压缩感知理论研究及其在数字水印中的应用

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时间:2019-03-17

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1、分类号:TN919乂単位代码:10220kwwiNortheastPetroleumUniversityBI硕±研究生学位论文WM■3论文题目:压缩感知理论研究及其在数字水印中的应巧:刘颖硕壬生指导教饰:毕洪波副教授:信息与通信工程学科专业:现代信号处理研究旅2016年5月14日学位论文独创性声明本人所呈义的学位论文是我在巧导教师的指导下进行的研究I;作及取得的研究成巧,,。据我所知除文中己经注明引用的内容外木论义不包含其他个人己经发

2、表或撰与过的研究成果。对木文的研究做出重要巧献的个人脚集体,均已巧文中化了明确说明并表示谢意。务1貌n期^化巧、呼作者签名::2学位论文使用授权声明本人完全了解东北石油大学有关保巧、使用学位论义的规巧。学校巧扳保留学位论义并向巧家主管部口或其巧定机构送义论义的电Y版和纸质版,允许论文被巧阅和借阅,可tu采用影印、缩印或扫描等复制手段供巧、汇编学位论义,可W公化论义的全部或部分内容■《。东北fi油乂学得权将本人的学位论义加入中闲化秀硕丄学位论文全义数扼库》、《中闻博.I.;学位论义全义数据库》和編入

3、《中巧知巧源总库》。保密的学位论义在解密后适用本规化。学位论文化者签名:论义指甘教师签名:—球难、啤躁MH.成繼心换满ThesisfortheMasterdegreeinEngineeringResearchOnCompressiveSensingTheoryandItsApplicationInDigitalWatermarkingTechnologyCandidate:YingLiuTutor:HongboBiSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringDa

4、teoforalexamination:14thMay.2016University:NortheastPetroleumUniversity东北石油大学硕士研究生学位论文压缩感知理论研究及其在数字水印中的应用摘要压缩感知理论可以用远低于采样定理限制的采样率实现稀疏的或可压缩信号的精确重建,从而降低了信息获取、存储、处理和传输的成本。其理论应用广泛,但还不够成熟需要进一步的研究。随着信息技术的飞速发展,数字产品的安全性愈发受到威胁,传统的加密方法已经不能解决现在的问题。数字水印技术是信息隐蔽技术的一个分支,在版权保护方面具备不可小觑

5、的作用。现有数字水印算法的研究一般集中在变换域,此类方法相对空域安全性高、鲁棒性强,然而计算繁杂且抗攻击能力和防提取能力仍然有限。而压缩感知能够补充数字水印技术的某些不足,主要表现为:不同的信号稀疏化方式在水印中体现为不同的变换域,扩展了水印的可嵌入空间;不同的测量矩阵充任不同的密钥,提高了数字水印的安全性。本文深入研究了这两种理论,并将两者结合,提出一种新的数字水印算法。本文主要完成了以下工作内容:一、本文首先介绍了压缩感知理论涉及的三个核心问题:信号的稀疏化、测量矩阵的构造和信号的重构,并分别深入探讨了这三个问题,然后针对经典的

6、贪婪类五种重构算法作了对比分析。二、本文针对离散小波变换只有水平、垂直和对角线三个分解方向的局限性,分析了Contourlet波,利用其多方向、多分辨率的特点来稀疏化图像。针对传统分块决策的局限性,研究了分块思想并采用交织抽取方法进行分块以降低块效应。提出了基于交织抽取分块的Contourlet域压缩感知算法。仿真验证了该算法的峰值信噪比得到了很大的提高,并具有普遍适用性。三、本文将压缩感知与数字水印技术结合。分别对水印进行压缩感知预处理和在压缩感知域嵌入水印,仿真结果说明这两种方法在测量矩阵等信息未知时都很难提取或破坏水印信息,验

7、证了该方法具有可行性,并对大多数攻击具有鲁棒性。最后提出了基于交织抽取分块压缩感知的Contourlet域数字水印算法。经实验验证,该算法中数字水印具有更好的隐蔽性、鲁棒性和安全性,载水印图像的抗攻击能力和防提取能力得到明显提高。关键词:压缩感知,Contourlet变换,测量值,数字水印,嵌入与提取II东北石油大学硕士研究生学位论文ResearchOnCompressiveSensingTheoryandItsApplicationInDigitalWatermarkingTechnologyABSTRACTCompressive

8、Sensingshowsthatthesamplingratecanbemuchlowerthanthelimitofthesamplingtheoremtoachieveaccuratereconstructionofsparseo

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