文档介绍：基于支持向量机和遗传算法的数字图像盲水印研究研究生孟凡满指导教师彭宏��岢隽艘恢纸岷先死嗍泳跸低澈椭С窒蛄炕�耐枷袼�》椒āT谝�计算机软件与理论随着网络的发展和计算机的普及,人们可以方便地从网络中下载、复制、修改和传播数字图像,随之而来的是数字图像版权保护的问题。数字图像水印作为一种有效保护数字图像版权的方法,越来越多的受到社会和研究人员的关注。研究有效的数字图像水印方法具有重要的意义。。数字图像水印研究中的一个难点是数字图像水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾问题,即一方面提高水印抵抗各种攻击的能力,另一方面保证嵌入水印后的载体与原始载体相似性之间的矛盾。本文研究的重点在于探讨使用人眼视觉系统知识和机器学习方法解决这个矛盾问题。本文的创新工作如下:��岢隽艘恢指慕�腄�域数字图像盲水印方法。该方法一方面有效地解决了原有方法的不足,另一方面明显的提高了水印的不可见性和鲁棒性。有的人类视觉系统的基础上,建立了基于原始图像局部区域纹理特征的分类模型。引入统计学习理论中的支持向量机方法,依据其在小样本学习中优秀的推广能力,模拟了人类视觉系统分类模型,根据载体图像局部区域的纹理特征将图像的局部区域划分为人眼敏感程度不同的数类。不同的类选择不同的嵌入强度,在保证鲁棒性的同时,提高水印的不可见性。��芯亢妥芙崃艘延械幕�谝糯�惴ǖ氖�滞枷袼�∷惴ǖ挠诺悖��西华人学硕��宦畚�
表明本文所提方法具有较好的不可见性和鲁棒性,同时实验结果也表明本文合基于支持向量机的分类模型,提出了一种融合支持向量机和遗传算法的数字图像水印方法。该方法使用支持向量机的分类模型确定水印的嵌入强度,使用遗传算法寻找较优的嵌入位置,以同时优化水印嵌入强度和嵌入位置的方法提高水印的不可见性和鲁棒性。同时,鉴于传统的遗传算法耗时较高问题,本文对遗传优化过程进行了改进,以降低遗传算法的消耗时间。在算法研究的基础上,我们在���平台下设计了基于支持向量机的数字图像水印系统和基于支持向量机和遗传算法的数字图像水印系统。前者为实时数字图像水印系统,运行耗时较低,后者为非实时数字图像水印系统,耗时较高,但拥有更好的水印效果。实验结果证实了我们所提的算法的优点,所提出的新算法效果较优。关键词:数字图像水印;支持向量机;遗传算法;人类视觉系统;离散余弦变换西华人学硕十学位论文Ⅱ
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作者躲�企仓校�虏��加�舾厝�声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西华大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文成果是本人在西华大学读书期间在导师指导下取得的,论文成果归西华大学所有,特此声明。导师签名:西华人学硕上学位论文
嚣嚣彰日期:�学位论文作者签名翻知�⒉槐C苡笆视帽臼谌ㄊ椤���西华大学学位论文版权使用授权书阅和借阅,西华大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。日期:加‘,,.岁·仞一本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查本学位论文属于�⒈C芸冢��年解密后适用本授权书;�朐谝陨峡谀诨甁�两华大学硕�貉�宦畚��
第一章绪论��数字水印技术的研究背景和意义���⌒��庞攵韵笥泄氐男畔ⅲ�缛嗣癖抑械拿�飨�废袼�∠笳�随着网络的发展和计算机的普及,数字多媒体在人们生活中占据了越来越重要的地位。源于网络的快捷、方便、无地域性等优点,人们可以方便的从网络中获取图片、音乐、视频、新闻等数字多媒体。这也带来了数