【正文】 ， 2020,95104. [11]劉九芬，黃 達(dá)人，胡軍全 .數(shù)字水印中的雙正交小波基 .中山大學(xué)學(xué)報， (4):15. [12]何東健，數(shù)字圖像處理，西安電子科技大學(xué)出版社， 2020. [13]求是科技 蘇彥華， Visual C++數(shù)字圖像識別技術(shù)典型案例， 2020. [14]張慧明，圖像處理算法的快速驗證平臺 [D].西安電子科技大學(xué)， 2020. [15]曾瑩，陳曉柱， VC++下的圖像處理算法 [J].電腦與電信， 2020. [16]王廣新，基于 FPGA的聲納圖像處理卡的設(shè)計與實現(xiàn) [D].哈爾濱工程大學(xué)， 2020. [17]譚林秋，基于 VC++的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的開發(fā)及算法研究 [J].西安理工大學(xué)， 2020. [18]聶絮飛，基于 VC++的圖像數(shù)據(jù)采集與界面化顯示研究 [J]。39。原圖 39。若該像素灰度值不為 0,則置為 255。 end, end, subplot(1,2,2)。 平滑處理實現(xiàn)代碼 %均值濾波法 %imfilter 的語法格式為： %B=imfilter(A,H) %其功能是，用 H 模板對圖像 A 進(jìn)行均值濾波， %取平均值濾波模版為 %H2=1/25[1 1 1 1 1； 1 1 1 1 1； 1 1 1 1 1； 1 1 1 1 1； 1 1 1 1 1]； I=imread(39。gaussian39。 pepper39。)。 J2=imfilter(I2,H2)。原圖像濾波后。 subplot(2,2,1),imshow(J)。 J=imfilter(I,H2)。 I3=imnoise(I,39。 I2=imnoise(I,39。)。二值化 39。 else image(i,j)=0。 image=double(A)。 subplot(1,2,1)。在這里，向?qū)熤乱猿绺叩木匆夂椭孕牡母兄x。從實驗結(jié)果上看，該 算法能夠滿足視覺上不可見性的要求，而且可以很好的保證加入水印后的圖像質(zhì)量，提取出的水印圖像清晰，視覺上看來與原始水印圖像幾乎一致，可以達(dá)到很好的水印效果。 4. 根據(jù)嵌入時設(shè)置的密鑰 k,并根據(jù)水印圖像的尺寸求得其置亂周期 T,對 W39。(i ,j)X (i ,j))/a (4 .4) 其中 ,X 39。 (HHn ， i,j)和x39。 和原始圖像 X都進(jìn)行三級小波分解，得到低頻分量的小波系數(shù)X39。本文經(jīng)過反復(fù)實驗， 高頻分量 a的取值范圍為 ～ 0 .08，低頻分量 a的取值范圍為 ～ 。(i ,j) (4. 3) 其中 X39。(HL,i,j) 、對角分量小波系數(shù) w39。 ，有較好的穩(wěn)定性，在圖像有一定失真的情況下，仍能保留主要成份，最后又將水印圖像經(jīng)小波分解后的低頻分量二次嵌入到原始圖像的低頻分量中。 基于小波變換的數(shù)字水印算法 將水印的嵌入位置選擇為原始圖像經(jīng)過小波三級分解后的中頻和低頻分量上。 嵌入水印的圖象 DCT 變換 提取分塊的水印信息 合并分塊水印并得到完整水印 結(jié) 束 開 始 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 29 仿真實驗采用的原始圖像為 382?382的灰度級圖像： 圖 原始圖像 水印圖像是 64?64的二值圖像： 圖 水印圖像 下圖是用 Matlab 軟件進(jìn)行試驗的結(jié)果 : 圖 原始圖像和水印圖像 圖 含水印圖像 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 30 圖 對嵌入水印的圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)攻擊，然后提取水印 實驗結(jié)果分析 在本算法中，運(yùn)用離散余弦變換嵌入水印，是嵌入在原圖像的低頻部分。 基于離散余弦變換的數(shù)字水印算法 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 26 離散余弦變換水印嵌入算法 數(shù)字圖像水印算法選擇二值化灰度圖像作為水印信息，根據(jù)水印圖像的二值性選擇不同的嵌入系數(shù)，并將載體圖像進(jìn)行 8 8的分塊，將數(shù)字水印的灰度值直接植入到載體灰度圖像的 DCT 變換域中，實現(xiàn)水印的嵌入。 4．計算嵌入水印幅度譜與偽隨機(jī)序列的相關(guān)性，并按照嵌入時的規(guī)則產(chǎn)生水印矩陣。當(dāng)水印元素為‘ 1’時， 用另一個偽隨機(jī)序列與幅度譜對應(yīng)元素進(jìn)行乘性疊加。置亂水印矩陣值為 0時用一個偽隨機(jī)序列與原始圖像的幅度譜進(jìn)行乘性疊加，矩陣值為 1時，用另一個偽隨機(jī)序列與原始圖像幅度譜進(jìn)行乘性疊加。 Dyson 和 Falk 分析了離散 Arnold 變換的周期性，給出了對于任意 N2， Arnold變換的周期 2/2NT? 。 注意到 ()式定義的 Arnold 變換實際上是一種點的位置移動，且這種變換是一一對應(yīng)的。yx為輸出 , 考慮其反饋 , 有 ?2,1,0,),(,m o d1 ???? njiPNAPP nnijnijnij () 通過離散點的置換 ,同時把圖像信息移植過來 ,當(dāng)遍歷了原圖象的所有點之后 ,便產(chǎn)生了一副新的圖像。實際上，可以令離散圖像的像素坐標(biāo)擴(kuò)展到一幅圖像上，對于一幅大小為 N N的圖像，有下述的 Arnold 變換 ? ?1,2,1,0,m od21 1139。假設(shè)圖像為 SyxS ??? ),(],1,0[]1,0[ 。這種有意義的水印具有無意義水印無可比擬的優(yōu)點。 在 matlab 實驗平臺結(jié)果如下圖： 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 18 圖 灰度化處理后的圖像 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 19 4 數(shù)字水印 典型算法 基于傅里葉變換的數(shù)字水印算法 引言 目前 ,圖像水印技術(shù)的研究對于水印魯棒性的要求比較高 ,有相當(dāng)一部分算法采用偽隨機(jī)噪聲來構(gòu)造水印 ,與之相應(yīng) ,采用相關(guān)性檢驗來檢測被檢測圖像中是否含有水印。彩色圖像中的每個像素的顏色有 R、 G、 B 三個分量決定，而每個分量有 255 中值可取，這樣一個像素點可以有 1600多萬（ 255*255*255）的顏色的變化范圍。當(dāng)一個圖像的大小增加之后，組成圖像的像素的可見度將會變得更高，從而使得圖像表現(xiàn)得“軟”。由于這一原因，圖像的銳化對孤立點或?qū)铝⒕€條的 邊緣增強(qiáng)作用十分明顯，但在一定程度上也會對噪聲信號產(chǎn)生增強(qiáng)作用。常規(guī)的銳化算法對整幅圖像進(jìn)行高頻增強(qiáng) ,結(jié)果呈現(xiàn)明顯噪聲。實際應(yīng)用中，平滑濾波還可用于消除噪聲，或者在提取較大目標(biāo)前去除過小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小間斷連接起來。 圖像二值化處理 二值化是數(shù)字圖像處理中一項最基本的變換方法 ,通過非零取一 固定閾值、雙固定閾值等不同的閾值化變換方法 ,使一幅灰度圖像變成了黑白二值圖像 ,將我們所需的目標(biāo)從復(fù)雜的圖像背景中提取出來 .閾值 [56]處理的操作過程是指定一個閾值 ,如果圖像中某像素的灰度值小于該閾值 ,則將該像素的灰度值設(shè)置為 0或 255,否則灰度值設(shè)置為 255 或 0。 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 13 3 圖像預(yù)處理算法實現(xiàn) 引言 在圖像處理的過程中，由于獲 取圖像的工具或手段的影響，使獲取圖像無法完全體現(xiàn)原始圖像的全部信息。針對特定的加密算法在理論上的缺陷，也可以構(gòu)造出對應(yīng)的削去攻擊。這樣，水印提取器就不可能、或者無法實行對水印的恢復(fù)和提取。 (1) 簡單攻擊（ simple attacks） 簡單攻擊是試圖對整個水印化數(shù)據(jù)（嵌入水印后的載體數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作來削弱嵌入的水印的幅度（而不是試圖識別水印或分離水?。?，導(dǎo)致數(shù)字水印提取發(fā)生錯誤，甚至根本提取不出水印信號。攻擊 是指那些帶有損害性、毀壞性的，或者試圖移去水印信號的處理過程。很多水印算法對這些幾何操作都非常脆弱，容易被去掉。目前的一些水印算法對現(xiàn)有的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（ JPEG 、MPEG ） 具有較好的魯棒性，但對今后有更高壓縮比的壓縮算法則不能保證也具有同樣好的魯棒性。它們通常包括： 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 11 1. 圖像壓縮 :圖像壓縮算法是去掉圖像信息中的冗余量。 數(shù)字水印的魯棒性問題和攻擊行為 數(shù)字水印的魯棒性問題 數(shù)字水印必須很難（希望不可能 ）被清除。 版權(quán)保護(hù)水印是目前研究最多的一類水印，版權(quán)保護(hù)水印主要強(qiáng)調(diào)隱蔽性和魯棒性，對數(shù)據(jù)量的要求相對較少。實際中，數(shù)字圖像、 音頻、 視頻的數(shù)據(jù)量十分龐大，在數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)上多以壓縮形式存儲和傳輸，壓縮后的內(nèi)容同樣應(yīng)視為真實。不僅水印的變換很容易被檢測到，而且易于對變化進(jìn)行空間分類和定位。為增強(qiáng)水印的說服力，增加視覺上的形象性，標(biāo)志水印采用具有一定代表性的標(biāo)志 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 10 圖像作為有意義水印。 半盲水印的檢測無需原作，但是需要某些與原作有關(guān)的信息，這些信息可能是原作嵌入水印時的某些參量，也可能是表征原作某些特征的信息。這種水印的檢測可以在任何擁有檢測環(huán)境的平臺上進(jìn)行，使用范圍較廣。 變換域的方法將水印添加到原始媒體的某種變換系數(shù)中實現(xiàn)嵌入，可以把水印加到 DFT域、 DCT變換域、小波變換域中等。水印相似 度檢驗的通用公式為： ???jijijijijiWWWSim,2, ?* () 數(shù)字水?。?W） /原始數(shù)據(jù)（ I） 待檢測 數(shù)據(jù)（ WI? ） 水印提取算法（ D） 估計水?。?W? ） /相似度檢測（ Sim） 私鑰 /公鑰（ K） 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 9 其中 W? 表示估計水印， W 表示原始水印， Sim 表示不同信號的相似度。這里密鑰 K 是可選項，一般用于水印信號的再生。所有的實用系統(tǒng)必須使用一個密鑰，有的甚至使用幾個密鑰的組合。二值圖像、灰度圖像或彩色圖像； 3D圖像等等。而作為水印信息的重要組成部分 —— 密鑰，則是每個設(shè)計方案的一個重要特色所在。 （ 4）水印容量：嵌入的水印信息必須足以表示多媒體內(nèi)容的創(chuàng)建者或所有者的標(biāo)志信息，或購買者的序列號，這樣有利于解決版權(quán)糾紛，保護(hù)數(shù)字產(chǎn)權(quán)合法擁有者的利益。 （ 3）魯棒性： 是指在經(jīng)歷多種無意或有意的信號處理過程后，數(shù)字水印仍能保持部分完整性并能被準(zhǔn)確鑒別。通過這些隱藏在多媒體內(nèi)容中的信息，可以確認(rèn)內(nèi)容創(chuàng)建者、購買者，或者驗證內(nèi)容是否真實完整。 （ 2） 離散傅立葉變換（ DFT）： 嵌入時首先通過對原始圖像（ DFT）然后將水印圖像嵌入到經(jīng)過變換后的圖像中，再經(jīng)過反傅里葉變換從而得到嵌入水印后的圖像；提取時把嵌入水印的圖像進(jìn)行傅里葉變換，從而得到水印圖像。 隨著水印算法研究的逐漸深入，對水印的魯棒性要求也越來越高，因此水印算法的研究也與更多的學(xué)科相結(jié)合，如通信與信息理論、圖像與語音處理、信號檢測 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 5 與估計、數(shù)據(jù)壓縮技 術(shù)、人類視覺與聽覺系統(tǒng)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用、電波傳播等。 Chae等人在 DWT系數(shù)上實現(xiàn)一種位擴(kuò)展嵌入水印的方法，該方法把信息大部分嵌入在低頻 DWT子帶，嵌入時水印的每位線性擴(kuò)展為 24位，同時原始圖像系數(shù)也擴(kuò)展為 24 位，根據(jù)一定的規(guī)則實現(xiàn)每個對應(yīng) 8位之間的嵌入；而檢測時做相反的過程提取水印，該方法具有一定的魯棒性，但提取水印時需要原始圖像。 Piva 等人提出了一 種基于 DCT域的水印算法，他們將一串隨機(jī)序列加到選定的圖像的 DCT系數(shù)中，并在算法中利用了 HVS的屏蔽性，從而更好地滿足了水印的不可見性，這種算法在提取水印時不需要原始圖像。由于它是在數(shù)字圖像感知比較重要的頻 譜部分嵌入水印，所以它在抵抗有損壓縮及其他圖像處理操作能力有很大提高，但它的缺點是提取水印時必須利用原始圖像。 上述的幾種方法在檢測水印時都需要原始圖像，水印的魯棒性不好，經(jīng) JPEG壓縮或其他圖像處理后容易被去掉。它首先隨機(jī)地選取一對像素值 (a,b)，假定 它們滿足一定的統(tǒng)計特性，如高斯分布 N(0,1)；然后對其中一個像素的灰度值加 1，對另一個像素的灰度減 1。 對空間域水印技術(shù)的研究 空域技術(shù)直接更改圖像的數(shù)據(jù)，通常是在圖像的亮度或彩色光帶或者在兩者之上加一個調(diào)制信號來嵌入數(shù)字水印。嵌入的水印信號應(yīng)當(dāng)不降低原數(shù)據(jù)的質(zhì)量、且在感覺上不易察覺（即不可見水印，可見水印由于容易受到攻擊，目前已不是研究的主流方向），能夠經(jīng)受一定的攻擊而不被清除，需要時可以通過檢測（提?。┣度氲乃⌒畔龛b別數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)