數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用》將數(shù)字水印的分析分為彩色數(shù)字圖像水印分析、灰度數(shù)字圖像水印分析和三維幾何模型水印分析三大部分，以一種新的體系、系統(tǒng)、全面地介紹數(shù)字水印的主要理論、方法及應(yīng)用。全書共分為四章，內(nèi)容包括數(shù)字水印發(fā)展綜述，基于HIS空間彩色圖像數(shù)字水印算法研究，基于特征空間分解的數(shù)字盲水印算法。

作者簡介

　　譚秀湖，1971年出生于吉林省遼源市，工學(xué)博士后，現(xiàn)就職于成都體育學(xué)院新聞系。主要研究方向?yàn)閿?shù)字水印、版權(quán)保護(hù)和信號處理。
　　曾文莉，博士，成都體育學(xué)院講師。1999年畢業(yè)于四川師范大學(xué)漢語言文學(xué)專業(yè)，獲文學(xué)學(xué)士。1999年—2011年任職于綿陽師范學(xué)院。2007年入四川大學(xué)文學(xué)與新聞學(xué)院，攻讀廣播電視新聞學(xué)碩士，2008年繼續(xù)于四川大學(xué)攻讀廣播影視文藝學(xué)方向博士，研究方向主要為廣播電視新聞傳播。

書籍目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 信息安全技術(shù)及分類
1.2.1 加密轉(zhuǎn)換技術(shù)
1.2.2 信息偽裝技術(shù)
1.2.3 應(yīng)用及發(fā)展前景
1.3 數(shù)字圖像水印的典型算法
1.3.1 空域數(shù)字水印技術(shù)
1.3.2 變換域算法
1.3.3 壓縮域算法
1.3.4 生理模型算法
1.3.5 NEC算法
1.4 數(shù)字圖像彩色模型水印技術(shù)
1.4.1 數(shù)字彩色圖像的顏色空間
1.4.2 數(shù)字彩色圖像水印的典型算法
1.5 三維幾何模型數(shù)字水印技術(shù)
1.5.1 三維幾何模型數(shù)字水印特征
1.5.2 三維幾何模型水印典型算法
1.6 數(shù)字水印的攻擊方法
1.7 本書研究的內(nèi)容
第2章 基于HIS空間彩色圖像水印算法研究
2.1 引言
2.2 算法的構(gòu)造
2.2.1 水印嵌入域和位置的選擇
2.2.2 HIS模型的轉(zhuǎn)換
2.2.3 時(shí)空域嵌入水印到宿主圖像直流分量
2.2.4 誤差分析與對策
2.2.5 構(gòu)造非對稱密鑰所涉及的線性代數(shù)
2.3 基于HIS空間彩色圖像水印算法
2.3.1 非對稱水印的嵌入和提取
2.3.2 對稱水印的嵌入和提取
2.3.3 算法的魯棒性能的分析
2.4 嵌入域魯棒性能的比較
2.5 實(shí)驗(yàn)部分
2.5.1 算法的實(shí)現(xiàn)
2.5.2 同類算法性能的比較
2.6 本章小結(jié)
第3章 基于特征空間分解的圖像盲水印算法
3.1 引言
3.2 誤差分析和特征空間分解和選取
3.2.1 誤差分析
3.2.2 特征空間的分解和選取
3.2.3 盲水印算法
3.3 基于特征空間分解的盲水印算法
3.3.1 向量正交盲水印的嵌入和提取
3.3.2 向量平行盲水印的嵌入和提取
3.3.3 檢測概率和虛警概率
3.4 算法安全性和魯棒性分析
3.4.1 算法的安全性分析
3.4.2 算法的魯棒性分析
3.5 實(shí)驗(yàn)及與同類算法性能的比較
3.5.1 算法的實(shí)現(xiàn)
3.5.2 同類算法性能的比較
3.6 本章小結(jié)
第4章 基于最小誤差能量的三維模型水印算法
4.1 引言
4.2 算法的構(gòu)造思想
4.2.1 嵌入位置分析和選擇
4.2.2 誤差能量分析和策略
4.2.3 嵌入空間分析和策略
4.3 基于最小誤差能量的水印方法
4.3.1 水印的嵌入和提取
4.3.2 檢測概率和虛警概率
4.4 三維模型的重新定位和重新抽樣
4.4.1 三維模型的重新定位
4.4.2 三維模型的重新抽樣
4.5 實(shí)驗(yàn)部分
4.5.1 算法的實(shí)現(xiàn)
4.5.2 同類算法性能的比較
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   根據(jù)HVS（人類視覺系統(tǒng)），視覺系統(tǒng)對飽和度和亮度的變化不敏感，因而可以利用視覺的掩蔽效應(yīng)，將水印嵌入到彩色圖像的飽和度或亮度分量中。然而，人類視覺系統(tǒng)卻能夠覺察到圖像上輕微的色彩變化，因而不適合將水印嵌入到色度域。而且，對于RGB格式的彩色圖像，不同色彩之間是高度相關(guān)的，對其中一個顏色通道的處理必然影響圖像整體的視覺質(zhì)量。而對兩個或三個顏色通道同時(shí)處理，由于各顏色通道相對應(yīng)的權(quán)值不同，使得在各通道中允許嵌入水印的最大嵌入強(qiáng)度系數(shù)不同，通常采用兩種策略嵌入水?。阂环N是每個通道都嵌入相同強(qiáng)度系數(shù)的水印，為了不影響圖像整體的視覺質(zhì)量，這必然選擇所有最大嵌入強(qiáng)度系數(shù)中最小值，因而使得有的通道留有較大的嵌入亢余度，這也降低了算法的安全性，使得算法容易被攻擊者成功攻擊；另一種是各通道都嵌入各自的最大嵌入強(qiáng)度，然而當(dāng)彩色圖像受到圖像操作或噪聲污染時(shí)，通常誤差能量影射到各分量的能量強(qiáng)度相同，而誤差分量對各通道嵌入水印影響不同，因而使得算法對于盲攻擊操作不具有魯棒性。但是，對于HIS模型，色度（H）、飽和度（S）與亮度（Ⅰ）之間是不相關(guān)的，可以對其中單獨(dú)一個通道處理，而不對其他通道產(chǎn)生影響。因此，可以將彩色圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HIS空間進(jìn)行處理。但是，對于HIS空間，亮度域Ⅰ中水印的嵌入允許度很小，而水印嵌入允許度直接決定了嵌入水印的能量，水印嵌入的能量的大小將直接影響到水印的魯棒性能；同亮度域Ⅰ相比，在飽和度域S中，在不對宿主圖像的視覺質(zhì)量產(chǎn)生明顯影響的前提下，允許有較大的嵌入允許度，在S中可以有更多的水印能量嵌入，使得飽和度域S更適合作為彩色圖像的水印嵌入通道。因此，本章選擇將HIS空間的飽和度域S作為水印嵌入域。

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