基于神经网络的数字水印技术的研究

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毕业设计(论文)数字图像水印技术的研究与实现

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。

基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究

摘要：针对目前视频水印算法存在的鲁棒性较差，可靠性较低等问题，提出了一种结合神经网络将二值水印嵌入到经过离散小波变换（ＤＷＴ）和离散余弦变换（ＤＣＴ）后的宿主视频中的新方法；为使算法具有更好的不可见性、鲁棒性和实用性，利用三层ＲＢＦ神经网络训练出水印嵌入强度，在视频中自适应嵌入水印；该方法是对宿主视频进行ＤＷＴ处理，再对逼近子图ＬＬ进行ＤＣＴ处理，通过修改ＤＣＴ系数嵌入水印信息；在嵌入之前对二值水印进行了Ａｒｎｏｌｄ变换来加密；通过实验结果中ＰＳＮＲ与ＮＣ的值表明，算法具有很强的抗攻击和承受帧删除、帧平均等操作的能力，不可感知性好，鲁棒性明显优于一般的嵌入算法。关键词：视频版权保护；离散余弦变换；离散小波变换；神经网络；视频水印
；。收稿日期：２０１２０４２３２０１２０６２０－－修回日期：－－；基金项目：陕西省教育厅项目（西安市科技计划项目ＸＫ０９０７－５）（）；）。陕西省教育厅科研计划项目（ＳＦ１００７０９ＪＫ３７１，作者简介：张玉杰（男，陕西武功人，硕士，教授，硕士生导１９６６－）师，主要从事信息采集与处理、嵌入式系统及Ｄ图像采集、ＳＰ技术应用、图像处理和识别等研究。
留在静止图像应用中，如何对视频产品进行版权保护是目前亟需解决的一个问题。Ｓｗａｎｓｏｎ等人提出基于三维小波变换的视频水印方案。将视频序列看成三维信号，把视频按着场景划分，以便在处理时可以考虑时域的冗余，但是这种方法对几何攻击抵抗力较弱；Ｈｓｕ和Ｗｕ提出了一种在ＭＰＥＧ－２中嵌入伪随机序列的方法，虽然具有较好的隐蔽性，但是难以抵抗合谋攻击；Ｊｏｒｄａｎ等提出了一种直接针对ＭＰＥＧ－４编码视频流的水印方法，并

基于神经网络的数字水印技术研究

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音频双重语义水印算法

Ｖ＿０１．４２ＮＯ．２
ＭａＬ２Ｏｌ３
２０１３年３月
基于神经网络的数字音频双重语义水印算法
邢玲，马强，朱敏
（西南科技大学信息工程学院四川绵阳６２１０１０）
【摘要】基于语义的数字水印算法研究是当前数字音频内容管理领域的热点问题，该文设计基于统一内容定位技术的音频语义标引框架，建立数字音频语义水印模型。提出了基于ＲＢＦ神经网络的双重语义水印算法，该算法用ＩＦ神经网络自适应选择水印嵌入的最佳音频片段，用小波变换提取所选音频片段的近似分量和细节分量，分别在两种分量中嵌入不同的语义信息，形成双重语义水印，实现语义信息和原始音频信号的一体化传输。根据语义水印信息的不同属性描述，实现音频资源的有效检测与监督。实验结果表明，当嵌入信息量较大的语义水印时，该算法仍有较好的鲁棒性和不可听性。关键词双重语义水ｃＦ；ＲＢ申经网络；同步码；统一内容定位
ｂｅｓｔｅｍｂｅｄｄｎｇｉｐｌａｃｅｏｆｗａｔｅｍａｒｒｋｎｇｉｎｉｈｅｔａｕｄｉｏｄａｔａｓｅｇｍｅｎｔ，ａｎｄｈｅｔｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｏｒｆｍｉＳａｌｓｏａｄｏｐｔｅｄｔｏｅｘｒａｔｃｔｈｅｔａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｗｅｉｇｈｔｎｄａｔｌｌｅｄｅｔａｉｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｈｅｔｓｅｌｅｃｔｅｄａｕｄｉｏｓｅｇｍｅｎｔ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｕｄｉｏｎｄｉｅｘｎｇｉｎｆｉｏｒｍａｔｉｏｎａｓｄｕａｌｓｅｍａｎｔｉｃｗａｔｅｍａｒｒｋｎｇｉｒｅａｅｍｂｅｄｄｅｄｎｔｉｏｈｅｔｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｎｇｉａｕｄｉｏｓｉｇｎａｌ。ｎｄａｈｅｔ

数字水印技术-变换域算法

02
数字水印与原始媒体数据紧密结合，不易被察觉，同时可以在需要时提取出来。
数字水印技术的应用场景
版权保护
通过数字水印技术，可以在数字媒体中嵌入版权信息，以防止未经授权的复制和传播。
内容认证
数字水印可以用于验证数字媒体的完整性和真实性，以防止篡改和伪造。
多媒体内容隐藏信
息
在数字媒体中隐藏一些不易察觉的信息，如时间戳、标识等，以实现一些特殊的应用需求。
VS
DWT将图像分解成不同尺度的小波系数，每个尺度上的系数都对应于不同的频率范围。基于DWT的数字水印算法可以在不同尺度上嵌入水印信息，以实现多分辨率的水印。提取和检测水印时，需要利用小波逆变换将图像重构到原始尺度。
基于FFT的提取与检测算法
基于快速傅里叶变换（FFT）的数字水印算法利用傅里叶变换的频域分析能力，能够实现高效的图像处理和信号处理。
优点
鲁棒性
变换域算法在数字水印技术中具有较好的鲁棒性，可以在经过多种信号处理操作后仍能检测和提取出水印信息。
隐蔽性
通过在变换域内嵌入水印信息，可以有效地隐藏水印，使其不易被察觉。
安全性
变换域算法可以利用加密技术对水印信息进行保护，提高水印的安全性。
缺点
01
02
03
计算复杂度
变换域算法通常需要较大的计算量和存储空间，这可能会影响水印的实时处理和嵌入速度。
傅里叶变换（FFT）
要点一
总结词
傅里叶变换是一种经典的信号处理技术，用于将信号从时间域转换到频率域。
要点二
详细描述
傅里叶变换将图像的像素值表示为一系列复数系数的和，这些系数表示图像在不同频率下的强度和相位信息。通过修改这些系数，可以在不显著改变图像质量的情况下，嵌入和提取水印信息。然而，傅里叶变换在处理图像时存在一些局限性，例如无法处理局部区域的信息，因此在实际应用中不如离散余弦变换和小波变换常用。

基于协同神经网络的图像数字水印算法

cw = Ec ( c, F ( c, m , K ) ) ( 4)
( 2 ) 对每块进行 8 × 8 的 DCT变换来得到 1 024
个 2 维 DCT系数矩阵 F i = [ Fi ( u ^, ^ v) ], 0 ≤u ^, ^ v≤7; ( 3 ) 对每个 DCT系数矩阵的 Fi ( 0, 0 ) 进行从大 ^ ( 0, 0 ) , 并保留排序前后的位到小的排序来得到 F i 置对应关系 ; ～ ^ ( 0, 0 ) +α・m , α为 ( 4 ) 采用式 F ( 0, 0 ) = F
Abstract An digital im age water mark algorithm is p roposed based on the synergetic neural network, combined w ith encryp tion technique, to guarantee its robustness and security . The meaningful gray im age is serially p rocessed into watermark signal and embedded into the DC elements of the block DCT coefficient matrix of the host im age. W ater mark detection / extraction algorithm is realized by using synergetic neural network. The network ’ s input is possible water mark signal and its output is the recognition result . The emulational experim ents indicates that, the p roposed algorithm can fulfill the water mark detection / extraction at one tim e after im age p rocessing, and identify the watermark owner which show s good performance. Keywords digital watermark, synergetics, neural network, digital im age p rocess

图像数字水印技术研究综述

图像数字水印技术研究综述纲要：从数字水印的系统模型下手，对多种数字水印算法的精华思想进行研究综述和对照剖析。

此中包含 LSB 算法、 Patchwork 算法等空间域数字水印算法， DCT 、 DFT 、DWT 及其各自衍生发展出的多种频次域数字水印算法，还有鉴于向量机的数字水印算法和鉴于跳频技术的数字水印算法。

指出了各样算法的特色和合用范围。

重点词：数字水印；图像；版权保护；空间域；频次域中图分类号： TP391 文件表记码： A 文章编号：1009-3044(2008)36-2742-03Summary on Image WatermarkingTechnology WANG Wen-juan(School of Information, Capital University of Economic and Business, Beijing 100026, China)Abstract: Start with Digital Watermarking system model, summary and analysis the essence of many digital watermarking methods. Including the space domain digital watermarking algorithm such as the LSB algorithm, and the Patchwork algorithms , frequency domain digital watermarking algorithm such as DCT, DFT, DWT and their derivatives. There are digital watermarking algorithm based on the vector machines anddigital watermarking algorithm based on frequency-hopping technology. At last point out the various featuresof the algorithm and its application.Key words: watermarking; image; copyright; space domain; frequency domain1前言数字水印是解决多媒体信息的版权保护难题的一种技术，它是指利用数字作品中广泛存在的冗余数据和随机性，把版权信息等内容的数据（水印）嵌人到数字作品中，经过从加了水印的数字作品中检测或提取水印（有关版权的信息），进而起到保护数字作品版权的一种技术。

数字水印技术算法研究

人类视觉特性
人类视觉频域特性: 人眼对图像信息的处理并不是逐点来进行的，而是抽取空间、频率或色彩的特征进行神经编码. 人的视觉感知特点与统计意义上的信息分布并不一致,即统计上需要更多信息量才能表述的特征对视觉感知可能并不重要,从感知的角度来讲无须详细表述这部分特征. 文献 [44]中提出了一种人眼视觉系统模型(HVS)，并给出了视觉系统的频率响应函数
人类视觉频域特性
其中ω 为视角正对的径向频率,单位为周/ 度(cy形状的常数。 HVS 曲线的形状表示式见公式(3-8)
其中当ω max = 3 周/ 度时，HVS 曲线取得峰值。
人类视觉频域特性
图像信号的DCT 变换只是DFT变换的一部分，为了可以直接将视觉响应函数与DCT 变换相结合，文献[44]中对仅适用于DFT变换的视觉响应函数提出了矫正函数见公式(3-9)：
数字水印系统的基本原理
水印检测是水印算法中最重要步骤。一般来说，水印检测首先是进行水印提取，然后是水印判决。若将这一过程定义为解码函数 D，那么输出的可以是一个判定水印存在与否的 0-1 决策，也可以是包含各种信息的数据流，如文本、图像等(图 2-3)。
数字水印系统的基本原理
如果已知原始图像I和有版权疑问的图像I'，则水印提取及检测分别见公式 (2-3)和(2-4)。
水印的特性及应用
数字水印（Digital Watermarking）是往多媒体数据（如图像、声音、视频信号等）中添加某些数字信息（水印）而不影响原数据的视听效果，并且这些数字信息可以部分或全部从混合数据中恢复出来，以达到版权保护等作用。这里水印的嵌入载体可以是图像、声音、视频信号，还可以是文本格式，本文讨论的对象是数字图像。水印信息也可以是各种媒体，本文选用了图像，不过通过适当的调整就可以适应其他类型水印信息的嵌入。

基于卷积神经网络的手写体数字识别研究

基于卷积神经网络的手写体数字识别研究手写体数字识别是一项常见的图像识别任务，其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。

由于手写体数字的特征具有高度随机性和不规则性，传统的图像处理算法难以处理这种类型的问题。

因此，基于卷积神经网络（CNN）的手写体数字识别方法逐渐成为了主流。

一、卷积神经网络卷积神经网络是一种具有多层结构的神经网络，其主要目的是通过多个卷积层和池化层的组合，从输入图像中提取高级特征，最终实现对特定目标的识别。

在卷积层中，网络通过一组卷积核（即过滤器）将输入图像分成多个局部区域，并对每个局部区域进行卷积计算，以得到一组输出特征图。

在池化层中，网络通过对每个输出特征图进行采样，以得到一组下采样特征图。

卷积层和池化层的交替使用，可以逐渐将输入图像中的信息压缩和提取，最终将其转化为分类目标的特征表示。

二、手写体数字识别手写体数字识别是一种常见的卷积神经网络应用，其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。

手写数字识别的数据集通常包含大量的手写数字图像，可以用于训练和测试分类模型。

在实际应用中，手写数字识别可以用于识别银行卡号、邮政编码、车牌号码等数据，以及数字签名、手写笔记的识别等方面，具有广泛的应用场景。

三、基于卷积神经网络的手写体数字识别方法研究基于卷积神经网络的手写体数字识别方法已经得到了广泛的应用和研究。

在这方面，已经涌现出了许多经典的模型，例如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet 等。

这些模型在设计上各具特色，都采用了不同的卷积层和池化层的组合方式，以提高分类性能和减少网络参数。

其中，经典的LeNet模型是第一个应用于手写数字识别的卷积神经网络，它包含了两个卷积层和三个全连接层，可以在MNIST数据集上达到99%以上的分类准确率。

随着深度学习技术的发展，一些更深的卷积神经网络模型也逐渐被引入到手写数字识别领域，以进一步提升分类性能和减少过拟合现象。

基于DWT-SVD数字水印算法共3篇

基于DWT-SVD数字水印算法共3篇基于DWT-SVD数字水印算法1数字水印技术是一种把信息嵌入到数字媒体中的技术，可用于图像、音频或视频等多媒体信息的保护。

其中DWT-SVD数字水印算法是一种应用广泛、效果优良的数字水印算法。

本文将从以下三个方面进行讲解：DWT-SVD数字水印算法的基本原理、其优点和不足以及应用场景。

一、DWT-SVD数字水印算法的基本原理DWT-SVD数字水印算法主要是使用小波变换DWT和奇异值分解SVD方法实现，其基本原理如下：首先，我们将需加入水印的原始图像进行一次小波分解，将其分解成多个低频子带和高频子带。

选取其中一些高频子带进行奇异值分解，得到一个奇异值矩阵以及对应的左右奇异向量。

其次，将需要嵌入的信息经过编码处理，得到一个水印向量，通过调整奇异矩阵中的某些值来将水印嵌入到奇异矩阵中。

最后，将修改后的奇异矩阵与左右奇异向量相乘，得到最终的水印图像。

反解时，将加入水印后的图像再次进行DWT分解，提取出嵌入的水印并解码，即可得到原始的水印信息。

二、DWT-SVD数字水印算法的优点和不足1. 优点DWT-SVD数字水印算法具有以下优点：1）水印容量较大，可嵌入的信息量较大，可达到几百比特甚至更高的水平，适用于保护大量机密信息。

2）水印的鲁棒性较强，可以抵御很多常见的攻击，如裁剪、旋转、缩放、添加噪声等。

3）加水印后的图像质量较高，肉眼难以察觉。

2. 不足DWT-SVD数字水印算法也存在以下不足：1）算法的复杂度较高，计算量较大。

水印嵌入和解码过程需要进行DWT和SVD计算，耗费时间较长。

2）水印的鲁棒性受到嵌入位数和噪声干扰的影响，过高的噪声会使水印易被攻击者攻击。

三、DWT-SVD数字水印算法的应用场景DWT-SVD数字水印算法广泛应用于数字版权保护、信息安全等领域。

具体应用场景包括：1. 银行或金融机构的重要数据或文档嵌入数字水印，保护机密信息。

2. 电影、音乐、软件等数字内容的版权保护，嵌入数字水印防止黑客盗版。

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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。