3.8萬(wàn)字 54頁(yè) 有程序代碼
摘 要

數(shù)字圖像水印技術(shù)是數(shù)字水印技術(shù)的一個(gè)分支，它主要對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行數(shù)字水印技術(shù)的安全防護(hù)。由于數(shù)字圖像量大、應(yīng)用廣（在現(xiàn)實(shí)中有大量需要保護(hù)的圖像產(chǎn)品在萬(wàn)維網(wǎng)上免費(fèi)傳播），所以它是當(dāng)前水印技術(shù)研究的重點(diǎn)之一。
本文提出了基于奇異值分解和Arnold變換的數(shù)字圖像水印算法，從以上理論分析以及實(shí)際的攻擊測(cè)試結(jié)果可知，奇異值分解對(duì)水印算法的不可見(jiàn)性和魯棒性有著極其重要的作用，而且與圖像置亂技術(shù)相結(jié)合更加提高了抗特定攻擊的能力。本論文算法中圖像復(fù)原采用的是利用逆變換矩陣來(lái)求Arnold反變換的算法，該算法相比利用Arnold變換周期性來(lái)求反變換的算法，更加節(jié)省了程序運(yùn)行的時(shí)間和運(yùn)算量。本算法對(duì)提取出的水印還進(jìn)行了量化即二值化處理，雖然在保證最小誤碼率的情況下進(jìn)行量化有助于提高水印相似度及峰值信噪比，但本算法中量化過(guò)程進(jìn)行了幾次循環(huán)語(yǔ)句所以時(shí)間花費(fèi)較長(zhǎng)是一個(gè)缺點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：奇異值分解，數(shù)字圖像水印，魯棒性，Arnold變換

ABSTRACT
First determined the lower limit and the upper limit of picture element value is 1, then to the recovered watermark image has carried on two values processing, caused the final watermark image effect to be better. In the algorithm, SVD will try to combine with DWT, and watermark is embedded into the low-frequency part of the original image after two-dimensional discrete wavelet. Experimental result show that the watermarking method based on SVD used to attack the image processing performs well in both imperceptibility and robustness.

KEY WORDS singular value decomposition, digital image watermarking, robustness, Arnold transformation

目 錄

第一章 概述
第二章 算法介紹
2.1 奇異值分解（SVD）的特性
2.2 Arnold變換
2.3 SVD與其他算法的結(jié)合
2.4 數(shù)字圖像處理及Matlab簡(jiǎn)介
2.4.1 Matlab簡(jiǎn)介
2.4.2 數(shù)字圖像處理簡(jiǎn)介
第三章 基于奇異值分解的數(shù)字圖像水印算法
3.1 水印嵌入算法
3.2 水印提取算法
3.3 改進(jìn)的基于SVD的數(shù)字圖像水印算法
3.4 攻擊測(cè)試與結(jié)果分析
3.5 嘗試與離散小波變換結(jié)合
3.5.1 算法介紹
3.5.2 攻擊測(cè)試
第四章 總結(jié)
4.1 工作總結(jié)
4.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄