摘 要

水印嵌入是图像处理的一个重要分支，而水印检测是水印嵌入的一个重要方向。提高水印检测的准确性可以帮助使用者采取更为准确的方案。对医学图像中稳健性数字水印的嵌入和检测向来是富有挑战性的课题。本文研究了医学图像中稳健性数字水印嵌入问题，提出了一种新颖的基于病理区域内曲波域的扩展抖动调制的水印嵌入方法。首先构造了新的局部结合全局信息的主动轮廓模型分割医学图像中关键病理区域；其次在针对于非敏感的无病理区域，设计了在曲波域中随机向量的提取和扩展抖动调制相融合的信息隐藏嵌入方法，解决了单纯在脊波变换中radon正逆转换的直线缠绕和插值误差等弊端，并提高了水印信息的隐藏性和鲁棒性。最后加载各类攻击的情况下和同类的频域水印嵌入算法相比较，实验结果表明该文的方法具有很强的稳健性和不可见性。

关键词：图像处理，水印嵌入，水印检测

Abstract

Watermark embedding is an important branch of image processing, and Watermark detection is an important direction of watermark embedding.Improve the watermark detection accuracy can help the user to take a more accurate solution.In medical image robust digital watermark embedding and detection has always been a challenging topic.This paper studies the medical image digital watermark embedding problem of robust,and proposes a novel based on the pathological area internal wave domain extensions dither modulation watermarking embedding method.First ,it constructs a new local combination of global information active contour model for medical image egmentation in key pathological area;Then ,in according to the non sensitive area without pathology,it designed in the Qu Bo domain random vector extraction and expansion of dither modulation phase fusion information hiding embedding method,and solved the simple in Ridgelet Transform in radon is inverse transformed line winding and the interpolation error and malpractice, and improves the watermarking information hiding and robustness.The final loading all kinds of attack in the case and similar frequency domain watermark embedding algorithm are compared,the experimental results show that the method has strong robustness and imperceptibility.

Key word: Images: Watermark Monitoring, False Alarm Probability

摘要 2

Abstract 3

第一章 绪论 4

1.1前言 4

1.2研究安排及本文结构 5

1.2.1研究安排 5

1.2.2本文结构 5

1.3研究意义及目的 5

1.4 国内外研究现状及算法简介 6

1.4.1国内外研究现状 6

1.4.2 数字水印简介 7

1.4.3 水印算法简介 8

1.4.4水印技术的局限 9

1.5 Matlab简介 9

第二章 小波变换及混沌理论简介 10

2.1 小波变换介绍 10

2.1.1小波变换应用 11

2.1.2连续小波变换简介 12

2.2混沌理论及混沌序列介绍 13

第三章 水印嵌入与提取的方法 14

3.1 基于HVS的小波变换（DWT）水印嵌入 14

3.1.1 HVS（Human Visual System）简介 14

3.1.2水印嵌入 15

3.1.3水印提取 16

3.1.4水印检测与攻击 18

3.1.5实验小结： 19

3.2 基于混沌序列的DCT变换水印嵌入 20

3.2.1混沌序列生成； 20

3.2.2水印嵌入 20

3.2.4水印检测与攻击 22

3.2.5实验小结 22

第四章 实验结果对比分析 23

第五章 结论 24

论文主要的工作： 24

水印技术展望： 24

参考文献 25

致谢 27

第一章 绪论

1.1前言

随着当今计算机技术的发展和图像技术的发展，数字图像处理已分离为单独的科学领域，新的处理方法层出不穷。由于视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此数字图像处理成为许多领域内学者研究视觉感知的有效工具，且图像处理在医学、军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。而数字水印作为图像处理的一个核心技术，现在的发展早已经超越了普通密码所能提供的功能，并不断的随着科技的发展和社会的进步一点点走向高峰。

水印检测（Watermark monitoring）^[1]是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术，是大多数图像分析及视觉系统的主要组成部分，是图像处理分析的关键步骤。所谓水印检测通常采用相关检测的方法,水印检测系统不可避免要产生错误,常见错误包括虚警错误和漏警错误。虚警错误是指水印检测器检测一件没有嵌入水印的作品,结果报告发现水印;漏检错误是指水印检测器检测一件已经嵌入了水印的作品,结果报告没有发现水印。因而可将漏警概率和虚警概率作为衡量检测性能的指标。

1.2研究安排及本文结构

1.2.1研究安排

1.4月份之前下载研究所需相关文献，透彻掌握本次研究的内容，并熟悉现今流行的血管分割的方法。