水印外文文献.doc

杭州电子科技大学毕业设计(论文)外文文献翻译毕业设计(论文)题目基于DCT变换的图像水印算法仿真与实现翻译(1)题目一种基于DCT域的盲水印算法翻译(2)题目一种基于DCT域的有效的盲水印算法学院通信工程专业通信工程姓名陈哲班级学号指导教师汪斌一种基于DCT域的盲水印算法1摘要这篇论文提出了数字图像在DCT域的一种盲水印算法,该算法使用了DCT系数的平均值作为临界值来实现水印的嵌入。在嵌入过程中,水印图像经过Arnold变换,原始图像被分成很多块,这些块将被转换成频率域的系数。计算这些选自同一位置DCT块中的系数ZHAORui-mei,LIANHua,PANGHua-wei,HUBo-,Shijiazhuang的平均值,根据Arnold变换,每一个DCT块中的系数将会将被修改成一个不低于最低阈值,不高于最高阈值的定值。在水印提取过程中,不需要原始载体图像参与,该试验结果表明,该算法对于一般的图像处理例如JPEG压缩,滤波,加噪污染,剪切和缩放具有良好的不可见性和鲁棒性。引言随着因特网和多媒体处理技术的快速发展,信息安全和版权问题已经引起了人们的高度重视,如何实现一种能保护版权的网络越来越受到重视。数字水印技术是一种解决这个问题的有效办法,该技术利用人感官器官的隐蔽性和数字信号本身固有的冗余性向载体信号中嵌入水印。水印技术分为盲水印技术和非盲水印技术,盲水印技术是指在提取水印的过程中不需要提供源载体图像,非盲水印技术是指在提取水印过程中需要提供源载体图像。基于变换域的数字水印技术利用在频域的视觉冗余特点向载体图像中嵌入水印。然而因为量子化错误,大多数基于域变换的水印方法是非盲水印技术,这里我们提到一种基于DCT域的盲水印算法。在这一算法中,载体是一副灰度图像,水印是二值图像。载体图像被分成一些块,每一块将被转换成DCT域的一些系数。这些来自DCT域块中的系数将被调整后嵌入水印。。(0≤≤L-1,0≤≤L-1)被分成很多小块(K×8=L,0≤≤7,0≤≤7,=1,…,K×K),每一小块被转换成DCT域的系数。对一副N×N的数字图像来说,DCT变换根据下面公式:(1) (If,;others)相应的IDCT变换如下:(2)×K的二进制水印图像经过Arnold变换后变成了,降低了图像的自相关系数以加强水印的保密性。Arnold变换具有周期性,即当迭代到某一步时,将重新得到原始图像。Arnold变换的公式如下:(3),图像上的能量都集中在直流电系数和低频交流电系数上。人眼视觉系统对这些成分的分量非常敏感,在通过低通滤波器之后,高频部分很容易改变,所以在算法中,一些低位置的中频成分得以运用。在水印嵌入的处理过程中将被转换成一组以行扫描方式排列的一维序列(={},=1,2,…,K×K),当经过DCT变换后,就得到了DCT_(=1,…,K×K)。每一个块中的系数DCT_(1≤≤64)用来计算平均。公式如下所示(4)然后,将序列通过下列公式嵌入到DCT_中去。(5)Δ是可以用来调整水印图像的不可见性和鲁棒性的一点小浮动。在DCT_被改变之后,每一块DCT_将通过IDCT变换来得到水印图像。水印的提取水印的提取很简单,过程如下:先将加载了水印的图像分成8×8块DCT_(=1,2,…,K×K)通过下列公式获得一维序列(=,=1,2,…,K×K)(6)将被重组成二维图像,在经过Arnold变换就得到了。实验在实验中,将如图2(a)中的一副大小为256×256的图像灰度图像作为载体图像,将如图2(b)中的一副32×32的二值图像作为水印。。峰值信号噪音功率比(PSNR)用来衡量嵌入水印的不可见性,标准化的互相关系数(NC)用来衡量提取的水印和原来水印的相似性。当DCT块转换成以zig_zag方式排列的一维向量时,实验表明DCT块中水印嵌入的位置改变时,信噪比也不一样。,为了减少存储空间和增加传输速率,水印图像需要经过压缩,JPEG压缩是很普通的一种压缩技术,图4(a)是经过品质因素50的JPEG压缩后的水印图像。图4(b)是提取的水印图像。图4经过JPEG压缩后的图像和从图像中提取的水印Δ有可能使算法具有更好的鲁棒性。例如,当Δ的值等于10,品质银子的值等于30时,,