基于超小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字水印技術(shù).pdf

1、隨著數(shù)字產(chǎn)品的普及，數(shù)字信息的傳播、復(fù)制、篡改和竊取也變得極其容易，因此如何有效地保護(hù)數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)和防止數(shù)字產(chǎn)品的盜版變得越來越緊迫。數(shù)字水印技術(shù)作為版權(quán)保護(hù)的有效手段，引起了人們極大關(guān)注。目前已出現(xiàn)多種數(shù)字水印算法，典型的水印算法有空域算法、變換域算法、小波域算法、超小波域算法等。本文研究的是超小波Contourlet變換域的數(shù)字水印算法。Contourlet變換域的水印算法是數(shù)字水印技術(shù)的新發(fā)展，它彌補了其它變換分解時未能分解高頻

2、子帶的缺陷，在數(shù)字水印的應(yīng)用上極大地拓展了水印信息的嵌入空間。目前，在圖像水印中，已出現(xiàn)的Contourlet變換水印算法中嵌入的水印主要是偽隨機序列或二值圖像，很少涉及到信息量豐富的灰度級圖像水印。
　　 本文針對目前Contourlet域嵌入的水印信息量不豐富的缺點，為了改善這個問題提出采用較大灰度級圖像作為水印，實現(xiàn)了Contourlet變換灰度圖像水印算法；同時還提出了Contourlet變換和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的

3、水印算法。本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　 論文首先介紹了Contourlet變換的基本原理，在Contourlet變換的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了Contourlet域灰度圖像水印算法，算法中利用Contourlet變換的多分辨率、局部化、方向性等特性，采用類似于線段的基捕捉圖像的邊緣信息，使得圖像的處理更加具有逼真度，提高了水印算法的魯棒性。水印在嵌入之前進(jìn)行了雙重置亂，即對水印做了多次的Arnold和Baker映射變換，增加水印的安全性

4、。根據(jù)人眼對圖像的紋理和邊緣不敏感的視覺特性，嵌入在Contourlet變換的低頻子帶系數(shù)中，減少了視覺上的失真。并且本算法在Contourlet域內(nèi)嵌入水印類型和信息量方面有了較大突破，通過Matlab仿真實驗結(jié)果表明，在魯棒性能攻擊測試中，與其它算法相比，本算法提取水印后的歸一化相關(guān)系數(shù)更大，水印性能更優(yōu)越。
　　 另一種算法是Contourlet變換與自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的數(shù)字水印算法，采用的水印圖像是二值水印，提取水