臺灣博碩士論文加值系統

數位浮水印(Digital Watermarking)技術主要應用在智慧財產權的保護，它是經由一些處理程序，將浮水印資料加入文字檔、靜態影像、動態影像與聲頻信號等媒體，以達到保護智慧財產權的目的。本文所提出的浮水印技術，是不需要原始影像與位置資訊即可取出浮水印的，稱為blind watermarking技術。 本論文採用H.264中之整數離散餘弦轉換(Integer Discrete Cosine Transformation，IntDCT)技術，利用3×3相鄰區塊中的DC值來估測中心區塊的AC值，並使用基因演算法(GA)來最佳化相關的估測參數。 本文提出三個新的數位浮水印之技術，第一個方法，將原始影像以IntDCT轉換，透過相鄰區塊中DC值之關係來估測中心區塊AC(0,1)與(1,0)低頻的係數，嵌入時些微調整AC之大小。由於邊緣部分在人眼視覺上有較高的敏感度，因此提出了第二個方法，將嵌入位置嵌入在交錯能量之AC(1,1)中，使影像有更好的效果。為了讓嵌入之浮水印資訊量更有彈性，所以提出第三個方法。將浮水印嵌入在AC(1,1)內，並不會影響每一塊DC的能量，因此以DC能量之大小作為選擇的依據。實驗結果顯示，方法一與二皆能抵抗壓縮、大小、切割、亮度與對比有很好的強健性。而方法三能抵抗壓縮，但對於其它攻擊非常脆弱，是個很好的脆弱型浮水印系統。

Digital Watermarking is mainly applied for the protection of intellectual property. It undergoes several processing to embed watermark into multimedia such as test file, static images, dynamic images and audio signals for purpose of protecting intellectual property. This article proposes a kind of blind watermarking technique which information is embed without access to the host data. This paper uses the Integer Discrete Cosine Transformation (IntDCT) which is used in the H.264 translate algorithm. Three new watermarking systems are proposed. In this paper the first method is to select every nine 4×4 blocks as one group, in which watermark bits can be embedded by modulating the AC(0,1),AC(1,0). The second method is to select every nine 4×4 blocks as one group, in which watermark bits can be embedded by modulating the AC(1,1). The third is to select every nine 4×4 blocks as one group, in which watermark bits can be embedded by modulating the AC(1,1) according to the rule of DC value in the center block.
The experiments show that the first and second methods are robust. The third method is robust against compression attacks, but is vulnerable other attacks. It is a good kind of weak watermarking system.

第一章 序論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 論文架構 2
第二章 文獻探討 4
2.1 數位浮水印技術簡介 4
2.2 數位浮水印技術之分類5
2.2.1 以外觀來分類 5
2.2.2 以像素的修改原理作分類 6
2.2.3 以浮水印應用目的作分類 8
2.3 數位浮水印的特性 9
2.4 影像攻擊方式 10
2.5 浮水印之訊號 11
2.6 數位浮水印之打亂技巧 11
2.7 離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transformation，DCT) 12
2.8 整數離散餘弦轉換(Integer Discrete Cosine Transformation，IntDCT) 15
2.9 基因演算法(Genetic Algorithm，GA) 17
第三章 相關數位浮水印技術 22
3.1 Gonzales at al.提出的「DCT域低頻AC係數估測」 22
3.2 Yulin Wang提出的數位浮水印技術 25
第四章 提出之數位浮水印技術 28
4.1 使用GA估測DCT域相鄰區塊DC與中心區塊AC關係的參數 29
4.2 使用GA估測IntDCT域之低頻AC係數 33
4.3 浮水印嵌入演算法(一) 37
4.4 浮水印嵌入演算法(二) 43
4.5 浮水印嵌入演算法(三) 49
第五章 實驗結果 55
5.1 評估標準 55
5.1.1 影像信號雜訊比(Peak Signal to Noise Ratio，PSNR) 55
5.1.2 正規化關聯值(Normalized Correlation，NC) 56
5.2 實驗結果比較(數位估測法) 57
5.3 實驗結果比較(數位浮水印) 58
5.4 攻擊實驗 59
第六章 結論與未來工作 79
6.1 結論 79
6.2 未來工作 80
參考文獻 81
附錄 83

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