文本圖像水印的非線性檢測(cè)器研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷更新與發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)的使用也日益普及,各種多媒體數(shù)字信息在網(wǎng)絡(luò)中廣泛傳播。這些數(shù)字信息在傳播中極易被任意的編輯,復(fù)制甚至是破壞,這就是當(dāng)今世界上廣泛受到關(guān)注的盜版及版權(quán)糾紛問(wèn)題。隨著理論和技術(shù)的不斷完善,出現(xiàn)了數(shù)字水印。目前,數(shù)字水印已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于許多的領(lǐng)域中。比如,數(shù)字水印在彩色或灰度圖像中的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍。文本圖像例如一些政府文件,學(xué)歷證書(shū),病歷等等一些比較重要的文本信息在網(wǎng)絡(luò)上的存儲(chǔ)和傳播也日益廣泛,它們有時(shí)更

2、加的需要保護(hù),防止被惡意篡改。文本圖像水印的研究非常有實(shí)際意義。本文主要研究了文本圖像的數(shù)字水印方案,并提出了一種檢測(cè)文本水印的非線性檢測(cè)器。首先將文本視為圖像,對(duì)其進(jìn)行離散余弦變換,并將變換系數(shù)按照一定規(guī)則進(jìn)行排序。選定排序之后的某一段變換域系數(shù)嵌入水印信息,對(duì)于選定的系數(shù)的分布進(jìn)行了假設(shè),采用分叉噪聲概率密度模型來(lái)擬合離散余弦變換系數(shù)。其次,在弱水印信號(hào)和分叉噪聲概率密度模型的假設(shè)下,本文依據(jù)Neyman-Pearson定理得出一種

3、非線性符號(hào)檢測(cè)器來(lái)檢測(cè)文本圖像水印。在足夠長(zhǎng)的水印長(zhǎng)度假設(shè)下,對(duì)于此非線性檢測(cè)器的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行了詳細(xì)研究,給出了檢測(cè)閾值公式。我們對(duì)于這一非線性檢測(cè)器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,實(shí)驗(yàn)表明這種檢測(cè)器具有良好的魯棒性,對(duì)于幾何旋轉(zhuǎn)、高斯噪聲、中值濾波、乘性噪音、幾何裁剪以及低通濾波等多種攻擊都具有較好的抗攻擊能力。同時(shí),與經(jīng)典的Barni水印檢測(cè)算法相比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種檢測(cè)器對(duì)于常見(jiàn)的攻擊,如JPEG壓縮攻擊和高斯噪聲污染,其檢測(cè)性能優(yōu)于Barni的