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湖南涉外经济学院毕业设计（论文）题目DWT域数字图像水印技术的研究与实现作者学部电气与信息工程学部专业通信工程学号指导教师黄彩云二〇一一年五月十日湖南涉外经济学院毕业设计（论文）任务书电气与信息工程学部通信工程系系（教研室）主任:（签名） 2010 年 12 月 18 日学生姓名: 学号: 专业: 通信工程1 设计（论文）题目及专题： DWT域数字图像水印技术的研究与实现2 学生设计（论文）时间：自 2011 年 1 月 8 日开始至 2011 年 4 月 25 日止3 设计（论文）所用资源和参考资料：[1] 陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[J].科学出版社,2002, [2] 何东健.数字图像处理[J].西安电子科技大学出版社,2003，[3] 陈书海，傅录祥.实用数字图像处理[J].科学出版社,2005. [4] 陈桂明.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像[J].北京科学出版社,2000. [5] 汪小帆,戴跃伟,茅耀斌.信息隐藏技术方法与应用[J].北京机械工业出版社,2001.4 设计（论文）应完成的主要内容：就对目前数字水印技术的发展状况，包括数字水印的基本特征及分类，数字水印处理系统的基本框架以及目前的一些主要算法进行了论述。
最后围绕数字水印的两个最重要的特点——隐蔽性和鲁棒性进行考虑，设计并实现了一个完整的水印系统。
5 提交设计（论文）形式（设计说明与图纸或论文等）及要求：(1) 撰写设计报告；(2) 设计报告要求字数达2万字，提供电子版和文字版；(3) 设计报告包括目录、中英文摘要、关键词、方案选择及确定、技术要求、设计过程及参数计算、软件流程图及源程序、调试方法及步骤、小结等；(4) 提供电路原理图，要求用A0或A1图纸描绘。
6 发题时间： 2010 年 12 月 18 日指导教师：（签名）学生：（签名）湖南涉外经济学院毕业设计（论文）指导人评语[主要对学生毕业设计（论文）的工作态度，研究内容与方法，工作量，文献应用，创新性，实用性，科学性，文本（图纸）规范程度，存在的不足等进行综合评价]指导人：（签名）年月日指导人评定成绩：毕业设计（论文）评阅人评语[主要对学生毕业设计（论文）的文本格式、图纸规范程度，工作量，研究内容与方法，实用性与科学性，结论和存在的不足等进行综合评价]评阅人：（签名）年月日评阅人评定成绩：毕业设计（论文）答辩记录日期：学生：江堃学号： 200703402205 班级：通信工程0702 题目：DWT域数字图像水印技术的研究与实现提交毕业设计（论文）答辩委员会下列材料：1 设计（论文）说明书共页2 设计（论文）图纸共页3 指导人、评阅人评语共页毕业设计（论文）答辩委员会评语：[主要对学生毕业设计（论文）的研究思路，设计（论文）质量，文本图纸规范程度和对设计（论文）的介绍，回答问题情况等进行综合评价]答辩委员会主任：（签名）委员：（签名）（签名）（签名）（签名）答辩成绩：总评成绩：摘要随着计算网络和多媒体技术的快速发展，特别是Internet的普及，信息安全问题日益突出。
基于神经网络的数字水印技术研究概述数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体中的技术。
数字水印技术能够保证数字内容的有效性和完整性，能够识别、追踪和保护内容的知识产权。
基于神经网络的数字水印技术是一种新兴的数字水印技术，其基于神经网络的图像处理能力和特征提取能力，能够有效地抵抗图像水印攻击，保护知识产权。
1.数字水印技术的工作原理数字水印技术的核心思想是在数字媒体中嵌入特定的信息以实现不可见的、难以伪造的安全保护。
数字水印技术主要由三个步骤组成：嵌入、传输和提取。
1.1 嵌入嵌入是指将特定的信息嵌入到数字媒体中的过程。
数字水印技术的嵌入过程依赖于信源编码技术，通过修改原始数据的某些信息位，将特定信息嵌入到数字媒体中。
常用的数字水印嵌入技术包括根据不同应用场景选择空域、频域、小波域等在媒体信号中嵌入特定信息；使用差错编码技术嵌入特定信息；将特定信息转化为结构化数据，并嵌入到数字图像等数字媒体数据中。
1.2 传输传输是指将包含特定信息的数字媒体传输给接收方的过程。
数字水印技术传输过程中要考虑的主要问题为传输效率、传输可靠性和安全性。
1.3 提取提取是指从媒体信号中提取嵌入的特定信息的过程。
数字水印技术提取过程依赖于特征提取技术，通过对数字媒体的相应特征进行分析，识别并提取嵌入的特定信息。
常用的数字水印提取技术包括时域、频域等信号分析技术以及小波变换技术。
2.神经网络的基本原理神经网络是基于人类大脑神经元工作方式设计的一种计算模型。
神经网络可以实现模式识别、图像处理、数据预测等多种复杂任务。
神经网络的基本结构由神经元和神经元之间的连接组成，其中每个神经元接收来自其他神经元的信息，并根据其自身的激励阈值进行输出。
神经网络训练的基本原理是反向传播算法。
训练过程是通过将输入数据和已知输出映射关系进行比较，逐步调整网络参数以最小化输出误差。
目前网络结构较为复杂的神经网络类型包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。
基于神经网络的数字水印技术的研究随着数字媒体的广泛使用，保护数字内容的知识产权变得尤为重要。
数字水印技术作为一种有效的保护手段，引起了广泛关注。
近年来，基于神经网络的数字水印技术因其高效、鲁棒性强等特点，成为研究的热点。
神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型。
通过在神经网络中学习和训练，可以实现对数字水印的嵌入和提取。
首先，需要选择合适的神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。
然后，通过训练神经网络，使其具备对数字水印进行嵌入和提取的能力。
在数字水印的嵌入过程中，首先将原始数字内容与水印信息进行编码，然后通过神经网络将编码后的水印嵌入到原始内容中。
嵌入过程需要考虑到水印的鲁棒性和隐藏性。
鲁棒性是指水印在经过各种攻击下依然能够被提取出来。
隐藏性是指水印在嵌入后对原始内容的影响尽可能小。
在数字水印的提取过程中，通过神经网络的反向传播算法，可以从包含水印的数字内容中提取出水印信息。
提取过程需要考虑到提取的准确性和鲁棒性。
准确性是指提取出的水印信息与原始水印信息的一致程度。
鲁棒性是指在经过各种攻击下仍能够准确提取出水印信息。
基于神经网络的数字水印技术具有许多优势。
首先，神经网络可以通过学习和训练自动提取和嵌入水印，减少了人工干预的需求。
其次，神经网络可以通过自适应学习提高水印的鲁棒性，使其在各种攻击下仍能够有效提取。
此外，神经网络可以处理大规模的数据，适用于各种不同类型的数字内容。
尽管基于神经网络的数字水印技术在保护数字内容的知识产权方面具有很大潜力，但仍面临一些挑战。
例如，如何设计合适的神经网络结构，以实现更高的嵌入容量和更好的鲁棒性。
此外，如何进一步提高水印的隐藏性，以减少对原始内容的影响。
综上所述，基于神经网络的数字水印技术在数字内容的知识产权保护方面具有广阔的应用前景。
通过进一步的研究和改进，相信这项技术将能够为数字内容的安全提供更加有效的保障。
信息安全中的隐写与水印技术研究随着互联网的迅猛发展，信息安全的重要性越来越受到人们的关注。
人们在传输和存储信息时，需要采取一些手段来保护其安全性和完整性。
而隐写和水印技术则是信息安全领域中常用的两种技术手段，本文将对这两种技术进行研究和分析。
一、隐写技术的基本原理与分类隐写技术是指在载体（如图片、音频或视频）中隐藏秘密信息的一种技术。
其基本原理是通过对载体进行一系列的变换和处理，将秘密信息以一种看不见或不易察觉的方式嵌入到载体中。
这样，在外部观察时，载体看起来和原始载体没有任何区别，只有掌握秘密信息的人才能提取出其中的信息。
根据隐写技术的嵌入位置和嵌入方式的不同，可以将其分为空域隐写和频域隐写两大类。
空域隐写是指直接在载体的像素或样本中嵌入秘密信息，常见的方法有最低有效位（LSB）替换、置乱和量化等。
而频域隐写则是通过对载体进行变换，将秘密信息嵌入到频域中。
这种方法相对于空域隐写更为复杂，但也更具有鲁棒性和隐藏性。
二、水印技术的原理与分类水印技术是指在数字媒体中嵌入一定的可见或不可见标记，用来识别归属或保护版权的一种技术。
其基本原理是通过对载体进行一系列的处理，将水印信息嵌入载体的特定位置或特定频率范围中。
与隐写技术不同的是，水印技术的目的并不是隐藏信息，而是提供一种可检测和可识别的标记。
根据水印的特性和嵌入方式的不同，可以将其分为可见水印和不可见水印两大类。
可见水印是指将透明或半透明的标记嵌入到载体中，使其可以直接被人眼观察到。
常见的可见水印包括公司或品牌的标志、版权信息等。
而不可见水印则是将标记以不易察觉的方式嵌入到载体中，除非采用特定的方法进行提取，否则很难被发现。
三、隐写与水印技术在信息安全中的应用隐写技术在信息安全中有着广泛的应用。
例如，在网络传输中，通过将加密后的秘密信息嵌入到图片或音频中，可以更好地保护信息的安全性。
此外，在实际生活中，隐写技术也可以被用于犯罪活动，如恐怖分子或间谍组织使用隐写技术传递秘密信息。
数字水印技术综述数字水印技术综述数字水印技术是一种安全、可靠和高效的数据保护技术，可以将接收方或发送方的隐私状态嵌入到数字图像、声音、文本以及其他信息媒介中，以为数据赋予更大的安全保护。
数字水印技术的研究主要包括以下几个方面：一、数字水印的概念数字水印（Digital Watermark）指按一定算法将相关信息（如版权标识、用户标识、发送者鉴别和跟踪、溯源信息等）嵌入到数据的安全技术。
它的特点是经过处理的数据可以在±10% 的抗压缩层次上保护发送者的隐私。
二、数字水印的编码数字水印的编码分为无损和有损两种。
无损编码以把最少重要的数据编码为最少的数字水印，能够保证原始图像的完整性和清晰度；而有损编码可以在此基础上进行改善，能够有效地降低图像的质量。
三、数字水印的抗处理数字水印技术抗处理能力强，即便在经过处理和压缩后，数字水印仍可以保护隐私。
常用的抗处理技术有多种，包括：图像旋转、裁剪和变换；图像压缩和缩放；区域改变和图像调整；添加高斯噪声；采用抗平均处理；伪随机序列编码器，以及加密算法等处理技术。
四、数字水印的容错性数字水印的容错性关键在于它可以抵抗瑕疵的穿插，因此容错性是数字水印技术的重要指标。
容错性越好，表明数字水印技术在瑕疵干扰下也能够正确识别、提取和解码出原有信息，可以确保数据传输的安全性。
五、数字水印的应用1.音频保护技术：音频数字水印技术是一种将音频源的版权声明、接收者的身份标识、发送者的鉴别和跟踪等隐私信息融入到数字音频信号的技术，广泛应用于音乐版权保护、发行保护、音乐质量检测、网络盗版监控等方面。
2.防御机制：利用数字水印技术可以检测出网络文本篡改、文件拷贝、网络软件非法传播等滥用行为，并采取有效的防御措施。
3.内容审查：数字水印技术还可以用于网络节点的内容过滤，比如过滤垃圾邮件、查找恐怖主义信息等。
4.电子商务：数字水印技术可以充分保护电子交易的有效性，在完成交易后，发送方可以把商品、令牌等信息嵌入到交易文本，以核实收款方的真实性。
基于神经网络的数字水印技术研究
近年来，随着数字化技术的高速发展，数字信息的安全性问题愈加引人关注。
数字水印技术以其可靠、不可见等优势成为数字信息安全领域的研究热点之一。
基于神经网络的数字水印技术在近年来也得到了广泛的研究和应用。
本文将对这一技术进行深入研究和探讨。
一、数字水印技术概述
数字水印技术是指通过嵌入一些不可见的特定信息，使得数字内容得以标识、跟踪、保护和授权。
常见的数字信息包括图片、音频、视频等，其中数字图像水印技术应用最为广泛。
简单来讲，数字水印就是对原始数字信号做出一些人眼或耳朵不易察觉的小改变，从而在原始信号中传输隐藏的信息。
二、基于神经网络的数字水印技术研究现状
基于神经网络的数字水印技术最初是在90年代提出来的。
其中，深度学习神经网络在为数字水印提供更高阶的鲁棒性方面显得尤为突出。
早期的数字水印技术多采用离散余弦变换及其变种、小波变换以及SVD等传统数字信号处理方法。
而现在，神经网络的发展间接推动了数字信息处理技术的提升和发展。
因此，基于神经网络的数字水印技术成为了研究的新大方向之一。
基于神经网络的数字水印技术的研究大多着眼于解决传统数字水印技术所遗留下的问题，例如容量小，鲁棒性不高等等。
其中最核心的问题就是鲁棒性。
传统水印技术通常采用线性的方法，但是这种方法容易被攻击者轻松破解，因此鲁棒性很低。
而神经网络似乎可以解决这个问题，因为它可以学习出更加符合图像特征的非线性变换函数，提高水印对图像干扰的耐受性。
三、基于神经网络的数字水印技术的实现原理
基于神经网络的数字水印技术主要分为两个步骤：信息嵌入和信息提取。
信息
嵌入是指将水印信息嵌入到原始数据中的过程。
首先要确定哪些信息是要被嵌入的，这部分操作通常采用一些手动分析和统计的方法。
然后要确定如何嵌入，具体来说就是构建一种可逆的函数，将输入的水印数据嵌入到不影响原始数据的前提下得到一份新的数据。
信息提取是指从含有水印的数据中提取水印信息的过程。
与信息嵌入类似，信
息提取也需要一种可逆的函数来提取水印信息。
这个可逆函数也是通过神经网络来实现的，基于神经网络的提取方法同样具有良好的鲁棒性。
四、基于神经网络的数字水印技术的应用前景
基于神经网络的数字水印技术在实际应用中可以得到广泛的应用。
数字水印技
术可以在数字音频、数字图片、数字文字等各个领域得到应用。
在数字音频领域，数字水印可以用于版权保护，防止盗版等。
在数字图片领域，数字水印可以用于情报保护、防止盗图等。
在数字文字领域，数字水印可以用于防伪、保护知识产权等。
总之，数字水印技术是一项非常重要的数字信息保护技术，它可以对数字信息
进行标识、跟踪、保护和授权，对个人隐私的保护起到至关重要的作用。
基于神经网络的数字水印技术在鲁棒性等方面相较于传统技术得到极大的提高，具有很大的发展空间和应用前景。
