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基于神经网络后处理的数字水印算法

作　者: 欧阳菲菲
导　师: 朱灿焰
学　校: 苏州大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 数字水印联想记忆 Hopfield网络人类视觉系统倒谱分析
分类号: TP309.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 44次
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内容摘要

二十一世纪的今天,数字图像水印技术已达到相当高的水准,信息在传递周期内由于合适的加密技术从而变得相当安全。而且,信息安全由于信息隐藏技术的发展,从根本上得到了加强。而信息隐藏一定程度上有别于加密技术。因此,本文重点研究数字图像水印技术。在本文中,首先介绍了数字图像水印的概况(概念、起源、近几年的发展情况)；说明了图像水印系统的一般模型、嵌入准则以及特征；详细介绍了各图像水印技术的典型算法,分析了空间域、频率域及其它典型图像水印算法,着重讨论数字图像水印的特征及其应用领域。在此基础上,论文分别从水印信号的处理方法以及形式两个方面入手,结合不同应用领域分别给出了相应的数字水印算法的改进形式。具体上,论文根据现有的处理图像水印方法的特点,首先介绍了神经网络水印信号后处理方法,然后,详细给出了基于神经网络的数字图像水印算法过程和实验结果。该算法先利用图像置乱技术,对水印进行预处理,将水印信号噪声化。然后,根据人眼视觉特性,采用DCT与DWT相结合,实现数字图像水印的嵌入。接着,在水印提取过程中,对提取效果差的水印,通过Hopfield网络强大的联想记忆功能进行后处理,提高提取水印的质量。此算法通过组合处理小波的多分辨率和离散余弦变换的方法,在宿主图像中人眼不敏感的中频区域,将水印信息嵌入,同时加强水印的后处理过程,保证了算法的透明性,并给出了相应的实验结果。最后,本文总结全部工作,并展望下一步的研究方向。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究的历史与现状  10-13
  1.3 本文的研究内容和框架  13-15
第二章数字水印基本理论  15-23
  2.1 数字水印的定义及原理  15-16
  2.2 数字水印的基本原理及应用  16-19
    2.2.1 数字水印的工作模型  16-17
    2.2.2 典型数字水印的实现算法  17-18
    2.2.3 数字水印的应用  18-19
  2.3 数字水印的特点  19
  2.4 数字水印的分类  19-23
第三章基于神经网络水印信号后处理方法  23-29
  3.1 神经网络  23-24
  3.2 联想记忆  24-26
  3.3 Hopfield神经网络  26-29
第四章基于神经网络的图像水印算法  29-40
  4.1 算法基本理论  29-33
    4.1.1 小波变换  29-30
    4.1.2 离散余弦变换  30
    4.1.3 处理方法  30-33
  4.2 算法的实现  33-35
    4.2.1 嵌入策略  33
    4.2.2 提取过程  33-35
  4.3 仿真结果与分析  35-40
    4.3.1 透明性实验  35-36
    4.3.2 JPEG压缩攻击  36-37
    4.3.3 噪声攻击  37
    4.3.4 图像处理攻击  37-38
    4.3.5 剪切及篡改攻击  38-40
第五章基于倒谱分析的图像水印算法  40-48
  5.1 倒谱分析原理和由来  40
  5.2 倒谱分析  40-41
  5.3 嵌入数字图像的倒谱域算法  41-44
    5.3.1 水印的嵌入  41-44
    5.3.2 水印的提取  44
  5.4 仿真结果与分析  44-48
    5.4.1 透明性实验  44-46
    5.4.2 攻击试验  46-47
    5.4.3 剪切及篡改攻击实验  47-48
第六章总结与展望  48-50
参考文献  50-54

基于神经网络后处理的数字水印算法

内容摘要

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