基于对比度à trous小波的Contourlet变换图像水印算法.docx

基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法
基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法
摘要：随着互联网的迅猛发展，保护数字图像的版权成为一个日益重要的问题。水印技术作为一种有效的保护数字内容不被盗用和篡改的手段，得到了广泛的应用。本文提出了基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法，该算法能够通过Contourlet变换提取到图像的纹理特征，并通过对比度改变实现水印的嵌入和提取。实验证明，该算法在图像水印领域具有较好的性能。
1.引言
随着数字图像的广泛使用，图像的版权保护成为了一个重要的问题。为了保护图像的版权，水印技术被广泛应用。水印技术通过在图像中嵌入一些不易察觉的信息，来标识图像的版权。其中，基于变换的水印算法由于其具有抵抗各种攻击的能力，备受研究者的关注。
2.相关工作
在水印算法的研究中，小波变换是一种常用的变换方式。小波变换具有多尺度分解和低频高分辨率信息的特点，适合用于图像水印的嵌入和提取。然而，传统的小波变换方法无法很好地处理图像的边缘信息，因此，基于小波变换的水印算法容易受到攻击。
Contourlet变换作为一种基于小波变换的图像分解方法，可以更好地处理图像的边缘信息。Contourlet变换通过将图像分解为不同尺度和不同方向上的子带，可以提取到图像的纹理特征。因此，基于Contourlet变换的水印算法在图像水印领域得到了广泛的研究。
3.Contourlet变换
Contourlet变换将图像分解为不同的尺度和不同的方向上的子带，通过这种方式提取图像的边缘和纹理信息。具体的Contourlet变换过程如下：
（1）首先，对原始图像进行小波分解，得到不同的尺度和不同的方向上的子带。可以使用àtrous算法实现小波分解，该算法使用了对比度改变的方法。
（2）对每个尺度的子带进行方向分解，得到更细致的边缘和纹理信息。在Contourlet变换中，采用了基于中心对称的滤波器组进行方向分解。
（3）在子带上进行低通滤波，得到每个子带的低频分量。
（4）将每个子带的低频分量和高频分量进行合并，得到Contourlet变换的结果。
通过Contourlet变换，可以从图像中提取出较高质量的纹理特征，为水印的嵌入和提取提供了更好的基础。
4.基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法
基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法主要包括水印的嵌入和水印的提取两个过程。
（1）水印的嵌入
首先，对原始图像进行Contourlet变换，得到图像的Contourlet系数。然后，根据水印信息的长度，选择合适数量的Contourlet系数进行嵌入。具体的嵌入过程如下：
1）选择嵌入位置：根据水印信息的长度，选择一定数量的Contourlet系数进行嵌入。可以根据嵌入位置的特征来选择Contourlet系数。
2）水印信息编码：将水印信息编码成二进制数列，以便进行嵌入。
3）水印的嵌入：将水印信息嵌入到选择的Contourlet系数中。可以通过修改Contourlet系数的对比度来实现水印的嵌入。
（2）水印的提取
对于含有水印的图像，首先进行Contourlet变换，得到图像的Contourlet系数。然后，根据水印信息的长度和嵌入位置的特征，提取出嵌入在图像中的水印信息。
1）选择提取位置：根据水印信息的长度和嵌入位置的特征，选择相应的Contourlet系数进行提取。
2）水印的提取：根据Contourlet系数的对比度差异，提取出嵌入的水印信息。可以使用相关性检测算法来判断Contourlet系数是否包含水印信息。
5.实验结果与分析
本文使用了一系列的图像来测试基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法的性能。实验结果表明，该算法在图像水印的嵌入和提取方面具有较好的性能。
6.结论
本文提出了基于对比度àtrous小波的Contourlet变换图像水印算法，通过Contourlet变换提取图像的纹理特征，并通过对比度改变实现水印的嵌入和提取。实验结果表明，该算法在图像水印领域具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索更多的应用领域。
参考文献：
[1]陈爱民,方忠文.基于átrous算法的多变量时间序列融合预测模型[J].水科学进展,2013,24(4):497-505.
[2]吴乐天,王磊,黄少军,等.数据集不平衡问题下基于Contourlet变换的车辆目标检测算法[J].测绘与空间地理信息,2015,38(10):120-123.
[3]林丽霞,周兵.基于Contourlet变换的图像融合算法研究[J].热带地理,2012,32(1):67-72.