基于多尺度形態(tài)學梯度的自適應數(shù)字水印算法.pdf

1、伴隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和廣泛應用，多媒體信息的內(nèi)容保護已經(jīng)成為人們關(guān)注和亟待解決的問題。數(shù)字圖像作為一類非常重要的多媒體信息，它的版權(quán)保護和內(nèi)容認證受到了廣泛的重視。隨之，數(shù)字水印技術(shù)成為保障信息安全性和有效性的有力手段。數(shù)字水印算法種類繁多，近年來自適應的數(shù)字水印技術(shù)成為水印領(lǐng)域研究的熱點。本文以數(shù)字圖像水印為研究對象，對整個數(shù)字水印技術(shù)進行了系統(tǒng)性研究主要做了以下幾方面的工作： 系統(tǒng)介紹了數(shù)字水印技術(shù)的基本模型、特征、

2、分類和應用，著重分析了現(xiàn)有典型水印算法的技術(shù)策略及其優(yōu)缺點。接著闡述了小波分解的相關(guān)理論，著重分析了小波域內(nèi)數(shù)字水印技術(shù)的優(yōu)點。 在深入分析和研究現(xiàn)有數(shù)字水印算法的基礎(chǔ)上，著重對頻域的數(shù)字水印技術(shù)進行研究，致力于自適應的數(shù)字水印算法的設(shè)計。 對目前存在的自適應水印算法的不足進行了改進，提出了一種基于多尺度形態(tài)學梯度的自適應數(shù)字水印算法。利用形態(tài)學梯度，分析了小波包分解后的各子塊的紋理分布及其強弱，并進行紋理排序。依據(jù)圖像