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图像归一化与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究
摘要
近年来，随着数字图像处理技术的不断发展，数字图像的鲁棒水印技术也得到了广泛应用。本文基于图像归一化和伪Zernike矩的特性，提出了一种新型的鲁棒水印算法。该算法在图像处理中对图像进行归一化处理，消除干扰造成的噪声，然后利用伪Zernike矩的特性生成水印图案，并将其嵌入到图像中，实现了对数据的保护和鉴别，并且水印具有很好的抗干扰性。同时，该算法的实现过程简单，效率高，具有较为广泛的应用前景。
关键词：图像归一化，伪Zernike矩，鲁棒水印，水印抗干扰性，应用前景。
Abstract
Inrecentyears,withthecontinuousdevelopmentofdigitalimageprocessingtechnology,robustwatermarkingtechnologyfordigitalimageshasalsobeenwidelyused.Basedonthecharacteristicsofimagenormalizationandpseudo-Zernikemoments,thispaperproposesanewrobustwatermarkingalgorithm.Thealgorithmnormalizestheimageinimageprocessing,eliminatesthenoisecausedbyinterference,andthenusesthecharacteristicsofpseudo-Zernikemomentstogeneratethewatermarkpatternandembeditintheimage,thusachievingdataprotectionandidentification,andthewatermarkhasgoodanti-interferenceperformance.Atthesametime,theimplementationprocessofthealgorithmissimple,efficient,andhasarelativelywideapplicationprospects.
Keywords:imagenormalization,pseudo-Zernikemoments,robustwatermarking,watermarkanti-interference,applicationprospects.
一、引言
随着数字图像技术的不断普及和发展，数字图像的保护和鉴别技术也变得尤为重要。其中，数字水印技术是一种常用的数字图像保护和鉴别技术，它通过在图像中插入特定的水印信息，来实现对图像的保护和鉴别。同时，数字水印技术还可以应用于版权保护、图像鉴别、数据传输等领域。
然而，数字水印技术在实际应用中还存在一些问题，比如水印容易受到噪声和攻击的干扰，影响水印的可靠性和准确性。因此，如何应对这些问题，提高数字水印技术的鲁棒性和可靠性，成为了当前数字图像处理技术研究的重点和难点之一。
而本文的研究即基于图像归一化和伪Zernike矩的特性，提出了一种新型的鲁棒水印算法。下面就对其研究过程和实现结果进行详细介绍。
二、相关技术介绍
2.1图像归一化
图像归一化是一种常用的图像预处理方法。其主要目的是将不同图像之间的差异性进行标准化，消除干扰造成的噪声，使得不同图像之间具有相同的特性，方便后续的处理和分析。
在图像归一化处理中，常用的算法有像素归一化算法、直方图归一化算法、均匀颜色空间算法等。这些方法的核心均为将图像像素值进行平移和缩放，使其符合预定的分布和尺度范围，从而达到图像归一化的效果。
2.2伪Zernike矩
伪Zernike矩是一种常用的图像特征描述方法。其原理是通过将图像拆分为若干个区域，并在每个区域内计算相应的伪Zernike矩，最终得到整个图像的特征描述向量。伪Zernike矩具有旋转不变性、尺度不变性和平移不变性等特点，具有很好的鲁棒性和可靠性。
在伪Zernike矩的计算过程中，需要对图像进行极坐标变换，将图像转化为极坐标下的形式，然后计算相应的伪Zernike矩。伪Zernike矩的计算公式如下：
其中，n和m为非负整数，且n≥m，ρ和θ分别为极坐标系下的半径和角度，Pn-m(m,ρ)为经典的Legendre多项式，Cnm为归一化常数。
三、算法实现与优化
3.1算法思路
本文提出的鲁棒水印算法主要分为以下几个步骤：图像归一化、伪Zernike矩计算、水印嵌入、水印提取。
（1）图像归一化：将待处理的图像进行归一化处理，消除干扰造成的噪声，提高图像的清晰度和质量。
（2）伪Zernike矩计算：对归一化后的图像进行极坐标变换，将图像转化为极坐标下的形式