基于Contourlet变换和奇异值分解的图像零水印算法研究【开题报告】.doc

毕业设计开题报告 电子信息科学与技术 基于Contourlet变换和奇异值分解的图像零水印算法研究 一、选题的背景与意义 随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，无论是采用传统的密钥系统还是公钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统密级的方法变得越来越不安全。 另一方面，多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证和版权保护的声像数据也越来越多。数字化的声像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密码加密方式，则其本身的信号属性就被忽略了。最近几年，许多研究人员放弃了传统密码学的技术路线，尝试用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密，并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。 数字水印技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。已有的数字水印方法为了嵌入水印信息都对原图像数据采用各种方法或多或少地进行了修改，这样做使其鲁棒性和安全性受到限制。零水印是不对原图像数据进行修改的一种新的数字水印技术，零水印技术能够很好地解决了不可见数字水印的可感知性和鲁棒性之间的矛盾。 目前，数字水印的研究主要是空域和变换域的研究，由于空域嵌入水印鲁棒性比较差，在嵌入水印时候能量难以控制等缺点，现在已经很少使用了，而变换域嵌入水印极大程度上克服了以上两个缺点极大的提高了鲁棒性所以广泛被人们所采用。在变换域的研究变换域中的小波变换可以较好的描述奇异点，但不能对奇异点出的纹理方向加以描述。然而，近年来出现的Contourlet变换是一种新的图像二维表示方法，具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性等性质。图像的奇异值对几何失真具有不变性。因此，在图像的奇异值中嵌入水印对几何攻击具有很好的鲁棒性。本文所研究的正是一种基于Contourlet变换和奇异值分解的数字图像零水印算法。原始图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像 ,选择对低频子带进行分块奇异值分解，然后根据每块中第一个奇异值的大小特性“嵌入”和“提取”水印。实验结果表明，该图像水印算法能够较好地抵抗 JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较强的鲁棒性和不可见性，提高了水印识别的可靠性。 二、研究的基本内容与拟解决的主要问题 2.1研究的基本内容 研究内容包括图像预处理技术的选取，水印构造，水印的算法以及图像水印的提取和水印的抗鲁棒性效果。具体的研究内容如下所列： 1）比较Arnold变换、幻方、Hilbert曲线、Conway游戏、Gray变换等方法。选取鲁棒性能较好的置乱技术做为图像的预处理技术。 2）在图像进行Contourlet变换之后获得的低频子带作奇异值分解后得到的第一个奇异值的整数位构造零水印。 3）分析图像经Contourlet变换后各个带通方向子图。 4）图像预处理时比较各种预处理方式选取一种较合适的处理方式。 5） 测观测其结果是否有着良好的图像视觉保真度，寻找一种不可见性鲁棒性之 间找到一个很好的结合的方案。 6）解决内容相似的媒体的版权识别，即水印的唯一辨识。 7）将图像进行Contourlet变换和奇异值变换，与现有的小波变换进行比较。得出Contourlet变换在本实验中体现出来的优点。 8）比较零水印在构造水印特征与传统水印的区别。 9) 通过对嵌入水印后的数字图像进行各种攻击处理（加噪、压缩、滤波、几何切割等），进行该算法的有效性分析。实验原始灰度图像，水印为32×32的二值图像，并使用 Matlab做仿真实验。使用相似度NC来检测水印质量，NC越大，表明两幅图像的相似度越大。 2.2拟解决的主要问题 （1）如何构造比宿主媒体小得多的水印来标识该媒体的版权。 （2）如何解决被篡改媒体的认证问题，即水印鲁棒性要高。 （3）如何解决内容相似的媒体的版权识别，即水印的唯一辨识。 （4）对原始的数字水印图像预处理方法的选择。比较用Arnold变换和其它预处理方 法，选择出具有最好的鲁棒性和不可见性的置乱方法。 （5）在图像进行Contourlet变换之后获得的低频子带作奇异值分解后得到的第一个 奇异值的整数位如何构造零水印。 三、研究的方法与技术路线： 3.1研究的方法 3.1.1 水印图像预处理 为了增大水印系统的安全性，提高水印对一般图像处理恶意攻击的鲁棒性，本文采用基于Arnold变换的图像置乱技术。对水印图像进行Arnold变换的次数K作为提取水印的密钥。 3.1.2 水印嵌入 1) 将原始二值水印图像W进行二维Arnold置乱，其中迭代次