【正文】 ，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(shí)別技術(shù)典型案例， 2020. [14]張慧明，圖像處理算法的快速驗(yàn)證平臺(tái) [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(jì)與實(shí)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]。(i,j)是提取出的水印小波系數(shù) 。(LHn ,i,i)和 x(LHn ,i,j)、垂直分量小波系 數(shù) x39。(i ,j)是在原始圖像的 (i ,j)位置上嵌入的水印小波系數(shù)值，“ a”是嵌入強(qiáng)度 ,其取值應(yīng)權(quán)衡不可見性和魯棒性要求 ,a越大 , 水印雖越強(qiáng)壯，但是嵌入水印的圖像質(zhì)量就會(huì)降低。 置亂次數(shù) k作為密鑰； 3. 對(duì)置亂后的水印圖像 W’采用 Haar小波變換進(jìn)行一級(jí)小波分解，得到平w39。低通濾波等等。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 仿真實(shí)驗(yàn)程序與圖像 Matlab實(shí)現(xiàn)程序見附錄 B。 3．將二值水印用 Arnold變換置亂 4．產(chǎn)生兩個(gè)不相關(guān)的偽隨機(jī)序列 由于 DFT域的幅度譜具有對(duì)稱性，為了水印嵌入后保持這種對(duì)稱性不變，也為了確?；謴?fù)圖像像素值為實(shí)數(shù)，嵌入水印時(shí)采用對(duì)稱嵌入，即： ?? ??????? ??? ))9,9(())9,9(( )),(()),(( crFA m pl i t udecrFA m pl i t ude crFA m pl i t udecrFA m pl i t ude kk kk () 式中 ()Amplotude 為取復(fù)數(shù)的幅度， ? 為嵌入信息。類似的變換還有面包師變換。 ????????????????????? NyxNyxyx ? () 由此做迭代變換 ,記 A= ?????? 2111 ,式中 ??????yx為輸入 ,左端 ??????39。為了提高水印的安全性 , 在嵌入水印前用 Aronld 變換對(duì)水印圖像進(jìn)行了置亂 ,下面先介紹Aronld 變換。灰度圖像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級(jí)的分布和特征。 在 matlab 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)果如下圖： 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 16 圖 銳化處理后的圖像 圖像縮放處理 圖像縮放是指對(duì)數(shù)字圖像的大小進(jìn)行調(diào)整的過程。 圖像平 滑處理代碼 圖像平滑處理代碼見目錄 A（ ）。 常用的圖像預(yù)處理手段包括圖像大小的修改、圖像濃度的擴(kuò)展，圖像由彩色差到灰度的轉(zhuǎn)變、圖像二值化、圖像的銳化處理及圖像平滑處理等方法。 (3) 削去攻擊（ removal attacks） 削去攻擊試圖通過分析水印化數(shù)據(jù)，估計(jì)圖像中的水印，將水印化數(shù)據(jù)分離成為載體數(shù)據(jù)和水印信號(hào)，然后拋棄水印，得到?jīng)]有水印的載體數(shù)據(jù)，達(dá)到非法盜用的目的。在這里我們只考慮那些并不嚴(yán)重導(dǎo)致載體數(shù)據(jù)失真的攻擊方法。 3. 圖像量化與圖像增強(qiáng) :一些常規(guī)的圖像操作，如圖像在不同灰度級(jí)上的量化、亮度與對(duì)比度的變化、直方圖修正與均衡，均不應(yīng)對(duì)水印的提取 和檢測(cè)有嚴(yán)重影響。但是如果只能得到部分信息，如水印在圖像中的精確位置未知，那么破壞水印將導(dǎo)致圖像質(zhì)量的嚴(yán)重下降。 (5) 按照水印的用途 不同的應(yīng) 用需求造就了不同的水印技術(shù)。 (4) 按照水印的抗攻擊能力 按照水印的抗攻擊的能力可把水印分為脆弱水印、半脆弱水印和魯棒性水印。 對(duì)明文水印的檢測(cè)是在分析原始媒體數(shù) 據(jù)與含水印媒體數(shù)據(jù)差別的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，因而只能由原始作品的持有者進(jìn)行檢測(cè)，生成的水印難于被偽造。 空域的水印嵌入可以通過修改媒體的采樣值的強(qiáng)度值實(shí)現(xiàn)。具體算法將在后面詳細(xì)介紹。 數(shù)字水印嵌入的理論框架 數(shù)字水印嵌入過程基本框架示意圖如圖 ： 圖 水印嵌入算法 該系統(tǒng)的輸入是水印信息 W 、原始載體數(shù)據(jù) I 和一個(gè)可選的私鑰 /公鑰 K 。主要用于版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印屬于魯棒性數(shù)字水?。?Robust Watermarking），而易損水?。?Fragile Watermarking）， 主要用于完整性保護(hù)，這種水印同樣是在內(nèi)容數(shù)據(jù)中嵌入不可見的信息。 （ 4） 離散小波變換（ DWT）： 嵌入時(shí)首先對(duì)原始圖像進(jìn)行一級(jí)小波變換得到原始圖像的小波系數(shù)列，再對(duì)水印圖像進(jìn)行一級(jí)小波變換，得到水印圖像小波系數(shù)列，然后采用乘性將水印圖像小波系數(shù)列插回原始圖像的系數(shù)列中去，對(duì)得到的新的系數(shù)列進(jìn)行逆小波變換得到嵌入水印后的圖像；提取時(shí)對(duì)嵌入水印圖像做相應(yīng)的三級(jí)變換，然后利用逆小波變換進(jìn)行重構(gòu)得到了水印圖像。 Barni等人考慮人眼的視覺分布，根據(jù) Lewis等人提出的視覺掩蓋模型實(shí)現(xiàn)水印的自適應(yīng)嵌入，該方法考慮了視覺對(duì)各子帶方向的敏感特性，各子帶的亮度特性和紋理特性，具有很好的效果。接著在所選塊中，根據(jù)一定的規(guī)則挑選一些位于中頻的 DCT系數(shù)嵌入水印。該改進(jìn)算法對(duì) JPEG壓縮有一定的抵抗能力。作為數(shù)字化時(shí)代的一門新興技術(shù)，它尚未形成一套獨(dú)立完整的學(xué)科理論體系，但其重要的現(xiàn)實(shí)作用已經(jīng)引起國內(nèi)外眾多學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)和公司的極大興趣，成為當(dāng)前信息科學(xué)中的一個(gè)新穎且具有廣闊應(yīng)用前景的研究熱點(diǎn)。 訪問控制需要解決用戶的認(rèn)證及管理、對(duì)多媒體產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫的訪問控 制以及數(shù)據(jù)的安全傳輸?shù)葐栴}，該問題可由傳統(tǒng)的密碼學(xué)方法解決。 ：未經(jīng)版權(quán)所有者的容許將數(shù)字產(chǎn)品轉(zhuǎn)賣。 選題的背景 一系列數(shù)字化技術(shù)本身的可復(fù)制和廣泛傳播的特性所帶來的負(fù)面效應(yīng)，已成為信息產(chǎn)業(yè)健康持續(xù)發(fā)展的一大障礙，目前，數(shù)字媒體的信息安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和認(rèn)證問題變得日益突出，且已成為數(shù)字世 界中一個(gè)非常重要和緊迫的議題。隨之而來的副作用是這些數(shù)字形式的數(shù)據(jù)文件或作品使有惡意的個(gè)人和團(tuán)體有可能在沒有得到作品所有者的許可下拷貝和傳播有版權(quán)的內(nèi)容，例如，現(xiàn)代盜版者僅需輕點(diǎn)幾下鼠標(biāo)就可以獲得與原版一樣的復(fù)制品，并以此獲取暴利；而一些具有特殊意義的信息，如涉及司法訴訟、政府機(jī)要等信息，則會(huì)遭到惡意攻擊和篡改偽造等等。 二、侵犯版權(quán) ：未經(jīng)版權(quán)所有者的容許非法復(fù)制或翻印數(shù)字產(chǎn)品。 在數(shù)字產(chǎn)品的網(wǎng)上交易和傳輸中，有兩個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)問題需要解決：一是數(shù)字產(chǎn)品的訪問控制和安全傳輸；二是數(shù)字產(chǎn)品內(nèi)容的保護(hù)。 國內(nèi)外數(shù)字水印研究現(xiàn)狀 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 3 數(shù)字水印技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一項(xiàng)重要應(yīng)用研究，其學(xué)術(shù)特點(diǎn)在于它橫跨計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像信息處理、多媒體技術(shù)、模式識(shí)別、密碼學(xué)、數(shù)字通訊等眾多學(xué)科和領(lǐng)域。 Pitas改進(jìn)了上述算法，將原始圖像分成兩個(gè)集合 A 和 B ，對(duì)于集合 A 中的亮度值由一個(gè)正整數(shù)參數(shù) K控制來進(jìn)行水印的嵌入，即將 A 變成 A? ,則嵌入水印后的圖像變成 A? 和 B? ，然后通過計(jì)算統(tǒng)計(jì)量 q 來進(jìn)行檢測(cè)，將 q 的值和一個(gè)指定的閥值作比較來判斷是否含有水印。 Koch等人提出了一種基于分塊 DCT變換的數(shù)字圖像水印算法，該算法將圖像先分成 8 8塊，并對(duì)每一塊做 DCT，然后選擇其中的一部分作為修改的對(duì)象。 為了提高水印的魯棒性，人們研究人的視覺特性，實(shí)現(xiàn)水印的自適應(yīng)嵌入， 如Podilchuk 等人提出一種基于 DWT的自適應(yīng)水印方法。 （ 3） 離散余弦變換（ DCT）： 嵌入時(shí)首先把圖像分成無重疊像素塊，再經(jīng)過分塊 DCT變換，得到 DCT系數(shù)組成的頻率塊，然后將水印圖像放入 DCT的頻率塊，完成水印的嵌入，從而得到嵌入水印的圖像；提取時(shí)對(duì)嵌入水印圖像進(jìn)行 DCT變換，從而得到水印圖 像?？赡艿男盘?hào)處理過程包括信道噪聲、濾波、數(shù) /模與模/數(shù)轉(zhuǎn)換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。往往可以在信息預(yù)處理、嵌入點(diǎn)的選擇和調(diào)制控制等不同環(huán)節(jié)入手完成密鑰的嵌入。 水印的嵌入算法很多，從總的來看可以分為空間域算法和變換域算法。 數(shù)字水印的分類 數(shù)字水印可以從不同的角度進(jìn)行劃分： (1) 按照水印嵌入的位置 按照水印嵌入的位置 可把水印分為空域水印和變換域水印。但此類算法僅利用選定數(shù)據(jù)的固有特征進(jìn)行水印的嵌入和檢測(cè)，這樣在數(shù)據(jù)固有特征被破壞時(shí)，水印檢測(cè)較為困難，生成水印的魯棒性較差。水印技術(shù)的提高使得人們將制作者、產(chǎn)權(quán)者及購買者的標(biāo)識(shí)信息直接作為水印嵌入原始作品當(dāng)中，這就是標(biāo)識(shí)信息水印。 魯棒性水印主要用于在數(shù)字作品中標(biāo)識(shí)著作權(quán)信息，它要求嵌入的信息能夠經(jīng)受各種常見的惡意攻擊。當(dāng)然從理論上講，只要具有足夠的知識(shí)，任何水印都可以去掉。 2. 濾波 :圖像中的水印應(yīng)該具有低通特性，即低通濾波（如均值濾波和中值濾波）應(yīng)該無法刪掉圖像中的水印 ,事實(shí)上當(dāng)前很多針對(duì)水印的攻擊行為是用濾波完成的。 魯棒性好的水印應(yīng)該能夠抵抗各種水印攻擊行為。同步攻擊通常采用幾何變換方法，如縮放、空間方向的平移、時(shí)間方向的平移（視頻數(shù)字作品）、 旋轉(zhuǎn)、剪切、象素置換、二次抽樣化、象素或者象素簇的插入或抽取等。因此，以改善圖像數(shù)據(jù)、抑制不需要的變形或者增強(qiáng)某些對(duì)于后續(xù)處理來說比較重要的圖像特征為目的的圖像預(yù)處理在圖像處理的過程中就顯得非常重要。它的主要目的是消除圖像采集過程中的圖像噪聲，在空間域中主要利用鄰域平均法、中值濾波法和選擇式掩模平滑法等來減少噪聲；在頻率域內(nèi)，由于噪聲主要存在于頻譜的高頻段，因此可以利用各種形式的低通濾波器來減少噪聲。 圖像銳化處理代碼 圖像銳化處理代碼見目錄 A()。而灰度圖像是 R、 G、 B三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像，其一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為 255 種，所以在數(shù)字圖像處理種一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計(jì)算量變得少一些。因此 ,本章結(jié)合偽隨機(jī)序列與有意義水印 , 提出了基于傅立葉域相關(guān)性檢測(cè)的水印算法。39。此外，這種變換可以迭代地做下去。 1．子塊劃分 將原始圖像分成 8 8的圖像子塊 8,1),(),( 1 ??????? ? nmnmfnmf Kk k? () 2．對(duì)每一圖像塊進(jìn)行 DFT變換 ? ?8,1),(),( ????????? nmnmfD F TvuF kk 8,1 ???? vu () 然后做 FFT平移 ,對(duì)于二維矩陣將一、三象限與二、四象限互換，使得直流分量位于中間。 5．將水印矩陣用 Arnold 變換進(jìn)行置亂得到提取水印。這里提出的水印算法的魯棒性雖然不及一些需要原圖的水印算法，但是相比而言不需要未加水印的原始圖像，而且這種算法可以抵抗一些常見的攻擊方法，如： 旋轉(zhuǎn)、裁減。 小波變換 水印的嵌入算法 X和水印圖像 W； 2. 利用 Amold變換將水印圖像 W置亂，置亂后的水印記為 W39。(i,j )是嵌入水印圖 像的小波系數(shù)， X(i,j) 是原始圖像的小波系數(shù)，W39。 (LL3 ,i ,j)和 X(LL3 ,i ,j)、水平分量小波系數(shù) x39。(i ,j) 是含水印圖像的小波系數(shù)， X(i,j)是原始圖像的小波系數(shù)， W39。 同時(shí)，本算法還存在以下不足的地方：檢測(cè)時(shí)需要原始圖像，這在實(shí)際應(yīng)用中是很不方便的；沒有利用 HVS 來選擇水印的嵌入位置和強(qiáng)度；算法的通用性不好。 imshow(A,map), title(39。 end。 I1=imnoise(I,39。speckle39。title(39。 J1=imfilter(I1,H2)。salt amp。)。 %若該像素灰度值為 0,則不變 。 向所有關(guān)心和幫助我的人表示謝意 ! 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 36 附錄 A 圖像預(yù)處理代碼 [A,map]=imread(39。進(jìn)行 ( T k)次置亂操作 ,得到最終的提取水印圖像 W。(HHn ,i ,j)， n=1,2,3。 6. 按照新的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重構(gòu)得到含水印圖像 X39。(HH,i,j) 和低頻分量小波系數(shù) w39。為了權(quán)衡水印不可見性和魯棒性，決定優(yōu)先選擇在原始圖像小波分解后的第二級(jí)分量上嵌入水印。 具體方法如下： 設(shè) I是 M N大小的原始圖像， J是水印圖像大小為 P Q， M和 N分別是 P 和 Q 的偶數(shù)倍，把水印 J 加 載到圖像 I 中，算法分以下幾步進(jìn)行： 1. 將 I 分解為 (M/8) (N/8)個(gè) 8 8 大小的方塊 B；同時(shí)， J 也分解為 (M/8)(N/8)個(gè) (8P/M) (8Q/N)大小的方塊 V； 2. 對(duì)每一個(gè) B進(jìn)行 DCT 變換： DB=DCT(B)； 3. 加載水印對(duì)每一個(gè) DB和 V， s(i)為從 DB的中頻選出的加載的位置 ， 1≤ i≤ (8P/M) (8Q/N)， t(i)為水印 V 的位置坐標(biāo) ， 1≤ i≤ (8P/M) (8Q/N)，DB’ (s)=A V，其