基于數(shù)字水印的圖像認證技術研究本科畢業(yè)論文-全文預覽
【正文】 望科學技術的不斷深入發(fā)展，(略)。(2)提出了一種新的基于混沌的脆弱性數(shù)字水印，基于圖像22大小分塊，提取圖像分塊中各像素灰度高6位均值在混沌加密調(diào)制后，嵌入到每個像素點的最低2比特位。（略） 仿真實驗及結(jié)果由實驗可知，該算法可以接受任何高于標準質(zhì)量因子的JPEG壓縮，而其它的操作均視為不合理篡改操作，且根據(jù)未通過認證的分塊可以確定篡改位置，精度為88塊。（略） 半脆弱數(shù)字水印概述目前用于數(shù)字圖像內(nèi)容認證的方法主要是半脆弱數(shù)字水印技術。（略） 圖像的置亂技術置亂技術可以作為水印圖像的預處理和后處理，它利用數(shù)字圖像具有的數(shù)字陣列的特點將原始圖像中像素的位置或顏色變得雜亂無章、面目全非，（略） 水印的生成和嵌入 水印的生成為便于算法描述，我們考慮一幅靜止灰度圖像錯誤！不能通過編輯域代碼創(chuàng)建對象。（略）圖 3 5 水印的篡改檢測和定位框圖 性能分析和仿真實驗 性能分析脆弱水印要求加入的水印不可察覺，為了評價嵌入水印后的圖像和原始圖像之間的差別，引入峰值信噪比(PSNR)。（略）圖 3 2混沌序列的初始敏感性 基于混沌的脆弱性認證水印算法設計本文算法的基本思想是把圖像的分塊像素灰度均值作為水印信息，即分塊像素灰度均值二值化后由6位整數(shù)和2位小數(shù)組成。（略）設I(m,n)是該圖像的一個像素，（略） ()與之相反，圖像信號I(m,n)的合成可表示為：（略） ()由式()可知。（略） 人類視覺系統(tǒng)(HVS)為了尋找數(shù)字水印不可覺察性與嵌入信息量之間的最佳平衡點，人們希望對自身的視覺系統(tǒng)進行更為精確的描述和分析。以下是常用的評價指標。（略）檢測時需要有原始水印W時：（略） () 認證水印的算法分類認證水印的分類方法有很多種，分類的出發(fā)點不同其分類結(jié)果也不同，它們之間是既有聯(lián)系又有區(qū)別的。（略） 認證水印的一般模型圖像認證技術是對數(shù)字圖像的感知內(nèi)容進行認證的一門技術，它主要回答兩個問題：（略）通用的認證水印系統(tǒng)包含兩個基本的模塊，即水印嵌入過程和水印提取過程(也稱為水印檢測)，數(shù)字水印嵌入的一般過程框架如圖 2 1所示。（略）在Checksum算法的基礎上引入密碼系統(tǒng)加密，由密鑰控制水印的嵌入位置和幅度。不斷地向縱深發(fā)展，（略）數(shù)字水印技術是指在多媒體信息中嵌入與之相關的或不相關的信息，而不影響原信息的使用價值，一般的要求是不為人的知覺系統(tǒng)所察覺[[]華先勝,中國圖象圖形學報, 2001,6A(11): 10891095.]。（略） 信息隱藏技術信息隱藏技術作為信息安全技術的一個新的研究領域，在計算機、通訊、保密學請用腳注說明。 JPEG pressionIII第1章 緒 論 選題背景及意義現(xiàn)代科學技術日新月異，隨計算機網(wǎng)絡技術和通信技術飛速發(fā)展，多媒體數(shù)字化浪潮席卷全球，人們獲取信息的手段和資源極大豐富，這大大增強了人們處理信息的能力，標志著人類從此步入了信息時代。但關于（半）脆弱性水印技術的研究目前尚處于初級階段，在理論和實際成果方面還遠不如魯棒水印技術那么成熟，還存在許多問題有待于繼續(xù)研究和探討。關于數(shù)字多媒體信息的版權保護已有諸多論文闡述，而對信息內(nèi)容的真實性認證，以及圖像的完整性認證是近幾年來隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展而產(chǎn)生并發(fā)展起來的，其迫切的市場需求和廣泛的應用前景已吸引了眾多的研究者投入到這一行列內(nèi)，使之成為當前信息認證領域研究的熱點。 chaotic map。信息安全的內(nèi)涵在不斷的延伸，從最初的信息保密性發(fā)展到信息的完整性、可用性、可控性和不可否認性，進而又發(fā)展為“攻(攻擊)、防(防范)、測(檢測)、控(控制)、管(管理)、評(評估)”等多方面的基礎理論和
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