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【6h】

基于HVS和CIRC错误校正的自适应图像水印研究

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1绪论

1.1论文选题背景

1.2数字水印技术的基本概念、分类及性能评估

1.3数字水印研究的内容

1.4数字水印技术的应用领域及研究现状

1.5本论文主要研究内容及组织结构

2图像水印算法的相关理论

2.1小波变换

2.2人类视觉系统特性

2.3支持向量机

3基于HVS的数字水印算法

3.1引言

3.2 HVS特性

3.3 SVM模拟HVS模型

3.4构造图像感知重要区域

3.5仿真实验

4基于CIRC错误校正的图像水印研究

4.1引言

4.2CRC错误检测原理

4.3基于CIRC错误校正的图像水印算法

4.4仿真实验

5总结和展望

6参考文献

7研究成果

9致谢

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摘要

随着计算机技术、数字多媒体技术和Intemet技术的飞速发展,各种形式的多媒体数字作品极易被非法复制、篡改和传播,因而如何对数字作品进行保护已成为一个相当重要而又富有挑战性的研究课题。目前,数字水印技术是保护多媒体数字作品版权的一种非常有效的方法。对数字水印技术的研究有着重要的理论和现实意义。 本文主要研究了图像数字水印技术的算法和应用,以静态图像为研究对象,其主要研究成果及核心部分归纳如下: 1.本文提出一种基于支持向量回归机和人类视觉系统的图像水印算法。由于水印的嵌入强度越大,水印的鲁棒性就越好,所以为了保证水印不可见的同时提高每个水印的嵌入强度,本文通过考虑人类视觉特性,根据图像的局部特征选择相适应的水印嵌入强度。人类视觉特性是很难解析和描述的,支持向量回归机具有非常好的非线性拟合能力,能够成功的应用于函数逼近方面,所以本文利用支持向量回归机模拟人类视觉特性,根据图像的局部特征推测出每个水印的最适应的嵌入强度,使每个水印嵌入强度在确保数字水印不可见的同时最大。为了提高水印的鲁棒性,本文又根据图像的离散小波分解原理,借助嵌入零树小波编码思想,构造出图像经过小波分解后的重要小波系数,然后在重要的小波系数上嵌入水印。 2.含有水印的数字图像对于常见的数据操作或攻击会导致数据丢失,因此提取出的水印不可能完全正确。本文通过对现有的有关信息错误检测和校正算法的研究,提出了一种基于交叉交插里德一索洛蒙码(CIRC)的水印信息错误检测和校正算法。该算法根据CRC检测原理对提取出的水印信息进行检测是否错误,如果提取出的水印信息错误则采用交叉交插里德一索洛蒙码对错误的数据进行纠错。实验结果表明该算法可以有效地提高水印的鲁棒性。

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