加密全息圖像防偽算法設計

加密全息圖像防偽算法設計DesignofAnti-counterfeitingAlgorithmsforEncryptedHolographicImages摘要隨著當今互聯(lián)網(wǎng)的不斷進步，圖像作為一種重要的多媒體信息的存儲形式，其傳送的安全問題愈發(fā)不容忽視。保存和傳送圖像信息時，我們必須要考慮到圖像本身的信息安全問題。尤其是軍事、商業(yè)和醫(yī)療這種專業(yè)，數(shù)字圖像的安全被要求極高。所以網(wǎng)絡的安全保障問題也已成為日漸嚴肅的問題。先對圖像用密碼學的某種運算規(guī)律進行加密，使入侵者不能提取到重要的有效信息。如今圖像安全問題愈發(fā)收到重視，所以這個問題已經(jīng)在圖像領域和安全領域不容忽視。與傳統(tǒng)數(shù)字圖像加密相比，全息圖的生成叫較為繁瑣，因此可以說，全息圖的形成和加密算法密不可分，因此倘若我們將全息圖中一些位置抹去，剩余的位置仍然可以較好的還原出全部的信息，通過這個功能可以避免裁剪攻擊。然而，和普通圖像相比，全息圖包含的信息數(shù)量巨大，若直接將其作為水印嵌入到載體圖像，也不利于水印信息的隱藏，將影響到圖像像質(zhì)，因此，對全息圖進行壓縮來有效減少其冗余數(shù)據(jù)變得十分必要。全息技術不但可以記錄信息，又可以防止重要信息的遺失。計算全息術最初是作為光學全息術的一個獨立分支而開發(fā)的，主要是因為在計算計算和編碼計算全息圖時幾乎沒有傳統(tǒng)的光學處理。管理圖形設備的繪圖。圖像優(yōu)于目前使用的圖像編碼。用控制全息圖之中的參數(shù)進行加密，有較好的隱蔽性和穩(wěn)健性。這篇文章針對圖像安全問題，基于全息技術和圖像加密技術，用菲涅爾全息的生成原理生成全息圖。用菲涅爾衍射算法來進行全息再現(xiàn)。通過菲涅爾變換的雙隨機相位編碼進行對圖像信息的加密。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡對全息圖像進行壓縮。利用數(shù)字水印技術進行防偽。分別對其進行仿真研究，驗證了全息圖像加密防偽的有效性和可靠性。為圖像加密防偽提供了一條可行的技術方案，對相關研究領域有一定的參考價值.關鍵字：計算全息圖像加密菲涅爾衍射BP神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)字水印

AbstractWiththecontinuousprogressoftheInternettoday,asanimportantformofmultimediainformationstorage,thesecurityofimagetransmissioncannotbeignored.Topreserveandtransmitimageinformation,wemustconsidertheinformationsecurityofimageitself.Especiallyinmilitary,commercialandmedicalprofessions,thesecurityofdigitalimagesishighlydemanded.So,thesafetyoftheinternetbecomemuchbiggerproblem.Firstly,theimageisencryptedbysomecryptographicoperationrules,sothattheintrudercannotextractimportantandeffectiveinformation.Inthisyears,lotsofattentionarepaidtoprotectsafety,ontheonehand,thiswayismuchmoreimportantinmagicsecurity.Tocomparewitholddigitalimage,soifweerasesomepositionsinthehologram,theremainingpositionscanstillrestorealltheinformationbetter,throughthisfunctioncanavoidclippingattacks.Ifitisdirectlyembeddedintheimageasawatermark,itisnotconducivetohidingthewatermarkinformationandaffectingtheimagequality.Itisnecessarytocompresshologramstoeffectivelyreduceunnecessarydata.Holographictechnologycannotonlypreventthelossofimportantinformation.Computationalholographycombinesphysicalopticsandcomputertechnology,whichprovidesgreaterflexibilityforhologramproduction.Themethodsusedtosimulateopticalholographicimagesandreproduceanytypeofimagesfurtherpromotethedevelopmentofthistechnology.Imageencryptionisbetterthancurrentimageencryption.Ithasbetterconcealmentandrobustnesstoencrypttheparametersinthecontrolhologram.Inthispaper,aimingattheproblemofimagesecurity,basedonholographictechnologyandimageencryptiontechnology,hologramsaregeneratedbyFresnelhologramgenerationprinciple.Fresneldiffractionalgorithmisusedforholographicreconstruction.EncryptimageinformationbyFresneltransformdoublerandomphaseencodingTheholographicimageiscompressedbyBPneuralnetwork.Digitalwatermarkingtechnologyisusedtopreventforgery.Theeffectivenessandreliabilityofholographicimagecodingandanti-counterfeitingareverifiedbysimulation.Itprovidesafeasibletechnicalschemeforimageencryptionandanti-counterfeiting,andhasacertainreferencevalueforrelatedresearchfields.Keywords:DigitalholographyImageEncryptionFresnelDiffractionBPneuralnetworkdigitalwatermarking

目錄TOC\o"1-3"\h\u22973摘要 114608Abstract 313199第一章引言 5231971.1圖像加密技術 5168991.2研究背景及意義 5219021.3圖像加密研究現(xiàn)狀 7244241.4全息術國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 9203151.5論文結構 101581第二章全息圖像的生成與再現(xiàn) 11412.1全息圖原理 11244622.2.1菲涅爾全息的生成原理 1280032.2.2全息再現(xiàn)原理--菲涅爾衍射算法 12134762.3全息圖像加密——基于菲涅爾圖像的加密算法 12277652.3.1菲涅爾衍射 12238142.3.2基于菲涅爾變換的雙隨機相位編碼 16274972.3.3基于Arnold和菲涅爾數(shù)字全息的圖像置亂 1617644第三章全息水印圖像的嵌入與提取 1957153.1全息水印圖像的嵌入 1911453.2全息水印信息的提取和恢復 19241633.3全息水印信息的提取和恢復 20167083.4水印生成提取實驗結果 2146833.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡全息圖壓縮方法 22221563.5.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡概念 23263013.5.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮全息圖的可行性分析 237337第四章全息水印圖像防偽性能分析 26219084.1影響水印穩(wěn)健性的因素 26259874.2數(shù)字水印存在著如下的典型攻擊分析： 27185154.3數(shù)字水印抗攻擊檢測 276689第五章總結 2832001致謝 3222578參考文獻 3323519附錄 34第一章引言1.1圖像加密技術在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的今天，數(shù)字圖像作為傳遞信息的一種主要形式，其安全問題不容忽視，伴隨著科技進步，對數(shù)字圖像進行加密成為了一種主流。把不動的圖當成一個二維平面上不間斷的含兩個未知數(shù)的函數(shù)u：T=f（x，y），0≤x≤Lx；0≤y≤Ly.（1-1）數(shù)字圖像中的信息比文本信息粗糙的多，肉眼看不不清爽時圖像的失真統(tǒng)統(tǒng)可以承受會造成廣泛的失真，在某些處境甚至可以在視覺上觀察到一些失真。圖像的保護由除了醫(yī)療應用等特殊情況外，圖像信息的價值通常較低，所以沒有必要對所有類型的圖用比較高的等級的技術編碼處理。把圖當成二元連續(xù)函數(shù)的二維數(shù)據(jù)。典型的方法是使用破裂混沌編碼技術。壓縮圖像編碼技術基于某種壓縮格式或壓縮技術，如JPEG，算術編碼和皺紋壓縮技術。1.2研究背景及意義全息圖技術[1]是在干擾和衍射技術下記錄和再現(xiàn)真實物體的三維成像。其把光源放置激光和兩個光束中的光源，一個光束直接照射到感光膠片，另一個光束反射物體和光敏薄膜導體。在光敏板上放置兩條光線引起干涉。其次，加工后的全息圖像通過數(shù)字圖像的基本原理重新生成，目的是防止被干和獲得清晰的數(shù)字全息圖像。數(shù)字全息圖存儲在計算機上，針對其做數(shù)字數(shù)字化，以數(shù)字方式分布全息圖。這種全息圖與傳統(tǒng)的全息數(shù)字全息圖相比，它具有優(yōu)勢特別明顯：它首先用作記錄介質(zhì)的敏感電子元件，縮短曝光時間，不干擾濕法處理過程，是記錄臨時物體移動物體的理想選擇。再現(xiàn)，不需要光學聚焦，簡單靈活的元件引入各種記錄過程，通過編程可以消除偏差和噪聲等不利因素，從而顯著提高重建圖像的質(zhì)量。更重要的是，數(shù)字全息可以定量地獲得幅度和相位是被記錄對象的重建圖像，而不僅僅是光強度信息，這是最有利的基于該信息，可以獲得表面的亮度和記錄物體的形狀分布，因此，它可以很容易地用于不同的測量并具有廣泛的應用可能性。密碼學[2]是按著某種規(guī)定進行加密解密的某種手段。根據(jù)這些規(guī)則，將可讀文本改為密文稱為密碼轉換，將密文改為可讀文本稱為解密轉換。以前，密碼只輸入或輸出字或數(shù)字隨著通信技術的發(fā)展，它可以應用于語音，圖像，數(shù)據(jù)等方面，已經(jīng)發(fā)展成為編碼和解碼的實踐，并對其應用了如今前沿的科技，已成為各個學科之間廣泛而先進的聯(lián)系?，F(xiàn)實的研究結果，特別是編碼和解碼的加密方法。政府目前使用非常秘密。明確的切割法稱為密碼系統(tǒng)。指示這種轉換的參數(shù)稱為密鑰。它們是密碼學的一個重要部分。密碼系統(tǒng)的基本類型可以細分為四種類型：混淆-根據(jù)規(guī)定的圖像和規(guī)則改變數(shù)字文本中常用字母或數(shù)字的位置，而不是用一個或多個替換表替換普通字母或數(shù)字數(shù)字文本;秘密復制-使用預編程字母或數(shù)字序列而不是某些表達詞等作為純文本;混淆-使用一系列有限元作為隨機數(shù)，按照規(guī)定的算法結合純文本字符串成為數(shù)字文本。上述四種加密系統(tǒng)可單獨使用或組合使用，提供不同復雜性的密碼。密碼學的基本思想是隱藏信息，使最終的許可人不理解真正的意義。所謂的偽裝是一系列可逆的數(shù)學變換。被稱為密文，掩蔽過程稱為加密?？刂萍用苊荑€（密鑰）。一系列數(shù)學變換用于加密數(shù)據(jù)。它被稱為加密算法。發(fā)送者用密文對可讀文本進行編碼并發(fā)送密文數(shù)據(jù)，然后發(fā)送到網(wǎng)絡或存儲在計算機文件，只有密鑰被分配給合法的收件人。收到數(shù)字文本后，合法的收件人執(zhí)行與加密轉換相反的轉換。在解密密鑰的控制下，一系列用于解密的數(shù)學轉換稱為解密算法，而不是加密算法。因為數(shù)據(jù)使被通過二進制數(shù)在文本中通過計算機傳遞的，解密算法在法律上被分配了密鑰。即使數(shù)字文本被非法竊取，由于未經(jīng)授權的人無法獲得沒有密鑰的明文，最終的許可代理人也無法理解其真實含義，實現(xiàn)確保數(shù)據(jù)機密性的目標。全息的圖像加密技術[3]主要應該解決關于如何對圖像所要傳遞的信息進行加密處理，從而保證圖像能清晰完整的傳輸。全息照相術通過運用干涉的方法以干涉摩擦的方式記錄物體所發(fā)出的指定光波，從而將來自物體波前的所有信息存儲在記錄介質(zhì)上并記錄干涉邊界圖案當全息圖被光波照射時，原始光波可以作為衍射原理的結果再現(xiàn)，也因此全息圖收到一部分被損壞仍可以被還原，與原始物體形成最真實的的三維圖像。目前，隨著計算機功能的多樣化以及計算能力和速度的提高，許多以前的傳統(tǒng)算法（需要將大量數(shù)據(jù)轉換成二進制數(shù)據(jù)流）降低了加密速度和圖像的真實性。因此，在實時圖像存在的情況下，隨著計算機功能的多樣化以及計算能力和速度的提高，許多以前的傳統(tǒng)算法（需要將大量數(shù)據(jù)轉換成二進制數(shù)據(jù)流）降低了加密速度和圖像的真實性。因此，在實時圖像處理中，只能保證一維圖像，并且可以保證圖像的一些特殊屬性，例如二維自相似性。性和大量數(shù)據(jù)無法滿足，這是一個難以克服的問題。但是，全息圖像加密技術[4]作為一種安全技術，很難讓攻擊者完全再現(xiàn)二維和二維以上的圖像，圖像可以以加密的形式分布，通過密鑰解釋。雖然信息易于閱讀，但是通過密鑰實現(xiàn)加密和加密圖像的方法，但是，該技術需要提高圖像清晰度和加密和解密速度。因此，圖像加密將是一個值得進一步考慮的話題。在圖像加密領域，圖像被有效加密和隱藏。最重要的是你是否可以在不丟失細節(jié)或失真的情況下恢復圖像。在典型的應用中，允許圖像數(shù)據(jù)具有一些失真，并且除非通過人類視覺注意到控制，否則這種圖像失真是完全可接受的。本課題分析了傳統(tǒng)全息技術和計算全息術的理論原理，而且對其進行了一定的概括總結升華。圖像編碼中中的應用和全息水印的嵌入和提取使本文重心。實驗中，嵌入全息水印的圖像受到噪聲的攻擊。水印圖像具有較好的隱藏特性，可以提取水印圖像，獲得了滿意的實驗結果。本文闡述的數(shù)字水印技術與傳統(tǒng)與密碼學相比，數(shù)字水印技術更安全，更有效，并將考慮遏制后水印的護理和攻擊后水印的強大性能。在保護知識產(chǎn)權方面，數(shù)字水印技術引起了科學家的關注。本文闡述的圖像加密技術和傳統(tǒng)圖像相比，由于全息圖在生成過程中有自己的編碼環(huán)節(jié)，因此它具有自己的自然編碼特性，并且具有每個部分都能恢復全息信息的特點，即也就是說，它沒有被撕裂，因此當它作為水印嵌入載體圖像時它可以有效地抵抗剪切攻擊。因此，它必須通過轉換正常圖像并將其作為水印嵌入其中來生成全息圖。載體圖像具有比更好的加密特性和更好的滑動阻力立即將正常圖像嵌入載體圖像中。與普通圖像相比，由于全息圖上每個點記錄的光振幅使物體上每個點衍射波的條帶信息失真，因此它包含巨大的光波如果將信息量直接放在載體圖像上，載體圖像的圖像質(zhì)量就會降低，因此，需要一種合理有效的全息圖壓縮方法，在將全息水印[5]嵌入載體之前對其進行壓縮變得越來越重要。。1.3圖像加密研究現(xiàn)狀對于圖像數(shù)據(jù)，我們研究的編碼技術將圖像作為純文本發(fā)送，并通過各種加密算法（如DES，RSA等）在密鑰的控制下加密數(shù)字圖像[6]。設計思路是加密算法可以被揭露，并且通信的機密性取決于密鑰的機密性。其原理框圖如圖1-1所示：圖1-圖1-SEQ圖1-\*ARABIC1加密解密過程圖加密密碼分析解密文密加密圖像明文原始圖像解密密鑰加密密鑰明文原始圖像判斷加密/解密算法[7]使用的密鑰是否相同，或者是否僅通過添加密鑰（解密）來獲得分辨率密鑰。密碼系統(tǒng)可以細分為具有一個密鑰的密碼系統(tǒng)（對稱算法）（1）單密鑰系統(tǒng)：由于加密速度相對較快，一鍵密鑰算法通常用于加密文本文件（例如TEA，DES等），而雙密鑰密鑰算法（例如RSA）由于其加密和解密而具有不同的密鑰。并且蠻力破解方法也相對低效（基本上不可能破裂）。效率低下的原因通常不是密鑰對適合加密和解密的空間大小，而是密鑰空間難以確定的正確密鑰對。但是，加密速度也相對較低，因此通常用于加密密鑰。具有一個密鑰的密鑰算法，因此稱為混合加密?；旌厦艽a系統(tǒng)的基本結構如下（解密過程與加密過程相反，用于解密的公鑰加密是私鑰的私鑰。接收器，編碼類似于轉碼組包，解碼類似于解包轉碼任何人都可以輕松地推導出不同的密鑰系統(tǒng)，例如密鑰密碼系統(tǒng)。目前，DES是最常用的對稱算法，如DES，AES等，由于它的引入已經(jīng)成為世界上使用最廣泛的加密算法。但是，由于它使用小密鑰對（56位），DES具有破壞性和強力攻擊。它已被高級加密標準（AES）中的另一種加密算法（Rijndael算法）取代.Rijndael算法是新的加密算法，可用于保護電子數(shù)據(jù)。簡單說一下對稱密鑰體制就是說加密和解秘使用的是同一個密鑰，得到這個密鑰，就可以對數(shù)據(jù)加密或者已加秘數(shù)據(jù)解密而非對稱密鑰體制，就是說加密和解秘使用的不是同一個密鑰，用加密的密鑰只能加密，不能解密，解密的密鑰只能解密，不能加密。（2）雙密鑰加密系統(tǒng)[8]是一種分發(fā)加密和解密的安全系統(tǒng)，加密和解密分別由兩個不同的密鑰執(zhí)行，并且不可能從加密密鑰導出解密密鑰。稱為公鑰的加密密鑰可以公開發(fā)布，另一個解密密鑰稱為私鑰，并且在用戶秘密存儲。密鑰的使用是一個比密碼系統(tǒng)慢的雙密鑰密碼系統(tǒng)，但它在需要身份驗證的多人協(xié)作或數(shù)據(jù)安全應用程序中具有不可替代的作用。典型的應用是數(shù)據(jù)簽名認證數(shù)據(jù)提供者并確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不受影響.RSA算法是最常見的非對稱算法。近年來，混沌和圖像加密的結合已日趨成熟。接下來，我們將介紹過去一年中混沌圖像加密的新發(fā)展，并簡要介紹一些具有代表性的研究成果。2013年，哈爾濱工業(yè)大學徐磊建立了加權變換混沌圖像加密系統(tǒng)模型。仿真實驗表明，該加密方案具有很強的抗干擾性和良好的魯棒性。利用混沌同步理論，遼寧工業(yè)大學徐建南對2014年羅斯勒系統(tǒng)的混沌進行了詳細分析，并設計了兩個與響應側和驅動側相對應的控制器。這是。將適當?shù)目刂破魈砑拥綉鹣到y(tǒng)以進行同步。仿真結果表明，該系統(tǒng)可以達到預期目的，保證加密圖像的安全傳輸，抵抗噪聲和一些惡意攻擊。2014年，Haroin理工學院的毛亞芳等人提出了一種利用超混沌系統(tǒng)生成一系列混沌序列來加密圖像的計算四維混沌方程方法的新思路。通過為混沌序列插入不同的二進制位來產(chǎn)生偽隨機序列并重新使用偽隨機序列，可以減少生成的攪拌序列的長度以提高效率。試驗模擬表明，圖像壓縮加密算法用于確保圖像信息的安全性為了響應圖像加密，趙建峰建議到2015年使用離心調(diào)速器系統(tǒng)進行圖像加密算法?；诩泄芾韱T的中央系統(tǒng)，可以增強內(nèi)置順序約束，然后創(chuàng)建初始加密圖像像素部署的處理表明加密后的反圖像能力是固定的，像素的灰度顯示出強大的偽隨機性，可以有效地對抗統(tǒng)計分析。1.4全息術國內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來，由于全息圖的自然抗干擾能力和加密功能，全息圖水印區(qū)域可以改善隱藏信息的引入，而不易破譯，從而可以實現(xiàn)優(yōu)異的性能。應該注意的是，應用于水印DCT的DC分量，提出了一種算法，在DCT變換的DC分量中嵌入水印并壓縮水印圖像處理。雖然原始水印可以在攻擊后恢復，但是恢復的質(zhì)量水印不理想，不包括打印掃描等幾何攻擊。2007年，孫劉杰登雙人隨機相位調(diào)制模板和同軸光學干涉參考方法加密硬的原始水印。2010年，陳牧出于菲涅耳全息圖被轉換，并進行漸變轉換處理，然后通過小波變換提取大的原始圖像提取小波系數(shù)，并為這些較大的小波組合添加水印。2013年，建立馬，通過柱層析和菲涅爾變換全息圖生成三維物體并選擇經(jīng)典的DCT水印嵌入和提取不能盲目水印提取。1.5論文結構本文第一章介紹了現(xiàn)代圖像加密技術及其研究背景和研究現(xiàn)狀，并用對比的方向針對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析，并提出全息圖像的概念也對其國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析。第二章首先從全息圖原理入手，從算法的角度對基于菲涅爾變換的全息圖生成，再現(xiàn)做了詳細的介紹。并深入研究菲涅爾衍射并的出實驗結果。并淺談圖像置亂。第三章介紹全息水印的生成提取和恢復，并得出實驗結果。第四章介紹防偽算法和抗攻擊性檢測并作出分析。

第二章全息圖像的生成與再現(xiàn)2.1全息圖原理光波是一種特殊類型的電磁波，在傳播過程中傳輸振幅和相位信息。在普通攝影中，光敏材料用作記錄介質(zhì)，并且諸如照相機的鏡頭成像系統(tǒng)用于將物體投影到光敏材料上，以及物體光波的強度分布圖像[15]，即僅包括相位信息的幅度信息在正常拍攝中，只能拍攝二維圖像。（平）圖像。并且為了記錄光波的相位信息，可以通過相干參考光束來使用物體光和參考光之間的光程差來確定兩個光波之間的相位差。因此，關于光波的信息。物體的光波的幅度和相位是固定的出。圖2-1照相過程 圖2-2觀看過程圖2-1照相過程圖2-2觀看過程圖2-2觀看過程攝影技術使用光能引起乳劑化學變化的原理，隨著入射光強度的增加，變化強度增加。正常攝影使用鏡頭成像的原理。膠片的化學反應強度直接取決于物體的亮度，即入射光波的強度。全息圖不僅記錄了物體的強度。入射光波，也是入射光波的相位。在典型的離軸全息光路布局中，激光器發(fā)射的光束被分束器B分成光束。光束直接被鏡子M反射并投射到光束上。全息薄膜H（光敏材料）。（高分辨率），稱為參考燈，另一光束照射物體，反射（或透射）來自物體的光稱為物體。。光。物體光和參考光在全息膜上相互干擾的結果一個非常復雜和精細的干涉邊緣圖案。這些干擾邊緣記錄有關幅度e的信息物體光的n相與其對比度和位置的變化。在全息膠片經(jīng)過傳統(tǒng)的顯影和定影處理后，它變成全息圖。全息圖的外觀似乎與原始物體的形狀無關。，但它以光學編碼形式記錄有關物體光線的所有信息。2.2基于菲涅爾變換的全息圖像的生成、再現(xiàn)原理2.2.1菲涅爾全息的生成原理根據(jù)公式 (2-1)由于計算機識別能力有限，所以要進行離散化處理，則得到離散公式; (2-2)2.2.2全息再現(xiàn)原理--菲涅爾衍射算法其中 則根據(jù)菲涅爾衍射原理得到公式： (2-3)式中：M、N——全息面與再現(xiàn)面x,y方向的采樣間隔——再現(xiàn)面x,y方向的采樣間隔——全息面x,y方向的采樣間隔2.3全息圖像加密——基于菲涅爾圖像的加密算法2.3.1菲涅爾衍射衍射[17]是指方法中的光傳播，通孔，狹縫或物體的精細結構，當障礙物較小或接近波長時，衍射現(xiàn)象涉及當物體通過光圈，空間或精細結構時的光波，當障礙物較小或接近波長時，光線將偏離直線。當光線通過障礙物傳播時，如邊緣，孔洞，裂縫等。在暗物體中，部分光線以幾何形狀傳播。衍射有兩種主要類型：一種是菲涅耳衍射，一種是狹縫屏幕光源和接收器限制或限制為一種，另一種是弗勞恩霍夫衍射，單個光源和接收無限或等于無限的屏幕。我們主要介紹單縫衍射，這是光學實驗中最重要的實驗，當光線通過障礙物時，如障礙物，如邊緣，洞，裂縫等。在不透明物體中，部分光線將通過幾何陰影傳播，產(chǎn)生衍射。：一個是菲涅耳衍射，單一狹縫源和接收屏是有限的。或者其中一種是有限的，另一種是弗勞恩霍夫衍射，單節(jié)距光源和接收屏是無限的或等于無窮大這里我們主要介紹單縫衍射，它是最重要的實驗光學實驗之一。nnP1P2r21r02P0菲涅尓—基爾霍夫衍射公式為：（2-1）圖2-3衍射原理單縫菲涅尓衍射公式當整個矩形的孔其中一邊長為，而其余一邊為非無窮值時，矩形孔就會成一個長的狹縫，這時對應的（2-2）令，則有，而（2-3）觀察平面上的光強分布為（2-4）、是一個沒有量綱的數(shù)，它反映了孔徑尺寸與比較的相對大小。是縫寬。z是指衍射屏與接收屏之間的距離。是指入射光的波長。而是菲涅尓的一個積分。根據(jù)菲涅尓積分（2-5)xxy世ηξ圖2-4一平面波垂直入射至一個寬度為的長狹縫上菲涅爾衍射與單一狹縫的計算機控制映射：模擬菲涅耳衍射單縫的強度分布可以用MATLAB來完成仿真實驗。由上面的公式得，我們可以看到只要在Matlab中操作出（2-5）式，即可求出（2-4）式。取波長，衍射屏與接收屏間的距離，半縫寬?，F(xiàn)在改變縫寬，讓a分別為0.2mm，0.37mm，0.6mm，z為1dm時得出的圖像如下：圖2.1半縫寬為0.2mm的光強分布圖2.2半縫寬為0.37mm的光強分布圖2.3半縫寬為0.6mm的光強分布圖2.4半縫寬為0.6mm的光強分布當該間隙的寬度小，主極大值位于在y=0時，光的在一片較大的帶寬，光的相對衍射強度弱，并且明亮的光還設置輪廓擺動，但振幅之間的距離小于最大小得多由于狹縫寬度逐漸增大，明亮的條帶場減小，當狹縫寬度增大到一定程度時，原始照明的最大中心將開始分裂。由于間隙的寬度被增加，所述主最大光強度趨于穩(wěn)定，亮線，以進一步降低，并且光在照明區(qū)域的中心處的強度最低.反射幾何非常大的間隙寬度，關鍵在于在接近最大照明區(qū)域幾何陰影的邊界。兩個主要最大值之間的光觀察是振蕩的，光的相對強度幾乎為1;從兩個主要最大值延伸到超出幾何陰影區(qū)域，光強度的單調(diào)下降最終達到零。下面我們讓取縫寬a=0.3mm，讓距離z分別為0.3dm，1dm，6dm得出的圖像如下：圖2.5距離為8dm的光強分布當您改變衍射屏幕和接收屏幕之間的距離以增加距離時，您可以看到明亮的條紋間隔開，中央明亮的條紋更寬，振動也減少。主正在慢慢接近在y=0時，中心直到母版存在。邊緣逐漸褪色。當我們將距離增加到一定值時，菲涅耳衍射轉換成弗勞恩霍夫衍射。2.3.2基于菲涅爾變換的雙隨機相位編碼采用菲涅耳衍射算法形成的的兩個任意相位編碼系統(tǒng)，不但可以使兩個任意相位掩模作為密鑰，而且還與系統(tǒng)隨機編碼系統(tǒng)進行比較。兩個菲涅耳衍射之間的距離也增加。不僅可以將兩個菲涅耳衍射之間的距離用作鍵，而且可以將入射波的波長用作鍵，從而增加鍵的數(shù)量并提高系統(tǒng)的安全性。此外，使用傅立葉衍射代替傅立葉變換，并且在光學實現(xiàn)系統(tǒng)中不再需要透鏡，這簡化了實驗設置。2.3.3基于Arnold和菲涅爾數(shù)字全息的圖像置亂加擾結果恢復圖像編碼和恢復的步驟主要包括：（1）運用Arnold方法對起始圖像做變換；（2）對變換后的圖像再進行全息變換；（3）對計算全息圖像做濾波處理;（4）用基于菲涅爾再現(xiàn)的方法對全息圖進行重構;通過對計算全息圖像做Arnold逆變換和加強處理以便于后續(xù)恢復圖像，將菲涅爾衍射的參數(shù)設置為衍射距離d=30cm，波長輸入=630nm，參考光波和z軸方向A=6.實驗模擬結果如圖3所示。實驗開始，通過Arnold迭代操作原始圖像（圖2-6（a））30次，之后通過菲涅爾變換的方法生成全息圖像。可得到（圖2-6（b））。當重建波的參數(shù)與入射波相同并經(jīng)過30次阿諾德逆變換后（圖2-6（圖2（c）），重建圖像可以清楚地識別原始圖像。結果表明所得到的加擾圖像如圖（2-6（b）所示），具有較高的機密性和隱蔽性。人類視覺無法判斷其原始圖像，圖像內(nèi)容加密或圖像水印預處理可以取得更好的效果。運用程序三進行置亂實驗結果：恢復圖像SEQ恢復圖像\*ARABIC1置亂后圖像SEQ置亂后圖像\*ARABIC1原始圖像SEQ原始圖像\*ARABIC1恢復圖像SEQ恢復圖像\*ARABIC1置亂后圖像SEQ置亂后圖像\*ARABIC1原始圖像SEQ原始圖像\*ARABIC12、圖像置亂的安全性和靈敏度分析實現(xiàn)了基于Arnold變化[17]的數(shù)字圖像描繪方法，以保證算法的安全性和算法的安全性。此外，如果未經(jīng)授權的人獲得或執(zhí)行使用圖像掙扎的方法，則應用程序實際上可以容易地恢復原始圖像。使用Arnold轉換方法的組合鍵不僅提高了安全性，還提高了干擾效果-當距離為d時，菲律賓菲涅耳全息圖輸入時信號被偏轉然后，轉換數(shù)字全息圖和Arnold加密方案，并且光路是可逆的（如果攻擊者不知道事件的參數(shù)d，則是小的）。在此波長下，無法正確獲得原始圖像。圖中顯示了結合Arnold變換和菲涅耳數(shù)字全息的圖像置亂方法的模擬結果。圖2-6（a），（b）顯示30cm，偏差為0.5cm，原始圖像無法從圖（c）的衍射中正確恢復，并且（d）當再生10nm時可以看到a。當入射波長為630nm時，原始圖像變化不能在圖2-6（e）所示的可見衍射距離內(nèi)正確再現(xiàn)。當距離為0.3cm時，再現(xiàn)臨界波長，波長為3nm。。圖像加密可以顯著提高圖像加密的安全性。圖2-61SEQ圖2-6_1\*ARABIC1圖2-7SEQ圖2-7\*ARABIC13、基于菲涅耳數(shù)字小波和全息變化的圖像文件加密a.加密圖像的嵌入和提取隱藏圖像通過數(shù)字全息轉換過程從菲涅耳轉換為數(shù)字全息水印圖像，然后將數(shù)字全息水印圖像和原始圖像分成四個子塊，最初進行小波分解，最后將數(shù)字嵌入相應的子塊中在較大的小波系數(shù)中，在數(shù)字全息方法菲涅耳中，隱藏圖像尺寸為128×128像素，灰度256，隱藏圖像為數(shù)字全息圖，嵌入數(shù)字全息圖水印的過程水印圖像與原始圖像之間的對應關系為0.999，難以將嵌入的水印信號和提取的水印圖像與原始圖像進行比較。水印圖像的相似度為0.83，提取的水印圖像也清晰可辨。b.剪切操作對加密圖像再現(xiàn)的影響從圖2-9（b）的中間切出水印圖像，該圖顯示圖像的三分之一被切除并且整個圖像被嚴重損壞，但是可以識別提取的水印。圖2-8SEQ圖2-8\*ARABIC1

全息水印圖像的嵌入與提取3.1全息水印圖像的嵌入為了幫助提高數(shù)字水印信息的安全性，全息圖像在放入之前首先進行加密和解密。有很多圖像編碼算法，如Arnold置亂，仿射變換，騎士游行，現(xiàn)場比賽等.Arnold變換算法是非常簡單且具有顯著影響的變形碼周期性，已被廣泛應用于數(shù)據(jù)隱藏方面，使Arnold變換全息水印相關水印蠕變損傷，隱藏當前信息，最好是100個加密周期。對抗壓縮數(shù)字全息為了提高水印能力，我們提出了一種基于DCT數(shù)字全息水印技術的方法，因為離散余弦變換是一種真正的轉換，具有良好的能量壓縮能力，可以利用人類視覺系統(tǒng)（HVS））其特性DCT域，也就是說，圖像信號能量等級的低頻隨著頻率的增加而變化，能量迅速下降，考慮到人眼對高頻分量的低頻分量具有更好的主觀視覺靈敏度，所以水印信號被加到中頻分量上。原始圖像，造成圖像水印原始圖像和主觀視覺差異，JPEG壓縮頻率損壞大，只要壓縮比不大，e-IF信息不會廣泛破壞，破壞應用于IF信號的水印也很小，這提高了承受壓縮水印的能力。因此，該算法是在本文檔中描述的離散余弦變換域中實現(xiàn)的數(shù)字全息水印嵌入。原始載波圖像被分割成M×10×M×8×8維圖像塊qk（u，v），并且根等式（7）中所示的二維離散余弦變換公式（DCT）使每個圖像塊前進?！?塊Qk（ζ，?）可用，由總共64個DCT組成。圖4顯示了DCT域中不同頻率的協(xié)同分布。頻率系數(shù)和余數(shù)是中頻系數(shù)。水印信息H（x，y）嵌入在中心頻率部分。為了增強嵌入信息的隱蔽性和強度，使用Z字形掃描方法對DCT系數(shù)進行分類，并將歸一化的再印象信息浸入以下公式中。Ik'（x，y）=I（x，y）+αHk（x，y）（9）其中：下標k表示圖像塊，a是水印強度，值在[0,1]之間。必須正確選擇，過多影響嵌入水圖像的質(zhì)量并且不完整。在本實驗中，水圖像提取效果太小，值為0.25。在DCT系數(shù)矩陣上進行完全掩埋，逆Z字形掃描和IDCT變換以獲得水圖像。

3.2全息水印信息的提取和恢復抽象的數(shù)字水印嵌入處理是相反的并且操作在三個進行，根據(jù)上述絕緣方法中，在圖像載體和水分的圖像，并繼續(xù)DCT的變換根據(jù)等式進行用于對應的DCT系數(shù)矩陣.DCT系數(shù)獲得的對象到鋸齒形掃描分離，然后將水加入該水印，從合并的所有地點提取的水印信息，并且變換IDCT使用等式執(zhí)行來獲取信息，以獲得水印的完整信息，由于水印圖像被按下與擾頻加密，應該用于解密.前兩種方法：使用在阿諾德周期性變化，通過將對象加密n次到正Tn變換獲得所獲得的圖像，并且可以獲得加密前的圖像信息，其中T是N命令矩陣中的二維Arnold變換周期。使用Arnold的逆變換在加密之前，圖像經(jīng)歷相同的逆變化并且可以獲得正確的全息圖。在本文中，第一種方法用于對編碼圖像執(zhí)行Tn正變換以獲得解碼圖像。在獲得解碼水印全息圖之后，通過重建再現(xiàn)光路和菲涅耳全息圖公式，可以恢復相應的水印信息。因為全息圖是三維圖像，所以相應的變換周期是T=384。通過色譜法生成，可以掃描在不同的衍射距離處獲得各種重建圖像，從而實現(xiàn)立體水印信息的提取。通過動態(tài)3D全息顯示，全息計算實現(xiàn)高效存儲和快速傳輸全息計算，但是具有大量信息，這不利于傳輸和存儲并有大量的全息圖非常重要的非常完整的全息圖的主體是非常大的，首先是壓縮全息圖，然后嵌入水印，以方便隱藏偽裝?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡技術小波神經(jīng)全息技術，由小波提供全息變換，并且通過實現(xiàn)特征提取的全息圖，代替在神經(jīng)網(wǎng)絡，函數(shù)逼近，提取出的特征向量的分類和壓縮全息解決，這樣的規(guī)則可以增益壓縮比12452.1并獲得發(fā)布的圖像實驗方法是關于該方法的可行性和有效性很好的佐證。結構簡單，使用快，可在很大的壓縮比下使用，可重現(xiàn)的圖像令人滿意。3.3全息水印信息的提取和恢復水印提取與嵌入過程[18]相反，并且分三步進行。首先，根據(jù)上述阻塞方法對載波圖像和水印圖像進行分段，并且根據(jù)等式執(zhí)行前向DCT變換為了獲得相應的DCT系數(shù)矩陣，對獲得的DCT系數(shù)矩陣執(zhí)行Z字形掃描命令，然后加上水印點以獲得嵌入的水印信息值，然后添加水印信息。從所有位置提取，組合并使用表達式執(zhí)行IDCT轉換以獲得完整的水印信息。由于水印圖像已通過加擾進行加密，因此需要先對其進行解密。有兩種解碼方式。Arnold轉換的周期可用于對已加密n次的圖像執(zhí)行Tn正轉換，以在加密之前獲得圖像信息。T是N階矩陣中二維Arnold變換的周期。使用逆Arnold變換，圖像經(jīng)歷相同數(shù)量的逆變換以獲得加密前的正確全息圖。在本文中，在本文中，第一種方法用于對編碼圖像進行Tn正則變換以獲得解碼圖像，水印圖像為512次，相應的轉換周期為T=384。。通過重建重建路徑和菲涅耳全息圖公式來恢復。由于全息圖是通過色譜法生成的三維圖像，因此可以在不同的衍射距離處獲得不同的重建圖像，從而提取立體水印信息。它已經(jīng)實現(xiàn)了。3.4全息水印實驗結果原始圖像（128×128） 擴頻后圖像（257×257） 擴頻后圖像的傅里葉計算擴頻后全息圖再現(xiàn)像全息圖原始圖像 振幅圖像相位圖像傅里葉計算全息圖通過比較水印圖像和原始公共圖像，仿真結果表明，水印嵌入后圖像仍然具有良好的視覺效果，水印對原始圖像的視覺性能影響不大，表明水印圖像。從圖像中提取，可以清晰準確地識別。并且可以清晰，準確地識別出水印圖像和水印圖像的穩(wěn)定性和有效性。提取算法得到驗證。 3.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡全息圖壓縮方法全息圖的發(fā)展為三維全息顯示提供了希望，實現(xiàn)全息圖的存儲和通信對于真正意義上的動態(tài)三維表示非常重要。要將具有大量信息的全息圖應用于實際傳輸，首先要考慮的是壓縮圖像質(zhì)量。由于來自全息圖的信息大于來自二維運動圖像的信息，因此壓縮技術成為有效存儲和傳輸?shù)闹匾黝}。3.5.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡概念神經(jīng)BP網(wǎng)絡是一個可以響應并提供錯誤反饋的網(wǎng)絡。它可以通過在相反方向上擴展錯誤來改變網(wǎng)絡的某些參數(shù)。它通常由三部分組成：隱藏的輸入，輸出和層。隱藏的層不僅可以是一個層，還可以是很多層。網(wǎng)絡輸入層到達然后通過隱藏層傳遞到輸出層。計算輸出數(shù)據(jù)與原始輸入數(shù)據(jù)之間的誤差，并與預設誤差進行比較。如果未達到預設值，則在此情況下對于反向傳播，通過重復這些操作來優(yōu)化和改變網(wǎng)絡的權重和閾值，直到最終輸出誤差達到預定的最小誤差。BP的神經(jīng)網(wǎng)絡可以有效地解決一些非線性問題，但在執(zhí)行期間在網(wǎng)絡訓練中，收斂速度有時會變慢，有時會達到降低某個局部極值并且不再尋找最優(yōu)解。3.5.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮全息圖的可行性分析在使用前建立模型時，以便于后期對數(shù)據(jù)進行壓縮和處理，使深層隱形的神經(jīng)元數(shù)量遠低于輸入輸出層，記為K，這里都設為N，并且K<N。在壓縮時，由于有K<N，因此圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)诫[含層時，隱含層保存的圖像數(shù)據(jù)加上網(wǎng)絡權值和其他網(wǎng)絡參數(shù)的數(shù)據(jù)總量就會少于輸入層輸入的圖像數(shù)據(jù)量，這說明我們減少了原始圖像的數(shù)據(jù)。壓縮比CR如公式所示 (3-1)式中為壓縮后數(shù)據(jù)量，為壓縮前數(shù)據(jù)量。在圖像重構過程中時，網(wǎng)絡根據(jù)接收到的網(wǎng)絡權值和其他網(wǎng)絡參數(shù)將圖像數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡的隱含層傳到輸出層實現(xiàn)全息圖的解碼，解碼后的圖像經(jīng)圖像預處理的逆過程，即可恢復出全息圖。當用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行處理時，隨著輸入的樣本數(shù)據(jù)的增加，網(wǎng)絡的復雜性也會相應的增加，這時在訓練過程中，網(wǎng)絡的收斂速度就有可能降低，因此，對于輸入的樣本數(shù)量的控制十分必要，為此，需要對全息圖進行分塊以確定輸入的樣本數(shù)。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的傳遞函數(shù)通常是S型函數(shù)，其輸出值通常在0和1之間，因此樣本數(shù)據(jù)必須標準化。理。全息圖的小波域BP神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮：全息圖[20]的信息傳播類似于隨機自相似的像素之間的非線性分布對應于神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元之間的連接具有魯棒性強，再現(xiàn)的質(zhì)量因此，雖然使用神經(jīng)網(wǎng)絡處理全息圖更合適，但是存在諸如網(wǎng)絡訓練的收斂慢和對局部最小值敏感的問題。為了克服這個缺點并將全息圖視為非均勻的。訓練樣本的分布特征，希望學習高密度數(shù)據(jù)區(qū)域的高分辨率和薄區(qū)域的低分辨率，以獲得更好的壓縮效果。該算法將小波分析的多分辨率優(yōu)勢應用于神經(jīng)網(wǎng)絡，不僅是不同決議的學習問題區(qū)域溶解，而且還提高了網(wǎng)絡的收斂速度相當，并減少網(wǎng)絡和更好的網(wǎng)絡性能獲得不具有強大特征提取算法，和封閉的隨機噪聲，特別適合的非壓縮靜止和非線性信號，如全息圖。根據(jù)上述思想，設計了算法的結構圖。如圖31所示。圖3-1算法結構圖SEQ圖3-1算法結構圖\*ARABIC圖3-1算法結構圖SEQ圖3-1算法結構圖\*ARABIC1壓縮算法分兩步完成：首先將小波壓縮域處理，模式?jīng)]有全息圖，然后將皺紋神經(jīng)網(wǎng)絡轉換成多個圖像分辨率，并將圖像分解成不同的空間。通過小波變換得到的預處理算法，以及加權小波的副產(chǎn)品，用于信號提取和神經(jīng)網(wǎng)絡中提取的特征向量和分類替換函數(shù)的調(diào)整等功能。必須壓縮，小波變換，然后神經(jīng)BP網(wǎng)絡進入并被壓縮。下面是處理小波域全息圖的步驟：具有N×N像素大小的全息圖和在處理之前顯示它的重建圖像生成并生成實驗結果。讀取并輸出并成為全息圖上的全息圖層波包分解。全局閾值因此相同閾值量化處理的高頻系數(shù)，由小波的高頻的固定系數(shù)變換得到。處理全息圖BP神經(jīng)網(wǎng)絡的處理：由于隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量小于輸入層中神經(jīng)元的數(shù)量，輸入層和隱藏層的變換可以看作是一個壓縮過程。隱藏和輸出層可以是圖3-2是BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像壓縮的示意圖。如果是輸入層的原始圖像，隱藏層是壓縮的結果，則是重建的圖像輸出層?？梢院苋菀椎乩斫猓臄?shù)量越少。隱層神經(jīng)元，壓縮比越高，壓縮比和質(zhì)量可以通過改變隱藏層中神經(jīng)元的數(shù)量來調(diào)整輸出圖像的輸出。圖3-2

第四章全息水印圖像防偽性能分析市場經(jīng)濟的不斷發(fā)展壯大，逐步深化的版權意識，品牌價值不斷提升，層數(shù)是不是假冒偽劣差，在這種環(huán)境下，防偽包裝越來越滿足提升的需求，并降低技術成本品牌，創(chuàng)造效益在一個虛假的增加，這取決于復雜的技術，特種材料等傳統(tǒng)的安全措施，在技術和網(wǎng)絡信息技術，環(huán)境條件目前都無法滿足全息水印可以提高采用了最新的研究成果，在信號處理，數(shù)字圖像處理，密碼學領域打假力度，并實現(xiàn)不要求在生產(chǎn)設備或材料的額外投資，并能很好地應用于抗防偽可以在信息系統(tǒng)的建設有助于“大數(shù)據(jù)”透明的，透明的和可追溯的商品信息，與經(jīng)濟發(fā)展潮流“互聯(lián)網(wǎng)+”防偽水印全息性能的防偽方法行一個好，成本低，適合經(jīng)濟的發(fā)展和應用前景是中國國家自然科學基金的子項目4.1影響水印穩(wěn)健性的因素首先，全息圖嵌入信息的數(shù)量是一個重要的參數(shù)，因為它直接影響水印的屬性。通過使用相同的水印方法，包括更多的信息，防水性能惡化。信息的嵌入依賴它可以解決所有權問題，甚至可能在此信息與國際標準書號（ISBN，大約10個阿拉伯數(shù)字）或國際標準記錄代碼（ISRC，大約12個字母，數(shù)字或字母）相同之前解決了所有權問題。您可以隱藏。包括版權年份信息換句話說，您必須在圖像中包含70個秘密。如果使用諸如糾錯編碼之類的技術來提高提取水印信息的準確度，則還需要增加嵌入比特的數(shù)量。應用水印和水印的可見性。增加魯棒性需要增加水印嵌入強度并相應地增加水印的可見性。還有圖像的大小和特征：圖像的尺寸和特征直接影響嵌入水印的魯棒性，這與水印的嵌入和提取算法有關，并且還與嵌入在水印中的信息量有關。密鑰的數(shù)量不影響水印的效果，但在保護水印方面起著獨特而獨特的作用在該算法中，密鑰的允許值范圍必須足夠大，以使窮舉攻擊方法無效。如前所述，視覺與水的健全性之間存在相互作用。因此，在正確評估和比較水印系統(tǒng)時，考慮水的可見性非常重要。定量量可用于評估水印的可見度。首先，基于像素的偏差度量是一個定量偏差度量，用它獲得的結果與主觀判斷無關，因此可以在不同方法之間進行公平比較。最常用的指令如下：信噪比（SignaltoNoiseRatio）：峰值信噪比（PeakSignaltoNoiseRatio）：圖像保真度（ImageF）：常用的性能評估攻擊方法需要對水印系統(tǒng)進行多次攻擊以便實驗，通過測試它在水印系統(tǒng)性能評估過程中的性能。這里使用的“攻擊”包括故意和非故意的攻擊。有意的方法是使用各種處理方法來去除水印。它們通常是不壞好意的。意外的攻擊一定會不可避免地影響水圖像的使用，例如壓縮和噪音的損失。4.2數(shù)字水印存在著如下的典型攻擊分析：傳統(tǒng)攻擊。傳統(tǒng)攻擊包括信號的一般處理，例如圖像壓縮，線性或非線性濾波，疊加噪聲，圖像量化和增強，圖像裁剪，幾何失真，模擬/數(shù)字轉換和圖像校正。2、IBM攻擊。這是針對可逆、非盲水印算法而進行的攻擊。設原始圖像為I，加入水印W的圖像為IA=I+WA。攻擊者首先生成自己的水印WF。然后創(chuàng)建一個偽造的原圖IF=IA-WF。也即IA=IF+WF，。這就產(chǎn)生無法分辨與解釋的情況。防止這一攻擊的有效辦法就是研究不可逆水印嵌入算法，如哈希過程。3、StirMark攻擊。為了在水載體圖像中包含特殊誤差，水印傳輸圖像用于執(zhí)行各種攻擊軟件方法，水印傳感器可以提取水印/水印攻擊信息。評估或。算法抵抗攻擊的能力。例如，StirMark可以重新排列水印向量。它類似于第一個將圖像提取到高質(zhì)量打印機然后在高質(zhì)量掃描儀上掃描圖像的過程中的錯誤。4、馬賽克攻擊。攻擊方法是首先將圖像分成許多縮略圖，然后將每個小圖像放在HTML頁面上以創(chuàng)建完整的圖像。普通的Web瀏覽器可以重新排列此圖像，而不會在中間留下空白。圖像和整體圖像效果-此圖像與原始圖像看起來相同，使檢測器無法檢測到違規(guī)。4.3數(shù)字水印抗攻擊檢測由于數(shù)字水印[23]可以承受實際應用中的各種攻擊，因此攻擊算法是衡量水印算法優(yōu)勢的重要手段。制作濾波器，幾何裁剪，圖像增強，馬賽克等。顯示了數(shù)字水印算法對一般圖像處理和攻擊的抵抗力。4.3.1抗剪裁攻擊全息圖受到惡性剪切攻擊，剪切區(qū)域為65x65,129x129和193x193，攻擊后的全息圖以數(shù)字方式再現(xiàn)，并通過主觀視覺效果和目標NC系數(shù)獲得再現(xiàn)圖像評估它。未剪切65×65129×129193×193 圖4-SEQ圖4-\*ARABIC1圖4-SEQ圖4-\*ARABIC2上圖中的結果表明，當全息圖受到剪切攻擊時，重建的圖像仍然具有良好的效果。隨著切割面積的增加，雖然重建圖像的質(zhì)量下降，但原始圖像信息仍然存在?？梢宰R別，因此全息圖對剪切攻擊魯棒性，充分體現(xiàn)了不可撕裂性的基本特征。

4.3.2抗旋轉攻擊全息圖逆時針旋轉5°，15°，25°和45°，攻擊后撕裂的全息圖以數(shù)字方式再現(xiàn)，結果如圖所示。 從上圖所示的結果可以看出，在傅里葉全息圖經(jīng)受旋轉攻擊之后，重建圖像的旋轉與由其自身重影圖像模糊的全息圖的旋轉同步，并且可以看出旋轉攻擊對它的影響較大，但主觀圖像仍能清晰地識別原始圖像的信息，因此全息圖對旋轉攻擊具有一定的抵抗力。

第五章總結由于全息圖具有自然編碼特性和不可撕性，因此將全息圖作為水印嵌入到被保護的圖像中不僅提高了水印的安全性，而且提高了水印的魯棒性。然而，與正常圖像相比，全息圖很大。嵌入的數(shù)據(jù)量很大：如果將其直接嵌入載體圖像中作為水印，則浸水的載體圖像的圖像質(zhì)量將劣化。此外，水印算法對于水印的不可見性和水印圖像的魯棒性也是至關重要的，因此，全息壓縮技術和水印算法的研究已成為一個主要問題，本文構建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮全息模型，取得了理想的效果。進行了有效的改進。這種改進的算法不僅使水印不可見，而且有效地提高了水印的魯棒性。本課題主要進行的工作和結論如下：針對題目全息圖像加密及水印防偽研究的國內(nèi)外發(fā)展進行的簡單的介紹。介紹了選題的目的和意義。一．主要介紹了全息圖理論的研究背景及現(xiàn)狀，二．介紹全息技術的理論依據(jù)，說明傳統(tǒng)的光學全息和計算全息的和區(qū)別，為計算全息在圖像加密方面的應用提供理論依據(jù)。三．主要介紹圖像加密的各種方法，重點介紹數(shù)字圖像水印技術。四．重點研究計算全水印圖像息水印技術中的菲涅耳全息圖的生成和再現(xiàn)的方法。根據(jù)數(shù)字圖像水印的嵌入及其提取原理，研究全息的嵌入與提取方法，用于數(shù)字圖像加密。五.進行算法設計與仿真實現(xiàn)。對嵌入水印的圖像進行加噪和壓縮的攻擊實驗，對實驗結果做數(shù)據(jù)分析和討論。1、介紹了全息圖、密碼學國內(nèi)外現(xiàn)狀。2、隨后對數(shù)字水印的基本理論和常見算法做出了分析概括，最后詳細地闡述了菲涅爾計算全息的生成、再現(xiàn)。3、在對離散小波變換和奇異值分解基本原理做了詳細介紹后。本文使用的DWT-SVD算法，不僅能夠保證水印具有良好的不可見性，并且受到噪聲攻擊、濾波攻擊、剪切攻擊、JEPG壓縮攻擊、旋轉和平移的幾何攻擊時，依然有較強的魯棒性。由于時間以及知識面等條件的不足，針對計算全息圖作為數(shù)字水印加密的研究并不全面，未來還有很多工作需要進一步討論研究，例如：1、重構的全息圖效果沒達到理想的狀態(tài)，因此，可以利用光學設備進一步對全息圖成像原理進行研究，改進重構質(zhì)量。２、目前對全息圖的評測標準并不完善，接下來可以逐步建立這種評價標準，使得全息圖能夠真正在實際應用中有同一套科學的理論體系。３、面對如今各種各樣的外界攻擊，水印技術也需要不斷改進，因此，如何能保證水印算法持續(xù)有效地抵抗各種攻擊也是今后需要深入研究的課題。從抗攻擊能力測試結果來看，本文分析的數(shù)字水印算法對一系列信號處理操作均具有較強的魯棒性。

致謝時光匆匆而過，又到了畢業(yè)季，這是我即將結束我大學四年學習的時候，一時間悲傷籠罩著我，沒反應過來就畢業(yè)了，這幾年學習取得的進步，成長和蛻變，有太多感慨難以言表。在畢業(yè)論文完成之際，我首先要感謝我的母校長春工業(yè)大學，感謝母校為我提供了一個提高自己、充實自己的平臺。緊接著，我要特別的感謝我的導師侯阿臨教授，從本論文的選題到研究方向的確定以及實驗數(shù)據(jù)的得出方面，侯老師都給我提供了很大的幫助，在學習和生活中，侯老師深厚的學術造詣、嚴謹?shù)闹螌W作風、對學生高度負責的態(tài)度以及寬廣的胸懷深深地影響了我，我將終身銘記恩師的教誨。而且我更要感謝在這半年與我并肩作戰(zhàn)，給予過我?guī)椭耐瑢W，在畢業(yè)前夕共同進步，完成畢業(yè)設計，除了知識以外，我還得到了其他更珍貴的東西——互助，學會了團隊合作，讓我這一生受益匪淺，心中常懷感激，慶幸總有人在我需要幫助時候給予我度過苦難的勇氣。伴我一路坎坎坷坷的成長，四年中收獲了最真摯的友誼。我的感激之情難以用語言來言表，只能用最樸實的語言去書寫我心中的感概。最后，我要感謝我的父母，同學們，他們對他們不斷的愛，鼓勵和關心的支持，這樣我才能輕松完成學業(yè)！我會盡我所能來學習更多并滿足他們的期望。

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