抗幾何攻擊的魯棒圖像數(shù)字水印算法研究的開題報告

抗幾何攻擊的魯棒圖像數(shù)字水印算法研究的開題報告一、選題背景近年來，隨著數(shù)字圖像技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)字水印技術(shù)也逐漸受到了廣泛的關(guān)注。數(shù)字水印技術(shù)可以將信息嵌入到原始圖像中，使得水印可見性低，但又具有不可篡改性和隱私保護的功能。數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用范圍涉及到版權(quán)保護、信息安全、數(shù)字證據(jù)等多個領(lǐng)域。然而，數(shù)字水印技術(shù)存在一些挑戰(zhàn)。其中一個主要問題是數(shù)字水印的魯棒性，即數(shù)字水印在受到一定攻擊（如旋轉(zhuǎn)、縮放、剪裁等）后能否被準確地檢測出來。為了提高數(shù)字水印的魯棒性，研究人員已經(jīng)提出了很多基于不同特征的數(shù)字水印算法，如基于頻域的算法、基于時域的算法、基于深度學習的算法等。二、研究目的和意義本文旨在研究一種抗幾何攻擊的魯棒圖像數(shù)字水印算法，以提高數(shù)字水印的魯棒性。該算法將針對常見的幾何攻擊進行研究，如旋轉(zhuǎn)、縮放、剪裁等，研究策略為在圖像的不同特征域中嵌入數(shù)字水印并進行特征選擇，從而增強數(shù)字水印對幾何攻擊的魯棒性。本文的研究對于提高數(shù)字水印技術(shù)的魯棒性，保障信息安全和知識產(chǎn)權(quán)保護具有重要的理論和實際意義，也有潛在的商業(yè)價值。三、研究內(nèi)容和方法本文的研究內(nèi)容主要包括以下三個方面：1.分析數(shù)字水印在不同特征域中的魯棒性特點，確定最優(yōu)的特征域以及相應(yīng)的數(shù)字水印嵌入方案。2.研究數(shù)字水印的特征選擇方法，通過特征選擇來優(yōu)化數(shù)字水印算法，提高數(shù)字水印的魯棒性。3.設(shè)計一種抗幾何攻擊的數(shù)字水印檢測算法，具體測試算法的性能以及對幾何攻擊的魯棒性。本文將采用以下方法進行研究：1.回歸分析和機器學習方法，分析數(shù)字水印在不同特征域中的魯棒性特點，確定最優(yōu)的特征域以及相應(yīng)的數(shù)字水印嵌入方案。2.特征選擇方法，優(yōu)化數(shù)字水印算法，提高數(shù)字水印的魯棒性。3.針對不同幾何攻擊類型設(shè)計相應(yīng)的數(shù)字水印檢測算法，測試算法的性能以及對幾何攻擊的魯棒性。四、預(yù)期結(jié)果預(yù)計本文的研究結(jié)果將具有以下特點：1.設(shè)計一種抗幾何攻擊的數(shù)字水印算法，提高數(shù)字水印的魯棒性。2.通過特征選擇方法，對數(shù)字水印算法進行優(yōu)化，提高數(shù)字水印的識別率。3.對數(shù)字水印算法在不同幾何攻擊下的魯棒性進行測試和評估，驗證其在實際應(yīng)用中的可行性和有效性。五、研究進展計劃本文的研究進展計劃如下：第一年：研究數(shù)字水印在不同特征域中的魯棒性特點，確定最優(yōu)的特征域以及相應(yīng)的數(shù)字水印嵌入方案，并設(shè)計特征選擇方法。第二年：設(shè)計一種抗幾何攻擊的數(shù)字水印檢測算法，進行算法測試以及對幾何攻擊的魯棒性評估。第三年：編寫論文，完成畢業(yè)設(shè)計。六、參考文獻[1]Xie,X.,Li,Y.,Li,X.,Li,J.,&Li,J.(2019).Robustimagewatermarkingusingsparsedeepneuralnetwork.SignalProcessing:ImageCommunication,79,1-12.[2]Yang,G.,Sun,H.,Wu,D.,Wu,X.,&Sun,Z.(2020).Robustwatermarkingfor3Dpointcloudsbasedondeepneuralnetwork.SignalProcessing:ImageCommunication,92,115947.[3]Wang,Y.,Liu,X.,&You,S.(2016).Ablindandrobustwatermarkingschemebasedonsurrogatesignalanalysis.SignalProcessing,122,90-103.[4]Huang,H.,Lin,C.,&Lee,J.(2018).Robustnessanalysisofimagewatermarkingtechniquesinfrequencydomain.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,53,265-271.[5]Maity,S.,Jena,S.K.,&Kundu,M.K.(2017).Robustimagewatermarkingusingdualtreecomp