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《苏州大学》 2010年
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基于神经网络后处理的数字水印算法

欧阳菲菲  
【摘要】:二十一世纪的今天,数字图像水印技术已达到相当高的水准,信息在传递周期内由于合适的加密技术从而变得相当安全。而且,信息安全由于信息隐藏技术的发展,从根本上得到了加强。而信息隐藏一定程度上有别于加密技术。因此,本文重点研究数字图像水印技术。 在本文中,首先介绍了数字图像水印的概况(概念、起源、近几年的发展情况);说明了图像水印系统的一般模型、嵌入准则以及特征;详细介绍了各图像水印技术的典型算法,分析了空间域、频率域及其它典型图像水印算法,着重讨论数字图像水印的特征及其应用领域。在此基础上,论文分别从水印信号的处理方法以及形式两个方面入手,结合不同应用领域分别给出了相应的数字水印算法的改进形式。 具体上,论文根据现有的处理图像水印方法的特点,首先介绍了神经网络水印信号后处理方法,然后,详细给出了基于神经网络的数字图像水印算法过程和实验结果。该算法先利用图像置乱技术,对水印进行预处理,将水印信号噪声化。然后,根据人眼视觉特性,采用DCT与DWT相结合,实现数字图像水印的嵌入。接着,在水印提取过程中,对提取效果差的水印,通过Hopfield网络强大的联想记忆功能进行后处理,提高提取水印的质量。此算法通过组合处理小波的多分辨率和离散余弦变换的方法,在宿主图像中人眼不敏感的中频区域,将水印信息嵌入,同时加强水印的后处理过程,保证了算法的透明性,并给出了相应的实验结果。 最后,本文总结全部工作,并展望下一步的研究方向。
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP309.7

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