doc格式]基于dwt域的图像数字水印算法

doc格式]基于dwt域的图像数字水印算法内容摘要：

对性的进行处 理 .对一幅图像的 三级小波分解示意如图 1所示 . 每一级分解都把图像分解为四个频带 :水平 fHL),垂直 (LH),对角 (HH)和低 频 fLL1,其中低频 (LL1部分还可以进行下一级的分解 ,从而构成了小波的塔式 分解 .一幅图像经过分解之后 ,图像的主要能量主要集中于低频部分 ,这也是 视觉重要部分。 而图像的高频部分即图像的细节部分所含能量较少 ,分布在 HL,LH,HH 三个子图中 ,主要包含了原图的边缘和纹理部分信息 .基于小波 分析的数字水印算法的基本思想是把水印嵌入到图像小波变换后的低频子带 或高频子带系数中 .图像的低频子 带携带了图像的大部分信息 ,因此可以嵌入 更多的水印信息 ,使水印更加鲁棒 ,但同时也产生了问题 ,即图像低频子带的 变化容易导致较大的图像失真 .相反 ,高频子带携带的是图像的边缘和纹理信 LL3lHL3 HI2 LH3lHH3HLl LH2HH2 LHlHIIl 图 1三层小波分解示意图 息 ,人眼对这部分信息不敏感 ,因此 ,在这部分嵌入水印 ,可以避免引起图像的失真 ,但同时水印容易遭到破坏 (如有损压缩等 ).因 此 ,一个有效的小波域水印算法必须在鲁棒性和图像的失真度之间取得平衡 . 2I3水印嵌入算法 在本算法中 ,采用具有特殊意义的图像作为水印信息 .另外 ,为了提高水印的不可见性和稳健性 ,在水印嵌入之前 ,先对原始水 印进行 Arnold变换预处理 .在水印嵌入时 ,结合人类视觉模型 ,根据小波变换的特点 ,采用多分辨率分析思想 ,将水印信息和原始图 像分别进行小波分解后 ,进行对应子图的多分辨率嵌入 ,从而较好的满足了水印算法的不可见性和鲁棒性要求【叫 .具体算法描述 如 下 : 设 X 代表大小为 MxM 的原始图像 ,W 代表大小为 NxN 水印图像 ,一般的 ,基于小波多级分解的特点考虑 ,水印尺寸的选择要 小于原始图像尺寸 ,并且满足 M=2PN(p 为正整数 ). 水印嵌入算法具体步骤如下 : 1)分别读人宿主图像 X和原始水印图像 W: ,2)对原始水印 w 采用 Arnold 变换进行置乱预处理 ,处理后的水印图像为 k 做为密钥 : 3)将置乱后的水印图像 w 进行～级小波分解 ,得到一级分辨率下的三个细节子图 w.,fk=l,2,3)和一个逼近子图 Wo。 4)将宿主图像 x 进行三级小波分解 ,得到不同分辨率级下细节子图x.(i,k=1,2,3)和一个逼近子图 x。 5)将 W 一级小波分解后的子图分别嵌入对应的宿主图像第三级小波分解的子图 ,其中 ,xwo,XW,(k=1,2,3)分别为嵌入后的 各分块 : XW0=X3o+dWl. XWk_X3+BWl,k=l,2,3 式中 ,p表示嵌入水印的强度因子 ,考虑到逼近子图 Xo对应原始图像的低频部分 ,即平滑区域 ,经。