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摘 要
本文討論兩種算法，第一種是基本LSB（Least significant bit）——最低有效位算法。如果用8比特的二進(jìn)制來表示灰度圖像的每一個(gè)像素值，所有像素的最低位構(gòu)成的位平面顯現(xiàn)隨機(jī)性，而且改變最低位不會(huì)對(duì)視覺效果產(chǎn)生明顯影響。因此考慮用水印信息直接代替數(shù)字圖像的最低位。第二算法是基于小波變換數(shù)字圖像水印盲算法。先將載體圖像進(jìn)行小波變換；為了保證水印圖像的不可見性，選擇將水印嵌入到高頻分量。在嵌入水印圖像時(shí)，本算法用到了擴(kuò)頻技術(shù)的思想，嵌入的并不是水印序列本身，而是根據(jù)密鑰KEY生成的隨機(jī)序列。通過計(jì)算相關(guān)度實(shí)現(xiàn)不使用原載體圖像就能提取水印的盲算法。實(shí)現(xiàn)對(duì)兩種算法優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用的場(chǎng)合的比較。而且通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，討論兩種算法的對(duì)幾種攻擊的抵抗能力。
關(guān)鍵詞： 數(shù)字圖像水印 LSB 小波變換 擴(kuò)頻技術(shù)



目 錄
1 前言 1
1.1 本課題研究的背景及意義 1
1.2 數(shù)字圖像水印的發(fā)展歷史及其發(fā)展趨勢(shì) 1
1.2.1 數(shù)字圖像水印的研究歷史 1
1.2.2 發(fā)展趨勢(shì) 3
1.3 論文組織及整體安排 3
2 數(shù)字圖像的水印技術(shù)研究 4
2.1 數(shù)字圖像水印技術(shù)及其通用模型 4
2.2 數(shù)字圖像水印的基本特征 6
2.3 數(shù)字圖像水印的性能分析 8
2.4 數(shù)字圖像水印的應(yīng)用 9
2.5 小結(jié) 9
3 LSB水印算法與基于小波變換的擴(kuò)頻水印算法 9
3.1 LSB水印算法 9
3.2 小波的定義 11
3.2.1 小波函數(shù) 11
3.2.2 連續(xù)小波變換 11
3.3 離散小波變換 12
3.3.1 離散小波函數(shù) 12
3.3.2 離散小波變換 12
3.4 擴(kuò)頻技術(shù)的基本原理及在水印中的應(yīng)用 13
3.5 水印嵌入 14
3.6 水印檢測(cè) 15
3.7 小結(jié) 16
4 算法比較分析 16
4.1 算法回顧 16
4.2 算法比較 16
4.3 應(yīng)用比較 17
5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 18
5.1 水印嵌入與提取比較 18
5.2 算法性能比較 20
6 總結(jié) 26
參考文獻(xiàn) 27
英文摘要 28
附錄 29
致謝 38
農(nóng)業(yè)工程學(xué)院畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))成績(jī)?cè)u(píng)定表 39
參 考 文 獻(xiàn)
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