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数字图像隐藏的迭代学习辨识方法

邹凡  
【摘要】:随着计算机网络和数字通信技术的发展,数字多媒体产品已得到广泛的应用。然而,人们可以方便快捷的传输数字信息的同时,各种非法盗用和篡改多媒体产品的行为随时都在发生,这些数字媒体的原创者或版权所有者的利益受到严重侵犯。因此如何对网络环境下的数字媒体的信息安全、知识产权等实施保护成为日益突出的问题。信息隐藏技术作为一种新的保护信息安全的手段,迅速成为当今网络信息安全领域的最重要的研究课题,在计算机、通信、保密等领域有着广阔的应用前景。 本文围绕图像隐藏技术展开研究,结合混沌映射和多重混合嵌入算法,提出迭代学习辨识恢复算法。通过对数字水印技术展开研究,提出数字水印提取的迭代学习辨识算法。本文的主要工作和成果如下: 1.针对信息隐藏和数字水印领域的研究状况作了详细的阐述,讨论了信息隐藏技术的通用模型、原理、特性、分类与性能评估,概述了数字水印技术的原理、特征、分类、攻击方法与性能评估。深入讨论了数字水印系统的嵌入和提取算法,即空间域水印算法和变换域水印算法。 2.针对目前最常用的两种变换域图像隐藏方法,即基于DCT和DWT的图像隐藏方法,进行了详细的讨论。通过运用混沌映射对隐藏图像进行加密,基于DCT和DWT的图像隐藏方法都能够利用人类视觉屏蔽特性,实现了隐藏图像的不可见性,我们通过大量的仿真实验验证了这两种方法在图像隐藏上的有效性,并且仿真结果表明它们都具有较强的鲁棒性。 3.重点讨论了一般系统的迭代学习辨识方法和复合系统的迭代学习辨识方法,分别证明了其收敛的条件,以便将其分别用于数字图像隐藏的恢复和数字图像水印的提取。 4.研究一幅图像隐藏于另一幅图像之中,利用图像多重混合方法将隐藏图像嵌入到载体图像中,同时对隐藏图像进行了混沌加密,以迭代学习辨识方法恢复隐藏图像。仿真结果表明,迭代学习辨识算法用于隐藏图像的恢复是有效的,通过大量的仿真实验验证了算法的抗攻击性。 5.在单幅图像隐藏技术的迭代学习辨识方法的基础上,提出了多幅图像隐藏技术的迭代学习辨识方法。利用多个混合参数和多幅载体图像来隐藏一幅图像,同时对隐藏图像进行了混沌加密,以迭代学习辨识方法恢复隐藏图像。仿真结果表明,迭代学习辨识算法用于隐藏信息的恢复是有效的,同时通过大量的仿真验证了算法的抗攻击性。 6.结合混沌映射和迭代学习辨识方法研究数字水印的加密和提取问题。利用多重混合嵌入算法将原始水印图像嵌入到载体图像中,以迭代学习辨识方法完整提取出嵌入的水印。仿真结果表明,迭代学习辨识算法用于数字水印的提取是有效的,同时验证了算法的抗攻击性。


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