基于塊截?cái)嗑幋a的數(shù)字水印技術(shù).pdf

1、隨著現(xiàn)代通信技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)圖像、音頻、視頻和其他媒體內(nèi)容的傳送與存儲(chǔ)需求正日益增加。保護(hù)數(shù)字作品產(chǎn)權(quán)，確保數(shù)字產(chǎn)品安全傳輸已成為數(shù)字媒體領(lǐng)域熱點(diǎn)問題與重要問題。自數(shù)字水印技術(shù)產(chǎn)生以來，其作為一種保護(hù)數(shù)字媒體版權(quán)的有效手段得到了廣泛關(guān)注與長足發(fā)展。研究人員提出了眾多面向各種不同領(lǐng)域的應(yīng)用于版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印方案。但由于實(shí)際通信應(yīng)用中傳輸?shù)闹饕菈嚎s的媒體信息，而現(xiàn)有的壓縮域或變換域數(shù)字水印算法計(jì)算開銷都偏高，不能較好地應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)

2、環(huán)境數(shù)字媒體通信應(yīng)用。BTC(Block Truncation Coding)編碼作為一種簡單、有效的圖像編碼方案到人們青睞，近年來研究人員開始將BTC編碼（塊截?cái)嗑幋a）與信息隱藏相結(jié)合，開發(fā)面向?qū)崟r(shí)環(huán)境的快速水印方案。相較于變換域水印算法和其他數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)，基于塊塊截?cái)嗑幋a的水印算法不失為一種有效的應(yīng)用于實(shí)時(shí)環(huán)境的數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)方案。該方案在編碼階段，用兩個(gè)量化電平與一個(gè)比特位平面表示一幅圖像以需要更少的存儲(chǔ)和更小的計(jì)算開銷。數(shù)字水

3、印或隱秘信息通常嵌入在兩個(gè)量化電平或比特位平面中。
　　然而現(xiàn)有基于塊截?cái)嗑幋a的數(shù)字水印算法或沒能考慮BTC壓縮域視覺特性或沒有充分利用其視覺感知特性，不能獲得較高的隱藏容量，較好的隱秘圖像質(zhì)量以及較高的水印清晰度。為獲得隱藏容量、隱秘圖像質(zhì)量和水印清晰度之間的有效平衡，本文在在充分利用BTC壓縮域視覺特性的基礎(chǔ)上，著重研究結(jié)合塊截?cái)嗑幋a的數(shù)字水印方案，主要研究內(nèi)容與成果如下。
　　1.提出一種結(jié)合塊截?cái)嗑幋a的高容量數(shù)據(jù)隱藏

4、算法。算法直接在BTC編碼碼元中進(jìn)行數(shù)據(jù)隱藏與秘密信息提取。算法首先根據(jù)塊截?cái)嗑幋a兩量化電平的差值與平均值估算圖像分塊紋理特性與亮度特性，然后給出圖像子塊秘密信息嵌入比特?cái)?shù)，從而得以實(shí)現(xiàn)秘密信息的自適應(yīng)嵌入。該算法生成的隱秘BTC圖像（塊截?cái)嗑幋a壓縮圖像）可獲得平均31.60dB的PSNR值，而平均隱藏容量可高達(dá)0.2bpp，比同類算法要高。該算法較好地實(shí)現(xiàn)了隱藏容量與視覺效果之間的矛盾，可應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)環(huán)境圖像隱秘通信。
　　

5、2.提出一種面向BTC圖像的自適應(yīng)可見水印方案?，F(xiàn)有基于BTC的數(shù)字水印算法大多為不可見水印算法，本文在充分挖掘BTC圖像視覺屏蔽特性的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一種新的可見水印方案。該方案直接在BTC壓縮域計(jì)算圖像視覺特性，并據(jù)此確定可見水印自適應(yīng)嵌入因子與尺度因子，最后將可見水印比特嵌入在兩量化電平中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了提出方案良好的隱秘圖像視覺質(zhì)量和水印可見性，同時(shí)對(duì)通常的信號(hào)去除攻擊具有較好的魯棒性。
　　3.設(shè)計(jì)一種基于BTC的可逆可見水

6、印算法。算法根據(jù)BTC編碼碼元中二元位平面直接計(jì)算出圖像分塊視覺因子，進(jìn)而確定比特循環(huán)位數(shù)，再利用比特循環(huán)移位實(shí)現(xiàn)可見水印自適應(yīng)嵌入。可見水印的嵌入不會(huì)引起二元位平面的奇偶性變化，因而水印去除時(shí)可完全去除可見水印，以無損恢復(fù)原BTC圖像。仿真實(shí)驗(yàn)表明提出算法的有效性，具較好的隱秘圖像視覺質(zhì)量的同時(shí)示授權(quán)用戶難以非法去除水印。
　　本文研究將為基于塊截?cái)嗑幋a的數(shù)字圖像水印方案提供新方法與關(guān)鍵技術(shù)，研究成果將為實(shí)時(shí)環(huán)境圖像版權(quán)保護(hù)與內(nèi)