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1、隨著三維視頻的流行和多媒體技術(shù)的發(fā)展,立體視頻圖像作為三維視頻的主要表現(xiàn)形式,其安全受到了威脅。針對(duì)立體圖像的完整性和真實(shí)性,利用立體圖像特征,設(shè)計(jì)立體圖像的自恢復(fù)認(rèn)證水印。并針對(duì)特殊領(lǐng)域中,任何細(xì)節(jié)不能被破壞的立體圖像,提出了立體圖像可逆水印。本論文主要研究?jī)?nèi)容如下:
1)提出了一種基于視點(diǎn)間恢復(fù)參考共享的立體圖像自恢復(fù)水印。該方法設(shè)計(jì)恢復(fù)參考水印的共享機(jī)制,從而降低恢復(fù)參考水印的比特量。采用小波變換系數(shù)計(jì)算恢復(fù)參考水印,并
2、將每個(gè)圖像塊的兩個(gè)恢復(fù)水印嵌入兩個(gè)不同的映射塊。此外,小波變換的高頻系數(shù)作為圖像細(xì)節(jié)信息也嵌入立體圖像,從而提高恢復(fù)的視覺(jué)質(zhì)量。為了抵抗拼接攻擊,并提高篡改檢測(cè)率,兩視點(diǎn)匹配圖像塊的視差值也將指導(dǎo)篡改的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的篡改檢測(cè)率達(dá)99%以上,并且對(duì)于不同大小的篡改,達(dá)到無(wú)視覺(jué)損失的恢復(fù)質(zhì)量。
2)提出了基于非對(duì)稱恢復(fù)的立體圖像水印。設(shè)計(jì)了非對(duì)稱恢復(fù)機(jī)制,從而指導(dǎo)水印容量分配,非對(duì)稱地將左右視點(diǎn)的恢復(fù)參考水印嵌入立體圖
3、像。該機(jī)制使左右視點(diǎn)非對(duì)稱地恢復(fù),并采用視差同時(shí)較好地恢復(fù)左右視點(diǎn)。為了水印安全性,采用混沌算法計(jì)算認(rèn)證水印。此外,為了取得水印容量和透明性的平衡,采用恰可察覺(jué)模型將圖像塊分為敏感和非敏感類型,它們分別提供兩位或三位最低有效位嵌入水印。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本方法好于其它水印方法。
3)提出了基于立體視覺(jué)掩蔽的立體圖像水印方法。挖掘立體視覺(jué)特征,設(shè)計(jì)了立體視覺(jué)掩蔽模型,非對(duì)稱地將水印嵌入立體圖像的左右視點(diǎn),即左右視點(diǎn)嵌入不同的水印容量。
4、由于水印容量的擴(kuò)大,每個(gè)圖像塊的兩個(gè)或更多的恢復(fù)參考水印嵌入不同映射塊,增加恢復(fù)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,提出的方法能夠有效檢測(cè)不同類型的攻擊,恢復(fù)質(zhì)量高于現(xiàn)有的單視點(diǎn)圖像水印方法。
4)針對(duì)特殊領(lǐng)域立體圖像的安全性,提出了兩種基于立體圖像相關(guān)性的立體圖像可逆水印方法。第一種方法提出了基于視差的預(yù)測(cè)算法,利用視點(diǎn)間匹配像素預(yù)測(cè)像素值,建立預(yù)測(cè)誤差直方圖,并通過(guò)直方圖移位嵌入水印。在第二種方法中,由于現(xiàn)有預(yù)測(cè)算法的較低精確度,提出了兩
5、種預(yù)測(cè)算法提高像素預(yù)測(cè)精度。第一種預(yù)測(cè)算法中,建立紋理分析模型,利用視點(diǎn)間匹配像素的紋理相似性,準(zhǔn)確地計(jì)算像素預(yù)測(cè)值。此外,基于視點(diǎn)內(nèi)的預(yù)測(cè)算法作為第二個(gè)預(yù)測(cè)算法,通過(guò)優(yōu)化鄰域像素的權(quán)重值預(yù)測(cè)當(dāng)前像素。聯(lián)合該兩個(gè)預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)立體圖像的像素值,取得較好的水印性能。實(shí)驗(yàn)證明提出的兩種可逆水印方法都好于傳統(tǒng)的可逆水印方法。
5)針對(duì)特殊領(lǐng)域立體圖像的完整性認(rèn)證,提出了立體圖像可逆認(rèn)證水印。通過(guò)差值擴(kuò)展嵌入水印,能夠檢測(cè)立體圖像是否被
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