导读:本文包含了水印图像恢复论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自嵌入,水印,篡改检测,篡改恢复
水印图像恢复论文文献综述
葛镜,张国平,余泽太[1]（2019）在《基于自嵌入水印算法的彩色图像篡改恢复》一文中研究指出提出了一种用于实现彩色图像篡改后图像检测和恢复的自嵌入水印算法。图像信息生成认证比特和恢复比特作为水印被嵌入原图像。认证比特通过提取图像块经过哈希变换后的特征值生成;恢复比特通过提取图像块的压缩编码得到。通过比较图像块中提取的哈希值和被嵌入水印中的认证比特,可以判断图像是否被篡改,如果图像块被篡改则可以通过提取水印中的恢复比特用于图像块的恢复。实验结果表明该算法有效性高,具有检测彩色图像是否被篡改的能力,并实现篡改图像的恢复。(本文来源于《实验室科学》期刊2019年03期）
黎琛[2]（2019）在《基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法研究》一文中研究指出时代在变迁,技术在发展。这百花齐放的网络时代对于人们而言,无疑是方便了大家的生活以及工作,但是在便捷生活下隐藏着一系列的信息安全问题,例如数字信息伪造,版权受侵等问题。为了解决这些问题,在早期有学者提出了密码学。通过建立公钥密码体制保证信息的安全,利用数字签名对消息进行完整性保护和消息源鉴别。但这个方法是存在弊端的,比如在信息接收成功后,其保护作用就会消失。数字水印为弥补这个不足而诞生,其根本思想是使用一定的算法将标记性的信息嵌入到视频、音频和图像内,但不影响原内容的使用价值,且人们的感知系统是发现不了的,只有依靠一定的设备才能提取,以此达到数字产品的版权保护。但是传统的数字图像水印只能起到监视、隐秘通信、内容认证等作用,不能对修改的区域进行定位以及对篡改区域进行恢复。为了解决该问题,学者们研究出了对篡改图像内容定位与恢复的数字水印技术,该方法能精确定位出篡改的区域,以及能对篡改的图像进行高质量恢复。在军事、医学、法学等领域起着重要的作用。通过对现有的算法进行分类与总结,围绕图像纹理特征和边缘信息这两个方面的研究,提出了基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法,本文主要的工作内容如下:(1)针对现有方法对图像纹理相关性利用不充分导致图像块特征值选取不灵活和隐蔽性不足的问题,提出了一种新的基于纹理复杂度和拉普拉斯算子的篡改定位和恢复水印算法。算法首先将图像分成3×3的分块,分别计算各块的纹理复杂度,利用纹理复杂度对同质块进行合并,降低水印嵌入对图像质量的影响;然后计算母块和单独块的卷积值作为其特征值,并将母块的位置信息作为子块的特征值,新的特征值增强了对篡改的敏感性,并减少了需嵌入的特征水印数量;最后将特征值嵌入到最低有效位中。(2)针对图像子块的分类不够细致导致图像篡改后不能高质量恢复的问题,提出一种纹理特征结合边缘信息的图像篡改定位与恢复水印算法。算法首先将图像划分成3×3的子块,利用灰度共生矩阵计算出图像的纹理复杂度,得到最复杂块;再利用Canny边缘检测和方差划分出边缘块、次复杂块以及简单块;最后根据四种块的类型自适应生成水印信息。实验表明,当图像受到篡改时,该算法能准确定位并高质量恢复,比现有的算法峰值信噪比高出4.12%。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-25）
葛镜[3]（2019）在《自嵌入水印算法及其在图像篡改检测和恢复的应用》一文中研究指出数字多媒体技术的发展为我们的工作和生活提供了很多成熟、可靠、灵活、高效、高质量、低成本的多媒体信息。随之衍生的各类图像处理技术使得数字产品的获取、处理、存储、复制变得越来越容易,促使数字产品的版权保护,完整性保护,篡改防护变得越来越重要。快速发展的信息技术促进了数字多媒体技术的发展,在这种背景下,计算机技术和各种手持移动智能终端技术的发展,使得篡改多媒体数据变得轻而易举,包括手机、电脑、平板电脑里面安装的各种软件能够毫不费力地篡改多媒体数据,同时也带来了非法复制和数字多媒体重新再分布等问题。数字水印概念的提出就是为了解决信息技术版权保护的相关问题,它为多媒体数据的认证、版权保护和防篡改提供了有效的解决方案。本文以图像水印为主要研究对象,探讨了图像水印的相关理论和各种算法,在此基础上提出了叁种有效的水印算法,并将其用于图像篡改检测和恢复,取得较好的效果。本文的主要研究成果概况如下:第一,提出一种改进的基于哈希算法的自嵌入数字水印算法。在分析传统哈希算法的基础上,提出一种改进的哈希算法,并将图像本身的哈希值作为水印嵌入原图像,用于图像的版权保护等。图像本身的信息采用哈希算法生成图像哈希值。具体过程包括叁个部分:预处理、特征值提取和哈希值生成。第一步通过预处理对图像进行归一化处理。第二步特征值提取,经过前面的图像预处理后的图像,使用块截断编码和中心对称局部二进制模式提取图像的特征值。第叁步生成图像哈希值作为水印采用DCT变换域方法嵌入原图。该算法在图像的感知和抗攻击性中能达到很好的平衡,鲁棒性较强,并且有很好的保密性能。第二,提出一种改进的基于SVD分解的自嵌入水印算法。通过SVD分解得到图像的特征值作为认证水印嵌入原图,用于实现图像的版权保护和抗攻击等,并能有效地实现图像被篡改区域的定位。同时,采用块分类算法来生成图像的恢复水印。恢复水印要能实现图像的恢复就需要尽可能完整的保护图像块的所有信息,然而作为水印嵌入图像又不能有太多的数据量否则不满足人眼视觉阈值的条件。因此在图像DCT变换的基础上,根据图像块的特征将图像分类,获取不同类型图像块的压缩编码生成恢复水印,每类图像块的恢复水印大小不等。该水印算法既能实现图像的篡改检测又能实现图像的篡改恢复,采用混沌加密算法嵌入图像块中。假如嵌入水印的图像被篡改,篡改后的图像块的基本信息和提取的水印信息将不能匹配,用这种方法可以判断每个图像块是否被篡改。由每个图像块的压缩编码生成的恢复水印可以用来恢复被篡改的图像块。实验结果表明本算法能有效地抵抗图像的篡改,检测到篡改区域,实现图像篡改块的恢复。甚至当篡改率高达70%时,仍然有效地实现篡改区域的定位,并恢复大部分被篡改的图像块。第叁,提出一种彩色图像的水印算法,基于自嵌入水印实现彩色图像的篡改检测和恢复。第一步将彩色图像变换为HSI和YCbCr,分别提取其中的特征值,生成彩色图像哈希值作为认证比特。第二步在图像DCT变换的基础上,获取图像块的压缩编码生成恢复比特。第叁步将认证比特和恢复比特作为水印嵌入到图像块中。原图像块基本信息经哈希变换生成认证比特,作为水印的一部分,篡改检测时,通过比较图像块的基本信息和提取的水印信息是否匹配,判断每个图像块是否被篡改。图像块的压缩编码作为恢复比特水印嵌入到原图中,如果图像块被篡改,恢复比特水印可以用来恢复被篡改的图像。实验结果表明本算法能有效地抵抗图像的篡改,检测到篡改区域,实现图像篡改块的恢复,是一种有效的彩色水印算法。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-04-01）
李淑芝,黎琛,邓小鸿[4]（2019）在《基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法》一文中研究指出针对现有方法对图像纹理相关性利用不充分导致图像块特征值选取不灵活和隐蔽性不足的问题,提出了一种新的基于纹理复杂度和Laplacian算子的篡改定位和恢复水印算法。算法首先将图像分成3×3的分块,分别计算各块的纹理复杂度,利用纹理复杂度对同质块进行合并,降低水印嵌入对图像质量的影响;然后,计算母块和单独块的拉普拉斯卷积值作为其特征值,并将母块的位置信息作为子块的特征值,新的特征值增强了对篡改的敏感性,并减少了需嵌入的特征水印数量;最后将子块的特征值水印嵌入到母块像素最低有效位中,母块和单独块则嵌入到其对应块的像素最低有效位中。在水印图像没有受到篡改时,水印图像平均PSNR较现有方法提升7.83 dB左右;当受到篡改时,恢复图像质量提升1.01 dB左右。实验结果表明,本文算法能够增强图像水印隐蔽性,提高篡改图像恢复质量,适用于版权保护和医学图像的篡改检测。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年01期）
李躲[5]（2018）在《基于图像块自适应分类的篡改区域定位和恢复水印算法研究》一文中研究指出近几年来,随着互联网的快速成长,各类多媒体数字产品如雨后春笋般涌现出来。而在这些数字产品给人们带来方便的同时,也潜在着一系列的信息安全问题,比如版本盗用、信息篡改。为了解决这些问题,科研工作者们首先提出了加密和数字签名等技术,通过特定的加密算法对目标对象进行保护。虽然这些方法可以对目标对象在一定程度上进行有效的保护,但是随着计算机技术的发展,加密和数字签名的安全性已经受到质疑,而且传输的原始数据一旦被破解并遭受到篡改,接收者无法得知接收到数据的原始内容。为了解决这一问题,基于篡改恢复的数字水印技术被提出,该技术能够很好的恢复被篡改的数据信息,在版权保护、军事、医学图像等一些需要知道原始内容的领域具有良好的应用价值。本文以标准8位灰度图像为研究对象,通过对图像的纹理特性进行分析,提出基于图像篡改区域定位和恢复的水印算法,本文主要研究内容和研究成果如下:(1)针对图像特征值提取精确度和图像信息携带的隐蔽性不足问题,提出了一种自适应图像子块类型划分的篡改区域定位和恢复水印算法。算法将大小为3×3的图像子块划分为纹理简单和纹理复杂两大类,并且自适应的生成每个子块的特征值。同时裁剪冗余的水印,利用LSB方法对水印进行单次嵌入。算法能精确的提取图像的特征值信息、有效提高载体图像的隐蔽性。(2)针对提取的特征值对图像子块纹理变化适应能力不足的问题,提出一种对图像子块精确分类的篡改区域定位和恢复的水印算法。通过提取图像的方差、结合Canny边缘检测算子将图像子块划分为简单块、复杂块、边缘块叁大类,然后计算出图像子块的恢复阈值并根据图像子块的类型生成图像恢复水印信息。该方法进一步优化了图像子块特征值对图像纹理变化的适应能力,有效提高了被篡改图像的恢复质量。(本文来源于《江西理工大学》期刊2018-05-28）
张衡[6]（2018）在《可实现图像内容认证与自恢复的脆弱水印算法研究》一文中研究指出移动终端的普及与互联网技术的发展使得数字图像的获取和传输变得轻而易举,而越来越丰富的图像处理手段和成熟的图像编辑软件的应用也使得对图像内容的修改和润饰变得不再触不可及。大量恶搞伪造的图像借助互联网的便捷性在各种社交平台上大肆传播和散布,在不断冲击着人们“以图为证”的传统认知的同时,也影响着人们对社会和媒体公信度的判断。因此,研究针对图像内容的篡改认证技术刻不容缓。为解决上述问题,本文从基于数字水印的主动认证技术入手,研究可实现图像内容认证与自恢复的脆弱水印算法,在实现对篡改位置检测的基础上达到对受损区域图像恢复的效果。本文主要研究工作如下:(1)为解决基于映射块嵌入策略的脆弱水印方案中存在的篡改凑巧问题,提升大面积篡改下图像篡改定位的准确度和图像恢复质量,本文设计了一种具有多层篡改定位与恢复机制的脆弱水印算法。借鉴恢复水印重复嵌入的思想,该方法将图像块的均值信息作为第一恢复水印嵌入其第一映射图像块,而将图像块与第一映射图像块恢复水印的差值信息作为备份恢复水印嵌入其第二映射图像块。在检测端,该算法采用叁层篡改定位机制对待测图像的内容实施认证,极大地提高了算法对篡改位置检测与定位的准确度。对篡改图像块实施恢复时,根据嵌入法则优先选取隐藏在第一映射图像块中的第—恢复水印进行图像块重建;若待恢复图像块与其第一映射图像块均遭受攻击,则通过提取隐藏在第二映射图像块中的备份恢复水印,借助迭代恢复的思想重建出图像块。仿真实验表明,该方法能够为篡改图像块提供多次重建的机会,有效减少了因篡改凑巧问题引起的图像块恢复失败现象。(2)为使可实现图像内容自恢复的脆弱水印方案能够灵活地为具有不同纹理特征的图像或图像块分配不同数量的恢复信息,本文在探讨奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)特性的基础上,提出了一种水印容量可变的自恢复脆弱水印算法。该算法通过分析图像块SVD变换后左右奇异向量的乘积与图像块纹理特征的关系,首先设计了一种新的图像块分类方案,根据图像块的粗糙程度将图像块分为两类:平滑块和纹理块。对分类后不同的图像块,该算法选取不同的恢复数据生成策略,为图像块分配了长度可变的恢复水印信息,即水印容量对于不同图像来说是变化的。仿真实验表明,用所设计的脆弱水印方案恢复出的图像在图像块重建时充分考虑了其内在的原始纹理特征,取得了更加接近原始含水印图像的恢复效果。(本文来源于《山东大学》期刊2018-05-19）
李淑芝,李躲,邓小鸿,胡琴[7]（2018）在《基于图像块分类的篡改定位和恢复水印算法》一文中研究指出针对现有方法所提取的特征值不能灵活适应图像的纹理变化导致被篡改图像恢复质量不高的问题,提出一种根据图像块纹理特征进行块类型划分的篡改定位和恢复水印算法。首先把宿主图像分3×3大小的子块,再利用方差和Canny边缘检测算子将图像子块划分为简单块、复杂块和边缘块;然后根据图像子块类型,自适应地生成水印信息;最后采用Torus自同构映射方式找到水印嵌入位置,并且对篡改区域进行恢复时根据图像子块类型自适应的恢复。当图像遭到篡改时,采用本文算法恢复图像的平均峰值信噪比(PSNR)较现有方法提5.60%左右。实验表明,本文算法能够对图像纹理复杂区域生成更精确的恢复信息,有效提高了图像篡改区域的恢复质量,同时降低含水印图像失真。算法适用于医学、军事和卫星等领域。(本文来源于《光电子·激光》期刊2018年02期）
谢光祥[8]（2017）在《自恢复的图像内容认证脆弱水印算法研究》一文中研究指出本文首先对数字图像水印技术的研究背景和意义及其应用进行了论述,然后从算法基本框架、常见攻击类型和定量评价指标叁个方面对自恢复图像脆弱水印做了整体概述。第二章从水印生成、水印嵌入、篡改检测以及篡改恢复四个方面分析现有自恢复图像脆弱算法,并总结了现有算法存在的问题。针对存在的问题,本文设计了两种自恢复图像脆弱水印算法。为了提高篡改检测性能以及恢复图像质量,设计了一种多级篡改检测及双重恢复图像水印算法。该算法首先基于2×2图像块生成5比特恢复水印,然后利用4×4图像块生成5比特认证水印和7比特恢复水印。认证水印嵌入自身块,两类恢复水印基于不同秘钥嵌入不同映射块中。利用认证水印和两类恢复水印进行叁级篡改检测,具有很好的篡改检测性能。当存在同步篡改块时,利用4×4图像块中提取的恢复水印恢复同步篡改块。实验结果表明,该算法水印嵌入容量仅为2bpp,含水印图像质量约为44.1dB,保证了良好的不可见性;多级检测提高了篡改检测性能,两类恢复水印增加了恢复篡改图像的机会。相比现有高五位均值算法,本章算法恢复图像质量也得到了提高。兼顾水印嵌入容量和恢复图像质量,设计了一种基于SVD和DCT图像变容量恢复水印算法。该算法基于4×4图像块SVD分解生成4比特认证水印嵌入自身块。利用2×2图像块量化并结合DCT变换得到DCT系数,通过大量实验统计DCT系数范围及所占比例,选取合适长度编码表示DCT系数。根据DCT系数判定图像块纹理性,并生成可变长度恢复水印一纹理块生成10比特恢复水印,平滑块生成6比特恢复水印。生成的可变长度恢复水印基于秘钥随机嵌入在其他图像块中。比较提取和重构的认证水印和恢复水印判定图像块真实性;若图像块判定为篡改图像块,则利用10比特恢复水印恢复纹理块,利用6比特恢复水印恢复平滑块。实验结果表明,该算法嵌入水印容量为1.75～2.75bpp,含水印图像质量最低约为41dB,能有效抵抗一般篡改、拼贴攻击和恒均值攻击,并能准确定位篡改区域并恢复篡改图像。最后,第五章设计了 MATLAB仿真系统,对本文提出的自恢复图像脆弱水印算法进行测试和验证。(本文来源于《西南交通大学》期刊2017-05-25）
魏巍,和红杰,陈帆[9]（2016）在《基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法》一文中研究指出兼顾水印容量以及篡改图像的恢复效果,提出一种基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法.根据电子发票的特性将图像块分为重要块、印章块、格式块和空白块4类.对图像块类型和非空白块二值化信息分别利用RS(1,3)和RS(2,3)进行编码生成恢复水印.根据恢复水印信息的大小,基于密钥将生成的恢复水印随机、依次嵌入印章块、格式块和空白块中.为尽可能降低水印容量,无需添加认证水印数据,利用类型码和非空白块恢复水印,同时完成对图像的篡改检测以及篡改恢复.与现有的用于自然图像的自恢复水印算法相比,在相同水印容量下能得到较好的恢复效果;对于同样的恢复效果,水印容量较小.在一般篡改和拼贴攻击下具有较好的认证和恢复能力.(本文来源于《应用科学学报》期刊2016年05期）
贺体刚[10]（2016）在《基于无损恢复的光学图像可见水印》一文中研究指出为了有效保持光学图像安全,防止图像内容被篡改,提出一种无损恢复的光学图像可见水印方法。首先在光学图像中选择一个与待嵌入的水印图像相同尺寸区域,然后采用两个水印嵌入强度α_1、α_2和秘钥序列生成随机序列k_1、k_2,如果k1=0,则选择水印嵌入强度α1进行水印信息的嵌入,不然选择α_2进行水印信息的嵌入,实现自适应的水印信息嵌入,最后将恢复数据包与k_2进行异或操作,将结果隐藏于光学图像水印区域及其周围,并进行光学图像水印嵌入和恢复测试实验。结果表明,本文方法可以实现水印信息的有效嵌入,能够抵抗各种攻击的鲁棒性,具有较高的实际应用价值。(本文来源于《激光杂志》期刊2016年05期）
水印图像恢复论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
时代在变迁,技术在发展。这百花齐放的网络时代对于人们而言,无疑是方便了大家的生活以及工作,但是在便捷生活下隐藏着一系列的信息安全问题,例如数字信息伪造,版权受侵等问题。为了解决这些问题,在早期有学者提出了密码学。通过建立公钥密码体制保证信息的安全,利用数字签名对消息进行完整性保护和消息源鉴别。但这个方法是存在弊端的,比如在信息接收成功后,其保护作用就会消失。数字水印为弥补这个不足而诞生,其根本思想是使用一定的算法将标记性的信息嵌入到视频、音频和图像内,但不影响原内容的使用价值,且人们的感知系统是发现不了的,只有依靠一定的设备才能提取,以此达到数字产品的版权保护。但是传统的数字图像水印只能起到监视、隐秘通信、内容认证等作用,不能对修改的区域进行定位以及对篡改区域进行恢复。为了解决该问题,学者们研究出了对篡改图像内容定位与恢复的数字水印技术,该方法能精确定位出篡改的区域,以及能对篡改的图像进行高质量恢复。在军事、医学、法学等领域起着重要的作用。通过对现有的算法进行分类与总结,围绕图像纹理特征和边缘信息这两个方面的研究,提出了基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法,本文主要的工作内容如下:(1)针对现有方法对图像纹理相关性利用不充分导致图像块特征值选取不灵活和隐蔽性不足的问题,提出了一种新的基于纹理复杂度和拉普拉斯算子的篡改定位和恢复水印算法。算法首先将图像分成3×3的分块,分别计算各块的纹理复杂度,利用纹理复杂度对同质块进行合并,降低水印嵌入对图像质量的影响;然后计算母块和单独块的卷积值作为其特征值,并将母块的位置信息作为子块的特征值,新的特征值增强了对篡改的敏感性,并减少了需嵌入的特征水印数量;最后将特征值嵌入到最低有效位中。(2)针对图像子块的分类不够细致导致图像篡改后不能高质量恢复的问题,提出一种纹理特征结合边缘信息的图像篡改定位与恢复水印算法。算法首先将图像划分成3×3的子块,利用灰度共生矩阵计算出图像的纹理复杂度,得到最复杂块;再利用Canny边缘检测和方差划分出边缘块、次复杂块以及简单块;最后根据四种块的类型自适应生成水印信息。实验表明,当图像受到篡改时,该算法能准确定位并高质量恢复,比现有的算法峰值信噪比高出4.12%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水印图像恢复论文参考文献
[1].葛镜,张国平,余泽太.基于自嵌入水印算法的彩色图像篡改恢复[J].实验室科学.2019
[2].黎琛.基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法研究[D].江西理工大学.2019
[3].葛镜.自嵌入水印算法及其在图像篡改检测和恢复的应用[D].华中师范大学.2019
[4].李淑芝,黎琛,邓小鸿.基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法[J].光电子·激光.2019
[5].李躲.基于图像块自适应分类的篡改区域定位和恢复水印算法研究[D].江西理工大学.2018
[6].张衡.可实现图像内容认证与自恢复的脆弱水印算法研究[D].山东大学.2018
[7].李淑芝,李躲,邓小鸿,胡琴.基于图像块分类的篡改定位和恢复水印算法[J].光电子·激光.2018
[8].谢光祥.自恢复的图像内容认证脆弱水印算法研究[D].西南交通大学.2017
[9].魏巍,和红杰,陈帆.基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法[J].应用科学学报.2016
[10].贺体刚.基于无损恢复的光学图像可见水印[J].激光杂志.2016