基于神经网络的数字水印技术研究
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
； 。 收稿日期 ： ２ ０ １ ２ ０ ４ ２ ３ ２ ０ １ ２ ０ ６ ２ ０ － － 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 Ｘ Ｋ ０ ９ ０ ７－５） （ ） ； ） 。 陕西省教育厅科研计划项目 （ Ｓ Ｆ １ ０ ０ ７ ０ ９ Ｊ Ｋ ３ ７ １ ， 作者简介 ： 张玉 杰 （ 男， 陕 西 武 功 人， 硕 士， 教 授， 硕士生导 １ ９ ６ ６ －） 师， 主要从事 信 息 采 集 与 处 理 、 嵌入式系统及 Ｄ 图像采集、 Ｓ Ｐ 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 。 Ｓ ｗ ａ ｎ ｓ ｏ ｎ 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 ； Ｈ ｓ ｕ 和 Ｗｕ 提 出 了 一 种 在 ＭＰ Ｅ Ｇ－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 ；Ｊ ｏ ｒ ｄ ａ ｎ 等提出了一种直接针对 ＭＰ Ｅ Ｇ－４ 编码视 频 流 的 水 印 方 法 ， 并
基于神经网络的数字音频双重语义水印算法
Ｖ＿ ０ １ ． ４ ２ ＮＯ ． ２
Ｍａ Ｌ ２ Ｏｌ ３
２ ０ １ ３ 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 ６ ２ １ ０ １ ０ ）
【 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Ｒ Ｂ Ｆ 神 经网络 的双 重语义水 印算法 ，该算法用Ｉ Ｆ 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ｃ Ｆ ；Ｒ Ｂ 申 经 网络； 同步码 ； 统一 内容 定位
ｂ ｅ ｓ ｔ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｎｇ ｉ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｒｋ ｎｇ ｉ ｎ ｉ ｈｅ ｔ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ，ａ ｎｄ ｈｅ ｔ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｏｒ ｆ ｍ ｉ Ｓ ａ ｌ ｓ ｏ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｘ ｒａ ｔ ｃ ｔ ｈｅ ｔ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｎｄ ａ ｔ ｌ ｌ ｅ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｎｄ ｉ ｅ ｘ ｎｇ ｉ ｎｆ ｉ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｄ ｕ ａ ｌ ｓ ｅ ｍａ ｎｔ ｉ ｃ ｗａ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｒｋ ｎｇ ｉ ｒｅ ａ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｎｔ ｉ ｏ ｈｅ ｔ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｎｇ ｉ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ 。 ｎｄ ａ ｈｅ ｔ
基于神经网络的数字水印技术的研究
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。
基于协同神经网络的图像数字水印算法
( 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
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。
信息安全中的隐写与水印技术研究
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。
基于Hopfield网络后处理的数字文本水印算法
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Ｓｃ ｅ ｉ ｎｃｅ ａｎ Ｔｅｃｈ ｌ ｄ ｎｏ ｏｇｙ ｎｎ Ｉ ｏｖａｔｏｎ ｉ Ｈｅｒ ｄ ａｌ
Ｔ 技 术
基于 Ｈ ｐ ｉｌ ｏ ｆ ｄ网络后处理的数字文本水印算法① ｅ
（． １ 西安邮 电学 院通信 工程 系
和 煦 ’ 张敏瑞 陕西 西安 ７ ； ２． １ ２１ ０１ 西安科技大学通信 与信息 工程学 院 陕西西安 ７ ０ ４） １ ５ ０
摘 要： 针对文本图像纹理丰富特点 ， 结合 Ｄ Ｔ域 信息隐藏能 力强和 Ｈ ｐｉ ｌ Ｗ ｏ ｆ。ｄ网络联 想记忆 能， 出一种基于 ｔ ｐｌｌ 提 ｌ ｆｅｄ网络 后处理的数 ｏ 字文本水印算法 。为 了克服文本 图像信息隐藏能 力差的缺点 ， 法对提取 出的水印信号经过 Ｈｏ ｆｅｄ网络 进行后处理恢复 ， 高水 印提 算 ｐ ｉｌ 提 取 准确度 。仿真结 果表 明 ： 该算 法可 以准确恢 复 出水 印信号 ， 能有效抵 抗噪 声 篡改 ．剪切 以及 Ｊ 压缩 攻击 。 并 ＥＧ Ｐ 关键词 ： 文本水印 ｔ ｐｉｌ ｌ ｆｅｄ网络 联想记忆 ｏ 中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ６ ４ ０ ８ （０ ８ ０ （） ０ ２ — ２ １ ７ — ９ ｘ ２ ０ ）７ｂ一 ０ ２ ０
随 着 数 字 技 术 和 因 特 网 的 飞 速 发 展 ，各 种数字媒体（ 如文档 ．图像 视频 音频等） 的 存储 、复制 与传播变 得非常 方便 。人们 在享 受 数 字技 术带 来 便 捷 的 同 时 ， 字 产 品 安 数 全性 问题 也随之 而来 。２ ０世纪 ９ ０年代提 出 了数字水印技术”（ ｉ ｉａ ｔｒ ｒ ｉ ｇ 。 ＇ ｇ ｔｌＷａ ｅ ｍａ ｋ ｎ ） Ｄ 它 与 信息 安全 、信 息 隐 藏 ． 数据 加 密 等 均 有密 切 关 系 。 它能 有 效 的维 护 数 字 作 品 及 数据 的 安 全性 ，是 信息 隐 藏 领 域 的 一 个 重 要分 支 。 文本 文 档 是 最 常 见 、最 普 遍 的 信 息 交流 媒 体 ，数字 文 本 的 保 护 问 题 日益迫 切 ，因此 寻 求一 种 有 效 保 护 数 字 文 本 内 容 的方 法 非 常 值 得 研 究 。 文本水 印技 术 可 以对遗 嘱 契约 、合 同等重要 电子 文件加 入水 印 ， 以确 保该 文件 内容 的真 实性 。 通 常文 本 以 ＿ 值 的形 式 出 二 现， 所以文本 图像可以认 为是 二值 图像 ， 这类 二 值 图像 具 有 丰富 的纹 理 而 且 对其 像 素 任 何 不适 当的 修改 都可 能破 坏 原有 文本 意 义 。 而 目前数 字水 印有 多个研究 方 向 ，主要 集 中 在 图 像水 印方 面 。针 对 文 本 文 档的 水 印 算 法不 多， 且算法通 用性 较差 ， 例如针 对英文文 档 的水 印 算 法 往往 不 能 很 好地 应 用于 中 文
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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。
3.基于神经网络的数字水印技术
3.1 主要思想
基于神经网络的数字水印技术是应用神经网络技术处理数字媒体的一种数字水印技术。
基于神经网络的数字水印技术的主要思想是将神经网络的图像处理能力和特征提取能力与数字水印技术相结合，以实现对数字媒体的安全保护。
神经网络通过对数字媒体数据进行分析，提取媒体特征，进而实现嵌入、传输和提取数字水印信息。
3.2 神经网络嵌入技术
神经网络嵌入技术是神经网络数字水印技术的核心。
神经网络嵌入技术依赖于神经网络对数字媒体的特征提取能力和特定信息嵌入能力，将数字水印信息嵌入到数字媒体信号中。
神经网络嵌入技术能够有效抵抗各种图像水印攻击，提高数字水印信息在数字媒体中的可靠性。
3.3 神经网络提取技术
神经网络提取技术是神经网络数字水印技术的重要组成部分。
神经网络提取技术通过特征提取和分类算法实现对嵌入数字水印信息的提取。
神经网络提取技术的关键是选择合适的特征提取算法和分类算法，以实现数字水印信息的可靠提取。
3.4 应用
基于神经网络的数字水印技术可广泛应用于数字版权保护、数码证据存储、音频视频加密、军事情报保密等众多领域。
在数字
媒体大量传播和复制的今天，数字水印技术已成为一种必要的知识产权保护手段，基于神经网络的数字水印技术以其高可靠性和高稳定性而备受关注。
结论
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，其具有高可靠性和高稳定性等优点，能够保护数字媒体内容的安全性，提高知识产权保护能力。
随着神经网络技术的不断发展，基于神经网络的数字水印技术将在数字媒体安全保护领域中发挥越来越重要的作用。