【正文】 位論文 2 易被非法檢測的能力．必須能夠唯一地標志原始圖像的相關(guān)信息，任何第三方都不能偽造他人的水印圖像． (2) 不可 感知 性 在宿主數(shù)據(jù)中隱藏的數(shù)字水印應(yīng)該是不能被感知的，即加入水印后宿主數(shù)據(jù)不能有視覺質(zhì)量的下降，與 原始數(shù)據(jù) 對比，很難發(fā)現(xiàn)二者的差別．不可感知包括兩方面的含義，一個是指感官上的不可感知，一個指的是統(tǒng)計上的不可感知．感官上的不可感知就是指從人類的感官角度看，嵌入水印的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)之間完全一樣，通過人的視覺、聽覺無法覺察宿主數(shù)據(jù)中因嵌入數(shù)字水印而引起的變化．統(tǒng)計上的不可感知性是指，對大量的用同樣的方法經(jīng)過水印處理過的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，即使采用統(tǒng)計方法也沒有辦法確定水印是否存在． (3) 可 證明性 數(shù)字水印 能夠 為宿主數(shù)據(jù)的產(chǎn)品歸屬問題提供完全和可靠的證據(jù)．數(shù)字水印可以是已經(jīng)注冊的用戶號碼．產(chǎn)品標志或者有意義的文字等，它們被嵌入到宿主數(shù)據(jù)中，需要時可以將它們提取出來，判斷數(shù)據(jù)是否受到保護，并能夠監(jiān)視被保護數(shù)據(jù)的傳播以及非法復(fù)制，進行真?zhèn)舞b別等．一個好的水印算法應(yīng)該能夠提供沒有爭議的版權(quán)證明． (4)水印容量 水印容量又稱為數(shù)據(jù)有效載荷，是指在單位時間內(nèi)或在一個作品中，在某些場景下有效編碼的比特數(shù)．大多數(shù)的算法水印容量都比較小，大的水印容量加大了算法設(shè)計的難度．為抵抗各種變換，水印通常需要在數(shù)字媒 體中按照一定的排列方式反復(fù)加入多次，當水印信息本身較大時，會導(dǎo)致重復(fù)次數(shù)減少，同時就會導(dǎo)致檢測結(jié)果的不可靠． (5) 魯棒性 數(shù)字水印 應(yīng)該 很難被去除．在不能得到水印的全部信息 (如水印數(shù)據(jù)、嵌入算法、嵌入位置、嵌入密鑰等 )的情況下，只知道部分信息，應(yīng)該沒有辦法完全去除水印，任何試圖完全破壞水印的操作將對載體的質(zhì)量產(chǎn)生嚴重破壞，使得載體數(shù)據(jù)無法使用．一個好的水印算法應(yīng)該對信號處理、通常的幾何變形，以及惡意攻擊具有魯棒性．衡量一個水印算法的魯棒性，通常使用下面這樣一些處理． ① 濾波、平滑處理．水印應(yīng)該具有低通特性 ，低通濾波和平滑處理應(yīng)該無法刪除水印． ② 數(shù)據(jù)壓縮處理． 圖像 、聲音、視頻等信號的壓縮算法是去掉這些信號中的不重要部分．通常水印的不可感知性就是將水印嵌入在宿主數(shù)據(jù)對感知不敏感的部位，而這些不敏感的部位經(jīng)常是被壓縮 算法 所去掉的部分．所以，一個好的水印算法應(yīng)該將水印嵌入在宿 主數(shù)據(jù)的最重要部分，使得任何壓縮處理都無法將其去除．當然這樣做可能會降低宿主數(shù)據(jù)的質(zhì)量，但是只要適當選取嵌入水印的強度，就可以使得水印對宿主數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響盡可能的小，不至于引起察覺． ③ 幾何失真． 目前 的大部分水印算法對幾何失真處理都非常脆 弱，水印很容易被擦除．幾何失真包括圖像尺寸大小的變化、圖像旋轉(zhuǎn)、裁剪、刪除或添加等． ④ 量化與增強．水印應(yīng)該能夠抵抗對宿主數(shù)據(jù)信號的 A/D、 D/A 轉(zhuǎn)換、重采樣等處理，以及一些常規(guī)的圖像操作，如圖像在不同灰度級上的量化，亮度與對比度的變化、圖像增基于離散小波變換的數(shù)字水印算法 3 強等，都不應(yīng)該對水印產(chǎn)生嚴重的影響． 數(shù)字水印的國內(nèi)外 研究現(xiàn)狀 在 國外 ，自從 1994年的 IEEE國際圖像處理會議上， 了“數(shù)字水印”的概念以來，數(shù)字水印技術(shù)有著突飛猛進的發(fā)展， 1992年的關(guān)于水印文章只有兩篇，到 1998年就猛增到 103篇．并且越來越多有影響的國際會議 (如 IEEE ICIP、 IEEE ICASSP、 ACM Multimedia等 )以及一些國際權(quán)威雜志 (如 Proceedings of IEEE、 Signal Processing、 Communications of ACM等 )相繼出版了數(shù)字水印的專輯．研究數(shù)字水印的機構(gòu)，如麻省理工學(xué)院的媒體實驗室、明尼蘇達大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、南加州大學(xué)等，以及NEC公司、 IBM公司等，都一直在致力于信息隱藏技術(shù)方面的研究，并已取得了大量研究成果．基于小波變換的數(shù)字水印同 時也在不斷的發(fā)展和進步， Kunder等人最早提出將水印嵌入到 DWT(DiscrctewaveletTransform)域，其算法首先將圖像和水印進行小波變換，然后將特定子帶的水印信號縮放后嵌入到相應(yīng)圖像子帶上，最后經(jīng)過小波逆變換得到嵌入水印后的圖像．現(xiàn)在基于 DWT域的數(shù)字水印不僅能夠應(yīng)用于圖像，以及在語音和視頻文件中也有較好的效果．而且小波變換和基于空域的水印算法比較，在抗干擾，魯棒性等方面有更好的效果． 在國內(nèi)，小波變換的研究也很廣泛．文獻 [9]通過對圖像矩陣奇異值分解 ( SVD) 的分析，提出一種基于 SVD 的數(shù)字水印方案．該方法將高斯隨機序列作為水印進行嵌入 , 通過相關(guān)檢測判斷水印存在與否，對幾何攻擊具有很強的魯棒性．周波 [i]提出了基于奇異值分解的抗幾何失真的數(shù)字水印算法，算法很新穎，但是該算法在抵御其它一些攻擊上效果不是很理想 ,如噪聲攻擊和 JPEG 壓縮等．陶鋒 [ii]提出了基于 DWTSVD 的圖像盲水印研究，將水印嵌入到一級 DWT 變換后的低頻分量進行分塊再作奇異值分解的奇異值當中．張割，左運興 [iii]提出的基于 DWT SVD 分解的數(shù)字水印方案，將載體圖像進行一級 DWT變換后，將水印的奇異值嵌入到低頻和 高頻分量當中． 本文的研究內(nèi)容 本文研究一種新的基于小波變換和奇異值分解的水印方案：對載體圖像進行多尺度小波變換，將作為水印的灰度圖像先作 Arnold 變換的置亂處理，將變換后水印圖像的奇異值嵌入到載體圖像的最后一級小波變換的不同分量的奇異值中．并且考慮到奇異值的第一個值對載體圖像有很大的影響，對第一個奇異值的破壞不能過大而采用嵌入強度小于其它系數(shù)的技術(shù)手段． 將經(jīng)過置亂的水印圖像進行奇異值分解的奇異值嵌入到小波變換的低頻和中高頻的奇異值中，嵌入的信息量少，魯棒性更強，安全性更好． 實驗表明，該方法抗幾 何失真，對一般的圖像處理操作具有較強的魯棒性．在誤碼率較高的情況下，仍能達到較高的峰值信噪比和相關(guān)性．并且對水印圖像采用了置亂技術(shù)，加強了安全性． 江南大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 4 基于離散小波變換的數(shù)字水印算法 5 第 2 章 數(shù)字圖像水印算法與抗攻擊性能分析 數(shù)字圖像水印系統(tǒng)的基本模型 圖像數(shù)字水印系統(tǒng)的基本思想是在一幅宿主圖像 (原始圖像 )中嵌入一個秘密信息 (即水印 )，而且要保證水印是不可覺察而且安全的，在知道水印嵌入過程中所有或部分密鑰的情況下，應(yīng)該可以恢復(fù)或檢測出嵌入的秘密信息． 數(shù)字圖像水印處理過程主要包括水印生成、嵌入 和檢測三個步驟．而整個水印系統(tǒng)還應(yīng)該包括外界的攻擊過程．整個數(shù)字 圖像 水印系統(tǒng)的基本模型如圖 21所示，圖中的虛線表示對應(yīng)項可以參與操作也可以不參與操作．數(shù)字水印生成過程 G的輸入為原始信息 m、 原始圖像 x 和水印生成密鑰 K1，輸出為待嵌入載體的數(shù)字水印 w．當然，在水印生成過程中也可以直接由密鑰生成水印序列而不需要原始信息．人們通常采用的水印形式是二進制序列，例如：由 偽 隨機序列發(fā)生器產(chǎn)生的偽隨機二進制序列信號．有時候，數(shù)字水印并不是通過生成算法生成的，而是直接將給定有意義的 圖形或圖標作為數(shù)字水?。谒∏度脒^程中，原始圖像 x，水印 w以及嵌入密鑰 K2經(jīng)過嵌入函數(shù) E，生成含水印圖像 xw．需要注意，盡管圖中的生成密鑰和嵌入密鑰都有虛線表示，但是為了保證水印算法的安全性必須確保至少有一個過程使用密鑰．通常，嵌入函數(shù) E用插入操作符 ? 作用在一組特征集 F(x)來描述 ，見式 (21)： wxFxF w ?? )()( (21) 在變換 域算法中，位于特征集 F(x)中的特征是圖像的變換域系數(shù) (例如離散余弦變換、離散傅立葉變換或小波系數(shù)等 )．而在空域算法中，水印被嵌入在圖像的亮度或色度分量中．一旦生成含水印圖像 xw，該圖像將在一定的媒介中傳輸或流通，一定會受到一些有意或無意的攻擊，從而得到可疑圖像 x? ．通常把根據(jù)檢測密鑰 K3(有時還需要原始圖像 x和原始水印 w)判斷可疑圖像 x? 是否存在水印的過程稱為水印檢測，而把根據(jù)提取密鑰 K3 (有時還需要原始圖像 x)提取可疑圖 像 x? 中的水印 w? 的過程稱為水印提?。ǔ＃诎∩傻乃√幚硐到y(tǒng)中，在提取出水印 w? 后有時還需要根據(jù)水印生成密鑰 K1對應(yīng)的解碼密鑰K4恢復(fù)所嵌入的信息 m? ，這個過程就是水印的解碼過程．有時，提取的水印 w? 沒有感知上的含義，這時需要計算水印 w? 和原始水印 w之間的相關(guān) 系數(shù)來判斷水印的有無，這個過程相當于先提取后檢測．為了描述方便，通常人們把這三個概念統(tǒng)稱水印解碼或水印檢測．檢測或提取密鑰 K， 可以與嵌入密鑰 K2相同也可以不相同；解碼密鑰 K4也可以與生成密鑰相同也可以不相同．在水印提取情況下，解碼函數(shù) D作用于需要確定版權(quán)的可能受損的圖像 x? ，并從 )?(xF 的特征中恢復(fù)水印 ，見式 (22): ))?((? xFDw? (22) 同時，在水印恢復(fù)的過程中，是否要求助于原始圖像，對數(shù)字水印的魯棒性以及安全性等方面都有不同的影響．明檢測 (有原始圖像參與檢測 )的水印算法具有較強的魯棒性[14]． . 江南大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 6 水印攻擊 對含有水印圖像的常見的攻擊方法分為有意攻擊和無意攻擊兩大類．有意攻擊一般分為以下幾類： 偽造水印的抽取 ， 多重水印 ， 偽造的肯定檢測 ， 統(tǒng)計學(xué)上的水印抽?。? 無意攻擊是可以通過改善水印系統(tǒng)來解決的，依照 Stirmark 和 Checkmark 等常用的水印測試基準程序，無意攻擊通常有： 剪切 ，亮度和對比度的修改， 增強，模糊和旋轉(zhuǎn) ， 在圖像中添加噪聲 ， 有損壓縮，如JPEG 壓縮 ，放大、縮小和旋轉(zhuǎn)等． 對于這些攻擊，好的水印系統(tǒng) 需要 具有一定的魯棒性，即經(jīng)過這些攻擊還能夠保證水印的正確檢測和提取 ，從而能達到保護的目的 ． 水印的檢測與評價 數(shù)字水印的基礎(chǔ)就是人眼對圖像信號的不敏感性．人眼對圖像有很大的感覺冗余，圖像信息隱藏就是要求在視覺沒有異常感覺的情況下，將信息嵌入到圖像中，水印嵌入隱藏的信息是水印信息，可以看作是信息隱藏的 一個特例．一般來說，對于相同的隱藏算法，載體圖像中嵌入的信息量越大，對宿主數(shù)據(jù)的修改就越大，圖像的視覺效果就越差．換句話說，對于同一個嵌入算法，載體圖像數(shù)據(jù)的改變程度與嵌入的數(shù)據(jù)量是成正比關(guān)系的，嵌入的數(shù)據(jù)量大，載體圖像的視覺效果改變就大，嵌入的數(shù)據(jù)量小則載體圖像的視覺效果 改變就?。菍τ诓煌那度胨惴?，嵌入的數(shù)據(jù)量大小就不一定與載體圖像視覺效果有特別直接的關(guān)聯(lián)．也就是說，對于不同的嵌入算法，可以做到嵌入的數(shù)據(jù)量有多有少，對載體圖像數(shù)據(jù)的改變程度也不一樣，但二者最后得到的視覺效果卻可以相差不大． 因此， 一個好的水印嵌入算法，應(yīng)該是能夠在引起視覺感知最小的情況下嵌入較多的信息．要對一個水印算法的優(yōu)劣評價，應(yīng)該建立對水印的評價準則．它不僅包括對水印魯棒性的評價，還應(yīng)該包括水印的嵌入而引起的載體失真的主觀和客觀評價． 水印的魯棒性取決于這樣幾個因 素 ：水印嵌入強度，嵌入信息的數(shù)量 等 ．嵌入的信息原始 圖像x 原始 信息m 生成 算法 G 嵌入 算法 E 攻擊 算法 A 檢測 /提取 /解碼算法D 生成 密鑰K1 嵌入 密鑰K2 檢測 /提取密鑰K3 解 碼 密鑰K4 wx w x? w 直接給定水印 w w? m? 水印存在？ 基于離散小波變換的數(shù)字水印算法 7 越多，水印的魯棒性就越低．水印嵌入的強度越大，則魯棒性越高．而水印的嵌入強度和水印的可感知性之間有一個折衷，水印健壯性高，就需要更強的嵌入，這反過來提高了水印的可感知性． 誤碼率是表征魯棒性強弱的一個指標，它能夠直觀的給出水印 的魯棒性強度． 因此，設(shè)計水印算法時要有一個公平合理的評價和比較，評價過程中要考慮水印的可感知性．通常有兩種方法對水印的可感知性進行評價，一個是主觀測試，另一個是客觀度量 [iv]． 本文是將視覺上可以直觀認知的 灰度圖像 作為水印，所以人眼的主觀評價可以作為水印抽取的一個評價標準．除此之外， 本文主要從三個方面來比較全面和比較可觀地檢測和評價水印的性能． (1) 相關(guān)性 相關(guān)系數(shù) nc 是一個 作為評價水印抽取算法的客觀標準，設(shè)原始水印為 W，提取出來的水印為 ?W ， 相關(guān)系數(shù)如式 (23)所示 ： ????????? ? ?? ?? ?? ????i ji ji ji j jiWjiW jiWjiWjiWjiW jiWjiWWWnc ),(),( ),(),(,),(),( ),(),(m i n),( (23) 相關(guān)系數(shù)在 0， 1 之間，其值越大，水印魯棒性越好．如果該相關(guān)系數(shù) nc 超過某一個閾值，就判定圖像中存在此 灰度 水印圖像． (2) 峰值 信噪比 一般來說，信噪比 SNR(Signal to Noise Ratio)與峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)是最通行