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基于Contourlet和独立分量分析的视频水印技术研究

作　者: 庞磊
导　师: 吴一全
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 视频水印版权保护 Contourlet变换独立分量分析几何攻击鲁棒性
分类号: TP309.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 32次
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内容摘要

近年来数字视频产品的大量出现,使市场对其版权保护技术的需求更加迫切。但是,现存的数字水印研究文献中,图像水印远多于视频水印,因而视频水印技术的研究应获得更多的关注。本文以原始视频作为研究对象,研究并实现了基于Contourlet和独立分量分析的视频水印算法。首先,实现了一种基于Contourlet变换的能够有效抵抗几何形变攻击的视频水印算法。运用平均交流能量(AAE),并根据Contourlet变换的空—频特性嵌入水印。结果表明,该算法在保证视频视觉质量的同时具有很强的抵抗几何形变攻击的能力,对于低通滤波等其他常规攻击也具有鲁棒性。然后,通过采用空域的Contourlet变换和时域的一维小波变换,给出了一种新型三维多分辨率分解方法,并将水印信息嵌入到视频三维多分辨率分解后空域子带系数的静止成分和动态成分中。结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,并且能取得良好的视觉效果。接着,提出了一种基于背景的能够抵抗几何攻击的盲视频水印算法。利用独立分量分析(ICA)提取镜头中一个视频段的背景图像,并将水印嵌入到背景图像的低频子带中。通过检测含有水印背景和不含水印背景的低频子带之间的差异来提取水印。结果表明,该水印算法具有很强的抵抗几何形变攻击的能力,对于其他常见攻击也具有一定的鲁棒性。最后,研究了一种基于Contourlet域独立分量分析的视频水印算法。对同一镜头中的视频帧分别进行Contourlet域的独立分量分析,并将水印嵌入到独立分量分析所得的运动分量的带通子带上。结果表明,该算法能够有效地抵抗MPEG压缩及其他常见攻击,而且还大大减少了计算量。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-11
第一章绪论  11-17
  1.1 课题研究背景和意义  11-12
  1.2 课题的国内外研究现状  12-15
  1.3 本文的章节安排和主要创新点  15-17
    1.3.1 本文的章节安排  15
    1.3.2 本文的主要创新点  15-17
第二章基于Contourlet 变换的抵抗几何攻击的视频水印算法  17-30
  2.1 引言  17-18
  2.2 Contourlet 变换  18-21
    2.2.1 Contourlet 变换概述  18-19
    2.2.2 LP 变换  19
    2.2.3 方向滤波（DFB）  19-20
    2.2.4 塔形方向滤波器组（PDFB）  20-21
  2.3 水印的嵌入  21-24
    2.3.1 平均交流能量(AAE)  21
    2.3.2 m 序列  21-22
    2.3.3 水印嵌入算法的实现  22-24
  2.4 水印的提取  24-25
  2.5 实验结果及分析  25-29
  2.6 本章小结  29-30
第三章基于空域Contourlet—时域小波变换的  30-43
  3.1 引言  30
  3.2 空域Contourlet—时域小波变换及其实现  30-32
    3.2.1 空域Contourlet—时域小波变换和重构方法  30-31
    3.2.2 空域Contourlet—时域小波变换对于水印嵌入的意义  31-32
  3.3 基于空域Contourlet—时域小波变换的水印算法  32-36
    3.3.1 水印图像的置乱加密算法  32
    3.3.2 水印的嵌入算法  32-35
    3.3.3 水印的检测算法  35-36
    3.3.4 水印的评价参数  36
  3.4 实验结果及分析  36-42
    3.4.1 空域低频分量嵌入水印  36-39
    3.4.2 空域带通分量嵌入水印  39-42
  3.5 本章小结  42-43
第四章一种基于背景的抵抗几何攻击的鲁棒盲视频水印算法  43-54
  4.1 引言  43
  4.2 独立分量分析(ICA)与视频背景的提取  43-46
    4.2.1 ICA 问题的数学模型  44
    4.2.2 Fast ICA 算法  44-45
    4.2.3 视频帧中运动分量和静态分量的分离  45-46
    4.2.4 同一镜头中的视频段的背景差值  46
  4.3 基于背景的视频水印算法  46-49
    4.3.1 水印的嵌入算法  46-48
    4.3.2 水印的检测算法  48-49
  4.4 实验结果及分析  49-53
  4.5 本章小结  53-54
第五章基于Contourlet 域独立分量分析的视频水印算法  54-63
  5.1 引言  54
  5.2 基于Contourlet 域独立分量分析的运动分量提取  54-56
    5.2.1 Contourlet 域的独立分量分析  54-55
    5.2.2 基于Contourlet 域独立分量分析的运动分量提取步骤  55-56
  5.3 Contourlet 域独立分量分析的视频水印嵌入与提取  56-60
    5.3.1 水印的嵌入算法  56-59
    5.3.2 水印的提取算法  59-60
  5.4 实验结果及分析  60-62
  5.5 本章小结  62-63
第六章总结及展望  63-66
  6.1 本文的主要工作  63-64
  6.2 进一步的研究工作  64-66
参考文献  66-73
致谢  73-74
在学期间的研究成果及发表的学术论文  74

基于Contourlet和独立分量分析的视频水印技术研究

内容摘要

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