dctdwt)圖像數(shù)字水印的方案畢業(yè)論文基于dct和dwt的算法有詳細(xì)程序-展示頁
2024-11-29 16:53本頁面
【正文】 由于原始圖像難以得到，因此從實(shí)用性出發(fā)，閾值定義為： ?? ??? Mi iLLZ YMYET 12 2/)( ?? 綜上所述，滿足 2 2 ??? ZZ TTZ 或時，則表明檢測到匹配水印。 ?? ??? ? ???? ))()((1)(1),39。只有在待檢水印為所加入的水印時，才能得到較大的相關(guān)值。假設(shè)待檢測的數(shù)字水印 X={X1， X2， ... XM}為一符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的實(shí)數(shù)偽隨機(jī)序列。 由于假設(shè) I=I′ ，則 Y= Y ′ 。在此假設(shè)下可以運(yùn)用統(tǒng)計的方法來檢測水印。 數(shù)字水印的檢測 待檢測的可能含有水印的圖像 I 。39。以 ZigZag方式對于 DCT 變換后的圖像頻率系數(shù)重新排列成一維向量 Y={y1, y2,…y NN}. 并取出序列中第 L+1 到 L+M 的中頻系數(shù)部分 ,得到 YL={ YL+1, YL+2,…, Y L+M} 數(shù)字水印的嵌入 假設(shè)數(shù)字水印 W 為一服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)實(shí)數(shù)序列，用數(shù)字序列表示為W={W1 ， W2 ， …W M }。 離散余弦域的數(shù)字水印算法的具體實(shí)現(xiàn)分為三步：宿主圖像 的變換，數(shù)字水印的嵌入，數(shù)字水印的檢測。 …….…… 圖 3— 1：原圖像 圖 3— 2：變換后的系數(shù)圖像 離散余弦變換的數(shù)字水印算法 根據(jù)離散余弦變換后的參數(shù)性質(zhì)，本文采用了以 ZigZag 方式重排變換域系數(shù)的方法，選出中頻分量，用數(shù)字水印序列對其進(jìn)行非線性調(diào)制。兩條線劃分出圖像的低頻、中頻和高頻分別所在的矩形區(qū)域。 三是沒有保留原圖像塊的精細(xì)結(jié)構(gòu)，從中反映不了原圖像塊的邊緣、輪廓等信息，這一特點(diǎn)是由 DCT 缺乏時局域性造成的。當(dāng)然也可以對整幅圖像的特點(diǎn)，但是運(yùn)算速度比分塊 DCT 要慢。 n， l =0,1,…N 1。 n， l =0,1,…,N 1。為了同時減弱或去除圖像數(shù)據(jù)相關(guān)性，可以運(yùn)用二維 DCT，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到 DCT 變換域。 圖像是二維的，所以在研究時主要用到二維 DCT，以及二維 IDCT 來對圖像進(jìn)行處理。其中最重要的是 1974 年提出的 DCT，因?yàn)槠渥儞Q矩陣的基向量很近似于托伯利茲矩陣的特征向量，而托伯利茲矩陣又體現(xiàn)了人類語言及圖像信號的相關(guān)性。但 DFT 是一種正交變換，運(yùn)算量很大，常常 使實(shí)時處理發(fā)生困難，第二年他們就用 WalshHadamard 變換（ WHT）取代DFT 可以使運(yùn)算量明顯減少，這是因?yàn)?WHT 變換只有加減法而無需乘法。正交變換圖像編碼始于 1968 年。 數(shù)字水印算法的實(shí)現(xiàn)基本分為三個部分：宿主圖像的變換，水印的嵌入和水印的檢測，分別描述如下。這樣，則無法保證圖像數(shù)字水印的穩(wěn)健性。而多數(shù)圖像處理方法對于圖像高頻部分的損壞程度較高，如有損壓縮、高頻濾波等。 數(shù)字 水印的嵌入要求即要考慮視覺透明性，又要保證嵌入水印后圖像的穩(wěn)健性，這兩個方面存在著矛盾。前人的研究證明采用與壓縮算法相同的變換域水印方法，對于壓縮的穩(wěn)健性較強(qiáng)。 JPEG 和 EZW（ Embedded ZeroTree Wavelet）壓縮是最常見的兩種壓縮方法。第 三 章 圖像數(shù)字水印的方案 圖像數(shù)字水印的技術(shù)方案 在數(shù)據(jù)庫中存儲在國際互聯(lián)網(wǎng)上傳輸?shù)乃D像一般會被壓縮，有時達(dá)到很高的壓縮比。因此，數(shù)字水印算法所面臨的第一個考驗(yàn)就是壓縮。 JPEG 是基于離散余弦變換域的壓縮方法，而 EZW是基于小波變換域的壓縮方法。因此，我研究圖像文件水印算法主要集中在變換域算法及利用人眼視覺特性上。保證視覺透明性，就要將水印嵌入到人眼不敏感區(qū)，也就是嵌入到圖像的高頻分量中。水印很容易在經(jīng)歷圖像處理的過程中丟失。如果要獲得很好的穩(wěn)健性，數(shù)字水印應(yīng)加在人眼敏感的低頻部分，圖像的大部分能量集中在低頻部分，如果對于低頻部分進(jìn)行處理，水印固然會失去，而圖像也沒有了利用價值，然而，水印的嵌入會對圖像的質(zhì)量有非常大的影 響，這又無法保證視覺透明性。 基于 DCT域的圖像數(shù)字水印技術(shù) 離散余弦變換（ Discrete Cosine Transform）屬于正交變換圖像編碼方法中的一種。當(dāng)時安德魯斯（ Andrews）等人發(fā)現(xiàn)大多數(shù)自然圖像的高頻分量相對幅度較低，可完全舍棄或者只用少數(shù)碼字編碼，提出不對圖像本身編碼，只對其二維傅立葉（ DFT）系數(shù)進(jìn)行編碼和傳輸。但是更有意義的是離散余弦變換和離散正旋變換的出現(xiàn)，它們具有快速算法，精確度高。因此， DCT 常常被認(rèn)為是語音與圖像信號變換的準(zhǔn)最佳變換。 離散余弦變換（ DCT）的定義 數(shù)字圖像 X（ m,n）是具有 M 行 N列的一個矩陣。 根據(jù)定義，二維離散余弦變換（ DCT）定義如下： N lnM kmnmXlckcMNlkY Mm Nn 2 )12(c os2 )12(c os),()()(2),( 10 10 ?? ??? ? ??? ?? 式中： m， k=0,1,…,M 1。 ??????? 1,2,11 021)( Mkkkc ?其中函數(shù)??????? 1,2,11 021)( Nkklc ? 二維逆離散余弦變換（ IDCT）的定義如下： ? ???????? 1010 2)12(c os2 )12(c os),()()(2),( MKNL NlnM kmlkYlckcMNnmX ?? 式中： m， k=0,1,…,M 1。 離散余弦變換的特點(diǎn) 在基于 DCT 的變換編碼中，圖像是先經(jīng)分塊（ 8 8 或 16 16）后再經(jīng) DCT，這種變換是局部的，只反映了圖像某一部分的信息。圖像經(jīng) DCT 后，得到的 DCT 圖像 有三個特點(diǎn)： 一是系數(shù)值全部集中到 0 值附近（從直方圖統(tǒng)計的意義上），動態(tài)范圍很小，這說明用較小的量化比特數(shù)即可表示 DCT 系數(shù)； 二是 DCT 變換后圖像能量集中在圖像的低頻部分，即 DCT 圖像中不為零的系數(shù)大部分集中在一起（左上角），因此編碼效率很高。 如下左圖 3— 1 是原始圖像經(jīng)過 DCT 變換后的系數(shù)圖像 為圖 3— 2?？梢钥闯觯瑘D像 DCT 變換后大部分參數(shù)接近于零，只有左上角的低頻部分有較大的數(shù)值，中頻部分參數(shù)
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