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文档简介
基于DCT和DWT的图像数字水印技术
——研究与实现小组成员:#@#……#&……%&%¥……&*……报告时间:2011年6月14日多媒体信号处理技术期末作业1报告板块数字水印的实现原理与应用基于DCT的图像水印嵌入和提取基于DWT的图像水印嵌入和提取2数字水印是什么
数字水印技术是一种将特定的标记,利用数字内嵌方法隐藏在数字图像、声音、视频等数字内容中,在保证不影响原内容的感知质量和完整性的同时提供一种确认数字内容来源真实性、确保版权拥有者权益、跟踪版权行为、认证用户使用权、隐藏附加其他信息于数字内容中的技术手段。特定标记数字内容水印内容3数字水印的应用原始水印随机序列、数字标识数字图像……数字载体数字音频数字视频数字图像……用于版权保护的数字水印用于盗版跟踪的数字指纹用于拷贝保护的数字水印用于图像认证的数字水印应用领域彩色图像灰度图像灰度图像二值图像4数字水印基本特性5数字水印实现的分类空间域算法简单,实用性较强嵌入的信息量不能太多鲁棒性差,尤其对于滤波,量化和压缩攻击。变换域物理意义明确;可以充分利用人类的感知特性;不可见性和鲁棒性好;与压缩算法兼容。DFT/DCT/DWT……DFT:离散傅立叶变换域(DiscreteFourierTransform)DCT:离散余弦变换域(DiscreteCosineTransform)DWT:离散小波域(DiscreteWaveletTransform)6DCT是什么离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,简称DCT变换)是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。在傅立叶级数展开式中,如果被展开的函数是实偶函数,那么其傅立叶级数中只包含余弦项,再将其离散化可导出余弦变换,因此称之为离散余弦变换。傅立叶级数欧拉公式72D-DCT
DCT->IDCT->8基于DCT的数字水印算法流程彩色载体图像彩色图像的G通道分量通道分离G分量的DCT结果水印图像的DCT结果灰度水印图像DCTDCTQ新彩色图像分量G’IDCT与原分离的R/B分量合并水印后彩色图像9DCT水印算法实现结果1DCT结果例图1:缩放因子Q=0.05水印后图像与原图基本无差别10DCT水印算法实现结果2DCT结果例图2:缩放因子Q=0.5水印后图像与原图有略微差别(PC上看)11DCT水印算法实现结果3DCT结果例图3:缩放因子Q=1水印后图像与原图有些差别12DCT水印算法实现结果4DCT结果例图4:缩放因子Q=5水印后图像与原图基本有大的差别13DCT水印算法实现结果5DCT结果例图5:缩放因子Q=15水印后图像与原图基本有很大差别14DCT抵抗压缩性质研究缩小过程中有信息丢失放大过程中无信息丢失15小波变换小波变换主要思想:
把信号分解成将原始小波经过移位和缩放之后的一系列小波,由这些小波来重构原始信号,因此小波是小波变换的基函数,小波系数反映的是不同缩放尺度和平移参数的小波基函数在重构原函数时所占的比重
16DWT离散小波变换执行离散小波变换的有效方法是使用滤波器的卷积方案用滤波器执行离散小波变换的概念图如下:A是信号的低频分量,表示信号的近似值,是由大的缩放因子产生的系数B是信号的高频分量,表示信号的细节值,是由小的缩放因子产生的系数17基于DWT的数字水印算法18算法流程嵌入水印提取水印19DWT数字水印嵌入和提取20DWT水印算法实现结果121DWT水印算法实现结果222DWT水印算法实现结果323总结此次收获:了解了数字水印的适用领域和对于数字信息加密的意义掌握了两种常用变换DCT和DWT的基本数学原理掌握了Matl
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