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文档简介

第4章基于混沌特性的

小波数字水印算法C-SVD4.1小波4.2基于混沌特性的小波数字水印算法C-SVD

4.2.1小波SVD数字水印算法4.2.2基于混沌特性的小波数字水印算法C-SVD4.3图像的数字水印嵌入及图像的类型解析4.4声音的数字水印嵌入4.5数字水印的检测4.6数字水印检测结果的评测

4.1小波

4.1.1小波分析4.1.2小波分析对信号的处理

4.1.1小波分析小波变换是一种信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，它具有多分辨率分析（MultiresolutionAnalysis）的特点。小波分析方法是一种窗口大小（即窗口面积）固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。它被誉为数学显微镜.它在时域和频域同时具有良好的局部化性质,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力.4.2基于混沌特性的小波数字水印算法C-SVD4.2.1小波SVD数字水印算法定义4.1E为小波SVD(WaveletSingularValueDecomposition)系数水印转换，设CA=CA(M,l)是图像M在l层的相近系数的n×n矩阵，考虑到CA的单值

小波SVD系数水印转换E表示如下：CAw=E(CA)=CA+W(CA)，并进行小波逆变换（重构）即得到嵌入水印的图像。在该算法中嵌入个人信息时都是以个人信息作种子采用一般的随机数生成方法来生成随机数。这不具备随机序列对初值敏感这一特性，因此有可能产生伪造图像原创作者个人信息来伪造水印现象。为此本章提出了一种改进的算法，简称C-SVD。它基于混沌随机序列对初值敏感的特性，使用混沌模型生成混沌随机序列，来代替一般的随机数生成。4.2.2基于混沌特性的

小波数字水印算法C-SVD

混沌是发生在一个确定系统中的伪随机运动。系统在某个参数和给定的初始条件下，其运动是确定性的，但是该运动的长期状态对初始条件极其敏感。混沌函数具有伸大拉长和折回重叠的性质，所以有不可预测性。混沌序列{Xn}是一个伪随机序列，{Xn}对初值非常敏感。初始条件的任意小的改变如1.0e-6，都会引起完全不同的行为。其迭代轨迹就会大相径庭，加上迭代方程本身的特点，初始值成为得到迭代序列的最关键因素。因而{Xn}可以用作作品原创者的身份指纹。生成{Sn}算法①：对于混沌序列{Xn}If>=2/3*Athen=1else=0（i=1,2…,n）

因而从混沌随机序列{Xn}可以生成0，1比特随机序列{Sn}。基于混沌随机序列对初值敏感性的特性提出的改进算法C-SVD描述如下：

设CA=CA(M,l)是图像M在l层的相近系数的n×n矩阵，考虑到CA的单值分解：

4.3图像的数字水印嵌入

从两个图像的对比可以直观地看到d/n的值越接近于1，数字水印的随机性越好；越接近于0，数字水印包含原图像的信息越多。因为d/n代表着原矩阵被随机矩阵替代的列数的多少，其值越接近于1，原矩阵所占的信息比重越小，随机矩阵所占的比重越大，反之亦然。

显然，图4.9的实验结果背离了数字水印的要求，

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