基于邊緣檢測的半脆弱水印技術(shù)研究.pdf

1、近幾年來，網(wǎng)絡用戶的數(shù)量成直線增長。網(wǎng)絡已成為人們學習、工作、交流的重要平臺，這使得數(shù)字圖像、音頻、視頻等多媒體產(chǎn)品在網(wǎng)絡的應用日益廣泛。但是數(shù)字產(chǎn)品在網(wǎng)絡傳輸過程中容易遭到任意的復制、修改、傳播和損毀，這嚴重侵害了數(shù)字產(chǎn)品知識產(chǎn)權(quán)所有者的利益，因此對數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護迫在眉睫。數(shù)字水印技術(shù)是利用數(shù)字作品中普遍存在的冗余數(shù)據(jù)與隨機性，將數(shù)字、序列號、文字、圖像標志等版權(quán)信息嵌入到數(shù)字作品本身中，從而起到版權(quán)保護、秘密通信、數(shù)據(jù)文件的真?zhèn)?/p>

2、鑒別和產(chǎn)品標識等作用。半脆弱水印技術(shù)是數(shù)字水印技術(shù)按魯棒性劃分的一個分支，近來得到較快的發(fā)展，已陸續(xù)提出了諸如基于空域、變換域、壓縮域、生理模型等多種算法。但是相對于魯棒性和脆弱性數(shù)字水印，對半脆弱水印算法的研究仍顯得比較滯后。
　　 本文介紹了半脆弱數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展概況；分析了半脆弱水印技術(shù)的基本特征、應用領(lǐng)域、分類、原理、評價參數(shù)、常規(guī)的攻擊的類型以及現(xiàn)有的半脆弱水印算法的優(yōu)缺點；比較了不同邊緣檢測算子的檢測效果；提出了一

3、種基于邊緣檢測的半脆弱水印技術(shù)的研究算法。算法是根據(jù)小波變換后低頻系數(shù)所反映出的亮度掩模特性和邊緣點所反映出的紋理特性，在嵌入水印信息時，將整個圖像進行分塊處理，不同塊的低頻系數(shù)用不同的量化步長動態(tài)量化，使得嵌入的水印信息的改變量在魯棒區(qū)域內(nèi)變化時，提取出的水印信息保持不變；邊緣檢測算法是根據(jù)圖像自身的系數(shù)特征動態(tài)的確定兩個閾值，利用拉普拉斯算子具有分割定位精度高的、對孤立點檢測效果好的特點，用其中的一個較大閾值確定最為明顯的數(shù)個邊緣點

4、，然后再對除該邊緣點的3×3領(lǐng)域內(nèi)的最大數(shù)值與另一個閾值比較判斷其是否為邊緣點，這樣逐點進行邊緣跟蹤；水印的嵌入是基于整幅圖像的，將經(jīng)過簡單隨機置亂的不同水印信息分別嵌入到不同的圖像低頻系數(shù)中，保證了算法本身就對椒鹽和剪切等攻擊具有很強的魯棒性；提出了一個較為完整的小波逆變換后的系數(shù)調(diào)整算子，不僅使得調(diào)整前后的系數(shù)總和保持一致，而且把逆小波變化后的系數(shù)小數(shù)部分始終是調(diào)整到局部人眼最不敏感的像素點上；水印檢測不需要原始圖像，實現(xiàn)了準盲水印