【正文】 化指的是 將 信息 以數(shù)字的形式進行存儲 ， 從而使 的信息可以大量存儲、 更加 輕易地 編輯和復(fù)制 。 本課題主要 便是 研究 在 變換域下的數(shù)字 圖像水印處理技術(shù) 。 過去 使用 傳統(tǒng) 方法的 安全 加密技術(shù)來對圖像數(shù)據(jù)進行加密處理 ， 到了今天 傳統(tǒng)信息安全 加密技術(shù) 已經(jīng)越來越 顯得 無力了 。面對當(dāng)今開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境 人們需要的是 對圖像信息的 實時傳播和 實時 共享， 而 傳統(tǒng) 的加密需要 一套復(fù)雜的密碼 系統(tǒng) ， 將 圖像文件 放入一個 外殼 程序 ， 再 對外殼 程序進行 加密 操作 ， 然而在現(xiàn)實 網(wǎng)絡(luò) 環(huán)境中對 圖像數(shù)據(jù) 信 息 進行傳統(tǒng) 外殼 程序 加密 處理 需要消耗 本就 有限 的資源 帶寬 ，拖慢本就不快的 網(wǎng)絡(luò) 傳播速度 ，對于實時傳播和實時共享帶來挑戰(zhàn) 。 數(shù)字水印技術(shù)具有 其 獨特的加密方法 ， 它通過 一定的 嵌入算法將具有特殊意義的水印 信息 隱藏在 目標 圖像 數(shù)據(jù)中， 所 要求 的是 嵌入 系統(tǒng)中的 水印 信息 不 可以將 原始 圖像 的 基本外觀 和 尺寸 大小 發(fā)生明顯的改變，也就是說 是 嵌入水印 不 可以 影響 原本 圖像 數(shù)據(jù)的 外在市場 價值，在水印系統(tǒng)提取水印信息的 階段 ，隱藏其中的 水印 信息 提取后 不 可以 無法識別 。 數(shù)字水印的起源與研究現(xiàn)狀 在人類歷史漫長的歲月中我們可以發(fā)現(xiàn) 很多 發(fā)明都有 水印技術(shù) 的 影子 。 今天我們使用的人民幣上用來識別真?zhèn)蔚木褪撬〖夹g(shù)，在各種防偽標識中 也都可以見到水印的出現(xiàn)。 在學(xué)術(shù)界的有關(guān)電氣電信的 權(quán)威雜志 上有關(guān) 數(shù)字水印技術(shù)的 論文 或?qū)ｎ}研究頻繁的 出 現(xiàn)例如 《 IEEE 會報》， 《 IEEE 通信選題》等 雜志 。 并且 不僅如此，國家自然科學(xué)基金， 86 973等項 目 中 數(shù)字水印 技術(shù)的規(guī)劃赫然在列 [12]。 在空域， 由 Trikel 等人 最先 提出 的 基于最低有效位的數(shù)字水印算法 [13]， Bender 等人提出 的有關(guān) Patchwork 方法及 用于 紋理塊映射 的 編碼算法。Kaewkamnerd 和 Kwon 等人利用 HVS在 DCT 域確定水印的嵌入位 置和強度 [17]。 Kundur 等人提出了基于小波變換的圖像融合水印算法方案。第二代水印算法主要基于內(nèi)容特征的方法，局部化了水印的 嵌 入與河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 4 提取，第二代水印技術(shù)己經(jīng)越來越受到研究者關(guān)注 [21]。 第二章 數(shù)字水印的 基礎(chǔ)知識，介紹有關(guān)數(shù)字水印的起點知識如 定義、基本特性、分類、應(yīng)用領(lǐng)域、以及應(yīng)用前景等，之后對數(shù)字水印幾 種經(jīng)典算法和常見攻擊方法進行簡要概括。 第六章 總結(jié)，通過對 兩種算法的 PSNR 和 NC 系數(shù)進行比較分析，客觀的對變換域下的數(shù)字水印技術(shù)進行 總結(jié)。 欲使 數(shù)字圖像 水印技術(shù) 在實際應(yīng)用中 作為一項值得信賴的 技術(shù)， 運用 到實際中的數(shù)字 圖像 水印 技術(shù) 最好 必須具有以下 技術(shù) 特性 [22]: （ 1）隱蔽性 :對于隱蔽水印系統(tǒng)，在 嵌入水印后，對于數(shù)字 圖像數(shù)據(jù) 本身影響不 可以太大， 圖像 質(zhì)量 不可以有 明顯的 下降，最大限度的不 被人 眼 所感知。 （ 5）低錯誤率 :水印檢測時出現(xiàn)檢測錯誤的概率必須相當(dāng)?shù)停ＷC 提取水印的準確率 。 （ 1)魯棒水印 系統(tǒng) 主要 特征是 要求 具 有 極 強的魯棒性和安全性， 比如 除了要 求在 平常河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 6 的 圖像處理 形式 （ 例 如：濾波、噪聲、 旋轉(zhuǎn)、剪切 、壓縮等）中 水印系統(tǒng)能正常運行外，還 要 能抵抗 暴力 攻擊 ，使用暴力方法直接抹去水印信息的能力 。易損水印 系統(tǒng) 在 面 對 平常的 圖像處理 形式 （ 例 如：濾波、 旋轉(zhuǎn)、 噪聲、替換、壓縮等）時要 有較強的 不可丟失性 ，同時 還 要求 具有對處理操作有 較強的敏感性，即 隨著原始目標圖 像數(shù)據(jù)的改變丟失 ， 提取水印時要將發(fā)生的改變和丟失信息的狀態(tài)表現(xiàn) 出來 ，基于這種 對 原始 信號 變 動 的 敏感 特點 ， 檢測者只需根據(jù) 易損水印的 改變 狀態(tài)就可以 得出原始 數(shù)據(jù)是否被 惡意修 改過 [23]。 基于此 目前 大多數(shù) 研究的數(shù)字水印 都 是盲水印。 典型數(shù)字 圖像 水印算法介紹 在數(shù)字水印系統(tǒng)中有關(guān)數(shù)字水印算法 的 研究成果可謂是琳瑯滿目 ，在 大量瀏覽 有關(guān)數(shù)字水印算 法的參考文獻進行研究閱讀后，不難發(fā)現(xiàn)， 當(dāng) 前 的數(shù)字水印算法一般都是在最初提出的幾種水印算法的理論基礎(chǔ)上，對 算法 的思想與技術(shù)方案做出的完善或改進，對數(shù)字水印系統(tǒng)能夠 繼續(xù)深入 研究的關(guān)鍵點就在于 要能夠 非常 熟悉傳統(tǒng) 的數(shù)字河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 7 水印 算法。但是由于嵌入 過程發(fā)生在 圖像 最低有效的像素 位上 ， 水印信息非常容易被惡意抹去，算法魯棒性不佳。典型算法主要有離散余弦變換算法和離散小波變換算法。 （ 2）離散小波變換算法 小波變換 的思想是經(jīng)由 傅立葉變換 思想發(fā)展 而來 ， 是 同時基于 空間和頻率的局部變換 算法 ，在頻域和時域同時 可以表現(xiàn)出 良好的局部化特征。然后 LL2 低頻子圖依 舊可以繼續(xù)分解 ， 隨著分辨率不斷的 減小，圖像的 能量 越來越集中 [25]。 （ 2） NEC 算法 NEC 算法在數(shù)字水印算法中占有重要地位 ，因為它 具有較強的魯棒性、安全性和透明性 。 基于生理 模型 的方法 不僅被 用于多媒體數(shù)據(jù)壓縮 ，數(shù)字水印系統(tǒng) 亦可以利用。 Arnold 置亂算法 （ 1） Arnold 置亂的定義 Arnold 變換矩陣為 1112F ??????? (21) 二維 Arnold 變換表達式為 ? ?39。 1 , 2 , , 1 ,x y x y N N??為圖像矩陣階數(shù) ， ? ?,xy 為原始圖像像素位置 ， ? ?39。, 39。 1 1 m o d39。 表 21 Arnold 變換周期 N 3 4 5 6 7 8 9 10 11 NT 4 3 10 12 8 6 12 30 5 N 25 32 48 64 100 128 256 480 512 NT 50 24 12 48 150 96 192 120 384 根據(jù)實驗表明 Arnold 變換具有周期性，也就是說圖像每變換一個周期置亂的圖像就會復(fù)原一次，根據(jù)此種特性我們可以在復(fù)原圖像時再進行 NT key? 次 Arnold 置亂即可復(fù)原圖像， key 即置亂時的次數(shù)。 并且 各種類型的數(shù)字水印算法都有自己的弱點 ， 總得來說 水印是 很害怕攻擊的 。 當(dāng)然也包括通過加上噪聲而額 意修改圖像，以減弱圖像水印的強度 。 那么水印的檢測 器 就無法進行 檢測 而失效 [26]。常見的操作 方法有線性濾波、通用非線性濾波、壓縮、加噪聲 等。被攻擊的水印系統(tǒng) 中水印 信息 仍然存在， 并 且 強度不會變化，但是水印信息會發(fā)生無法挽回的 錯位 ，難以 維持正常水印提取過程所需要的同步 性 要求 。針對特定 水印系統(tǒng)中的水印算法的設(shè)計理論，通常 可以構(gòu)造出 相 對應(yīng)的削去攻擊 對策 [27]。 數(shù)字水印的評估標準 數(shù)字水印主要有 以下幾個標準：魯棒性、 隱蔽性 、安全性和確定性，其中 魯棒性和 隱蔽 性最為重要，衡量這兩個指標，我們一般使用 相關(guān)系數(shù)和峰值信噪比來定量分析。)NC ww 值越小越好，這樣有助于提高檢測度。)( ) 39。 由 于 水印模型與通信系統(tǒng) 有很多相似之處 ，相對于原始圖像， 嵌入的 數(shù)字水印 信息 可以 近似的認為是隨機噪聲。 峰值信噪比 的計算方法如式（ 22）所示： ( , )( , )2102(m a x ( , )( , ) 1 0 l o g 1( , ) ( , ) )mnwmnII m nP S N R I wI m n I m nN?????????? ? （ 25） 式中單位是 dB,I 為宿主信號 ， w 為 水印信 號 ,wI 表示 水印信號， ( , )mn 表示像素點，IN 為圖像總得像素數(shù)。 （ 2）在實驗中發(fā)現(xiàn) ，在 變換域下對 所有系數(shù)中 的 高頻系數(shù)或?qū)蔷€系數(shù) 進行小范圍修改 所得到的圖像，人眼觀察時不會輕易發(fā)現(xiàn) 。 通過上述對視覺系統(tǒng)特性的了解，針對具體圖像，我們只要分析人類視覺系統(tǒng)模型中的可見閥值，保證嵌入時低于此門限，那么在觀察時是不會輕易發(fā)現(xiàn)圖像修改的痕跡。 基于 DCT 變換的數(shù)字水印 即 先對載體圖像進行 8 8 分塊后 再 進行 DCT 變換， 得到 1024 個小塊，每個小塊有 64 個 DCT 系數(shù)， 我們可以將這 64 個系數(shù)分為低頻、中頻和高頻系數(shù)，然后選擇在中頻系數(shù)中嵌入水印， 結(jié)合人類的感知習(xí)慣，將水印以適當(dāng)?shù)膹姸惹度?載體 圖像之中 ，這便是 DCT 算法的基本思想。 圖 32 經(jīng) DCT 變換后 得到圖像 系數(shù)的走勢 圖像在經(jīng)過 DCT 正變換后，已經(jīng)打亂并分散為不同的空間頻域，正因為如此在圖32 中可以 看出從左 上 往右 下看去 系數(shù)的絕對值大體逐漸變小， 以對角線為分割可以將系數(shù) 頻域空間 劃分為三個區(qū)域， 對角線右下區(qū)域 為高頻區(qū)，對角線和對角線 左 上半圖 31 圖像經(jīng)過 DCT 變換后的系數(shù) 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 15 部分為中頻區(qū)，直流系數(shù)附近的系數(shù)為低頻區(qū)。 DCT 變換由于頻率選擇不是基于最顯著分量所以對有損壓縮和低通濾波是具有很強魯棒性的。它作為一種加密處理 方式，有多種多樣的選擇和參數(shù)的設(shè)置都可以是可以自由控制。 第二步， 采用兩個 8 位 隨機序列作為水印 因子亦可作為嵌入水印的密鑰 。( , )kF uv 是替換后的系數(shù) ， ( , )kFuv 替換前的圖像系數(shù) ， ? 是嵌入強度因子， iW 是水印因子 。 Mark1=1 Mark1=0 結(jié)束 得到水印圖像 Mark=Mark1 P1P2 取出替換 的 8 個系數(shù)，將每個系數(shù)分別對 k1和 k2 取余，得到 p1，p2 進行 DCT 變換 嵌入水印后的圖像 開始 N Y 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 18 （ 3） JPEG 壓縮 圖像壓縮算法是 的目的就是把圖像中 多余的數(shù)據(jù)或者說是不重要的數(shù)據(jù)進行剔除 ,一般來說 經(jīng)過 壓縮后 的圖像 ,圖像中的 高頻分量作為多余信息舍棄 ,實驗中 我 采用JPEG 壓縮 方式 ， 壓縮 率為 80%來檢驗 離散余弦 算法 水印 系統(tǒng)的 抗有損壓縮的能力 。本實驗采用 imrotate 函數(shù)對圖像進行 30176。 （ 3）對水印的攻擊測試 1）加入 白 噪聲 圖 38 白噪聲攻擊結(jié)果 結(jié)果分析如下： 根據(jù)實驗結(jié)果做出分析 經(jīng)過 噪聲攻擊后的 圖像 其 圖像質(zhì)量有所降低， 從 離散余弦算法 水印系統(tǒng) 中提 取 的 水印與原始水印 相比 沒有 人眼可見的 變化， 說明該算法對于噪聲攻擊適應(yīng)性比較強。 （ 1） 高斯低通濾波后圖像 （ 2） 高斯低通濾波后提取的水印 （ 3） 與原水印比較 （ 1） 經(jīng)過 JPEG 壓縮的圖片 （ 2） 經(jīng)過 JPEG 壓縮后提取的水印 （ 3） 與原水印比較 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 21 4）圖像剪切 圖 311 圖像剪切后的結(jié)果 結(jié)果分析如下： 根據(jù)實驗結(jié)果做出分析 經(jīng)過裁剪后 圖像 尺寸明顯變小 ，會丟失一部分圖像信息 ，但是 經(jīng)過離散余弦 算法 水印系統(tǒng) 提取的水印依然可以清晰的辨認 出水印信息，說明該系統(tǒng) 對裁剪 攻擊 具有很好的魯棒性。 由于小波變換 是 時間窗和頻率 窗都可改變的時頻局部化分析方法，因此 小波變換在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低 的 頻率分辨率，在低頻部分具有較低的時 間 分辨率和較高的頻率分辨率， 將小波變換融入到數(shù)字水印系統(tǒng)中就可以廣泛使適應(yīng)基于低頻和高頻的攻擊 ，魯棒性較好 [31]。 請看式 44 和 45，便是 尺度函數(shù)的公式： 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 23 2, ( , ) 2 ( 2 , 2 )f f fj m nn x y n x m y n? ? ? （ 44）? ?2, ( , ) 2 ( 2 , 2 ) , , ,i j f f fj m n x y M x m y n i H V D? ? ? ? ? (45) 式中 i 的值代表二維小波函數(shù)上標值 H 、 V 和 D 。同一圖層 左上角的那個圖像塊具有低尺度特性，集中了原始載體圖像絕大部分能量信息 。 （ 2）對余下三個子圖進行畫直方圖操作，可以明顯發(fā)現(xiàn)子塊攜帶信息不是很多，全部集中在 一起，水平方向和垂直方向的細節(jié)子圖和對角線方向的細節(jié)子圖比較 ，顯然前者比后者系數(shù)及能