病是抗JPEG压缩和稳健性不好,且由于所有像素的LSB都改变和利用m序列而易受攻击。尔后,又有人在此基础上做了改良,把m序列扩展成二维,并应用相干函数改进了检测过程,从而提高了稳健性。也有人把LSB方法应用于彩色图像,在LSB方法中,图像的LSB平面先被设置为0,而后根据要嵌入的水印转变为1或不变。改变LSB的做法的依据,是不重要数据的调剂对原始图像的视觉效果影响较小,然而,由于最低有效位的数据最有可能在常见的信号处理过程(如数据压缩和低通滤波)中丢掉,因此稳健性差。这种方法只实用于噪声(包括对嵌入水印
9、的图像进行处理所引起的等效噪声)很弱的应用场所。又有一些研究职员提出了一个基于空域分块的方法。通过改变块均值来嵌入水印。也有人根据一个二进制伪随机序列,把图像中的所有像素分为两个子集,改变其中一个子集的像素值来嵌入水印。(2)变换域方法:这种算法是在变换域中实现的。在这种算法中,某些变换系数被改变以嵌入水印。有人采取与调整LSB相似的做法,把水印嵌入频域的高频系数中。又有人则提出了一个不同的观点,即水印应放在视觉上最重要的处所(主要对应于频域的低频系数),这种提法的理由是感到上重要的分量是图像信号的主要成分,携带较多的信号能量,在图像有必定失真的情形下,仍能保存主要成分,作为水印载体,有利于提
10、高水印的稳健性,其方法当初已成为一种典范的模式。有人把图像进行88DCT,然后将一个二进制序列作为水印放入DCT中频频带;又有人则盘算全部图像的DCT,把一个实数序列嵌入DCT的中频系数中。DCT域的方法计算量较小,且与国际数据压缩标准(JPEG、MPEG、H261/263)兼容,便于在压缩域中实现,因而目前用得比拟多。此外,也有人提出了两个DFT域的水印算法,一个把水印嵌入图像DFT系数的相位信息中,其算法的根据是:从图像的可懂得性角度,相位信息比振幅信息更重要;另一个算法实现了水印的平移、旋转和标准拉伸不变形,这对于图像在传输过程中发生几何失真的情况是非常有意义的。有人则提出一种在DWT域
11、实现水印的方法,其优点是稳健性好和档次性的检测方法。有人利用时城小波变换和频率遮蔽特征相结合,实现了多辨别率视频水印。而一些方法令把信息融会的思维引入到DWT域水印的实现中,DWT域的方法因为DWT良好的空间-频率分解特性(更合乎HVS的特色)和行将成为新一代图像压缩标准的极大可能性,而有十分好的前景。变换域的方法应是水印算法未来趋势的主流。与空域方法比拟变换域方法主要有3个长处。首先,在变换域中嵌入的水印信号能量可散布到空域的所有像素上,有利于保障不可见性;其次,在变换域,HVS的某些特征(如频率特性)能更便利地结合到水印编码进程中,提高稳健性能,所谓的热血之心灌篮高手-博文预览;第三,变换
12、域方法可与国际数据压缩标准兼容,从而实现在压缩域内的水印算法。隐形水印与视觉系统严密相关,提高水印稳健性的有效道路是充分利用人眼的视觉特征,在知足不可见性的要求下,合理调配水印信号的能量,尽可能提高部分嵌入水印分量的强度。基于这一思惟的自适应水印算法已经开始受到人们的看重。有研究人员在DCT域和DWT域算法中应用了视觉系统的频率掩蔽特性。也有人应用JPEG算法中所采用的视觉模型,提出了基于图像自适应性的DCT和DWT水印算法,大学,谈一场什么样的恋爱-博文预览。并且,有良多研究人员都从不同侧面,提出了一些算法,这些自适应算法都在一定水平上改良了水印的稳健性。图像隐形水印实质上属于数据隐藏技术的
13、范围,在多数算法探讨随机序列水印的同时,有意义水印的研究也引起了人们的注意。有关研究人员讨论了几种可能用于数据隐藏的技术并提出了两个实现数据隐藏的方法:统计的方法和视觉的方法,从方法分析看其抗失真性能不会太好。一些研究者探讨了图像容量问题,他们把数据隐藏等价为一个数码通信问题,并试图回答一定分辨率的图像答应嵌入多少数据,尽管这类研究十分有意义,但由于嵌入的数据量与许多因素(图像的纹理特征与尺寸、嵌入算法、噪声类型与强度等)有关,要正确回答这个问题是艰苦的。有人把数据隐藏和水印嵌入过程模型化为一通信系统,理论上分析隐蔽了数据的图像在受到加性噪声干扰、裁剪和线性滤波后所引起的误码率和水印作为所有权
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- 关 键 词:
- 压缩 水印 算法 以及 编码 方法 相结合 研究
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