【正文】 能碰到楊老師作為我們的指導(dǎo)老師實(shí)在是我們的榮幸。本文算法較好地解決了水印透明性與算法魯棒性之間的矛盾，使用該算法嵌入的水印具有較好的透明性，同時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明算法對(duì) JPEG壓縮、噪聲、低通濾波、馬賽克、信號(hào)增強(qiáng)、二次水印、剪切和縮放等操作有較高 魯棒性，特別是銳化、對(duì)比度增強(qiáng)、邊緣增強(qiáng)、直方圖均衡等信號(hào)增強(qiáng)處理幾乎不影響水印的抽取。本文對(duì)壓縮圖像進(jìn)行水印恢復(fù)時(shí)，用到一個(gè)重要的思想，就是對(duì)原圖像進(jìn)行與待分析的圖像相同的壓縮。 圖 53 恢復(fù)的水印圖像 可見(jiàn)，通過(guò)這個(gè)算法恢復(fù)的水印圖像與原水印圖像并無(wú)太大的區(qū)別，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也說(shuō)明了這個(gè)算法的優(yōu)越性。 iQm xvuF 0),( 0),( ??vuF vuFQmQm )1(33 10,7,0 ??? ????? mim Mmvu （ 44） 最后，將得到的 ),( 39。1 = W39。具體嵌入規(guī)則如下： ? ?? ?? ?? ??????????1,m i n),(m a x1m a x),(m i n),(39。39。再結(jié)合考慮了人類視覺(jué)系統(tǒng)屏蔽特性的各象素臨界噪聲閾值 JND（ Just Noticeable Difference） ，通過(guò)不同強(qiáng)度地調(diào)整塊中選定的水印嵌入位置象素亮度值與其所在塊均值之間的大小關(guān)系，將經(jīng)混沌調(diào)制后的水印信號(hào)不同強(qiáng)度地嵌入到原圖像 Hilbert 序列中去。 下面，我們將給出產(chǎn)生數(shù)字水印系統(tǒng)所需的混沌序列的幾種方法。其反饋多項(xiàng)式定義為： nnnn xcxcxcxccxf ?????? ?? 112210)( ? (39) 其中系數(shù) ci（ i=0,1,2,...,n）是反饋常數(shù)。通過(guò) ?(x)，我們可以很容易地計(jì)算得 到 logistic 映射所產(chǎn)生的混沌序列的一些很有意義的統(tǒng)計(jì)特性。如果我們從一個(gè)初始值 x0 開(kāi)始，反復(fù)應(yīng)用 ?，就得到一個(gè)序列 { xk 。算法能抗壓縮化 13:1 的 JPEG 壓縮，但沒(méi)能充分利用 HVS 屏蔽特性，算法也沒(méi)能給出抗同步攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 , 其中 k 為常數(shù)， A’和 B 合起來(lái)即為加了水印的圖像。39。例如，對(duì)于 DVD 播放 中的水印恢復(fù)必須要實(shí)時(shí)進(jìn)行，但是對(duì)于高度安全的圖像水印，實(shí)時(shí)性就會(huì)變成第二位的了，而魯棒性便成為問(wèn)題的焦點(diǎn)。用戶不能夠區(qū)分出在宿主圖像中的水印信息。常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有： （ 1）隱蔽性 數(shù)字水印的信息量與隱蔽性之間存在著矛盾，隨著水印信息量的增加，作品的質(zhì)量必然下降，因?yàn)閺囊欢ㄒ饬x上，水印信息相對(duì)于原始信息，本身就屬于噪聲。由于采用特殊的密鑰，因此可防止 IBM 攻擊，而且該算法還提出了增強(qiáng)水印魯棒性和抗攻擊能力的重要原則即水印信號(hào)應(yīng)該嵌入源數(shù)據(jù)中對(duì)人感覺(jué)最重要的 部分；水印信號(hào)由獨(dú)立同分布隨機(jī)實(shí)數(shù)序列構(gòu)成，該實(shí)數(shù)序列應(yīng)該具有高斯分布 N(0,1)分布的特征。這一算法提出了強(qiáng)壯水印算法的幾個(gè)重要原則： 水印信號(hào)應(yīng)該嵌入源數(shù)據(jù)中對(duì)人的感覺(jué)最重要的部分。攻擊者通過(guò)把字符間距、行間距進(jìn)行隨機(jī)化處理而破壞水印?，F(xiàn)在水印算法大多集中在變換域部分。而這個(gè)假設(shè)無(wú)法在數(shù)字水印應(yīng)用中成立。例如，從信息安全的保密角度而言，隱藏的信息如果被破壞掉，系統(tǒng)可以視為安全的，因?yàn)槊孛苄畔⒉⑽葱孤?；但是，在?shù)字水印系統(tǒng)中，隱藏信息的丟失意味著版權(quán)信息的丟失，從而失去了版權(quán)保護(hù)的功能，這一系統(tǒng)就是失敗的。它利用水印的 魯棒性 將 拷貝管理系統(tǒng)（ CGMS） 數(shù)據(jù)保護(hù)起來(lái)，保證拷貝控制 比特不會(huì)被輕易除去，從而有效防止因消除有關(guān)數(shù)據(jù)而引起的非法拷貝。此外，還需要考慮其他一些要求，比如：水印必須明確無(wú)歧義（ Unambiguous），并且在其他人嵌入另外的水印以后，仍然能夠判斷出正確的所有權(quán)。圖像空域灰度公開(kāi)水印算法 1 數(shù)字水印的背景 當(dāng)前，計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展在許多方面改變了人們的生活。 （ 2）違反者追蹤（ Traitor Tracking） 數(shù)字水印還可用于監(jiān)視或追蹤數(shù)字產(chǎn)品的非法復(fù)制，這種應(yīng)用通常稱作“指紋（ Fingerprinting）”。引入回放控制的優(yōu)點(diǎn)在于：如果盜版者成功地生成了不含 內(nèi)容加擾系統(tǒng)（ CSS） 密鑰信息的非法 DVD RAM 拷貝，由于水印仍然存在于這一拷貝中 ，符合標(biāo)準(zhǔn)的光盤(pán)播放 機(jī)將會(huì)讀出受水印保護(hù)的拷貝控制信息并根據(jù) RAM 盤(pán)片本身的特點(diǎn)作出拒絕回放的判斷。數(shù)字水印應(yīng)具有的特征隨具體應(yīng)用要求的不同而不同，但以下幾個(gè)特征是通常的數(shù)字水印應(yīng)具備的基本特征 [3,4,7,8,10]。惡意的攻擊人不僅知道一個(gè)多媒體數(shù)據(jù)中含有水印 ，而且還想方設(shè)法地破壞它。 （ 4）非 盲水印和盲水印：亦稱為私有水印 [38,7175,8891]和公開(kāi)水印 [3942,50,9294]。一般來(lái)說(shuō)，文本數(shù)據(jù)很難通過(guò)基于疊加噪聲的水印方法來(lái)嵌入信息，因?yàn)?OCR(optical character technology)技術(shù)可以消除它們。在頻譜空間中，這種重要部分就是低頻分量。隨后 Podilchuk 等 [75]利用人類視覺(jué)模型對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)，從而提高了該算法的魯棒性、透明性等。從主觀上講，理想的水印算法應(yīng)該既能隱藏大量數(shù)據(jù)，又可以抵抗各種信道噪聲和信號(hào)變形。本文對(duì)于這個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)是采用一定數(shù)量的沒(méi)有經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的旁觀者來(lái)判斷他們是否能夠區(qū)分出宿主圖像和嵌入其中的水印圖像，以及能否區(qū)分嵌入或末嵌入水印的圖像。本文中對(duì)于水印方案評(píng)估，計(jì)算復(fù)雜性只作為一個(gè)參考系數(shù)存在，水印的潛在性能是本文首要關(guān)注的問(wèn)題。10 uvuBddPP muvMm uvm ???????? ?? (25) 經(jīng)過(guò)上述處理后， P 中已經(jīng)包含水印圖像中的絕大部分信息，也就是說(shuō)，我們可以從信號(hào) P 中恢復(fù)水印圖像?？捎眉僭O(shè)檢驗(yàn)驗(yàn)證水 印的存在性，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 q 為集合 A’的均值 a’、集合 B 的均值 b 之間的校正差分為2239。易開(kāi)祥給出了一種自適應(yīng)二維水印系統(tǒng) [40]，算法利用 HVS 的照度掩蔽特性和邊界識(shí)別技術(shù)，將載體圖像分為四類，然后依據(jù)圖像象 素分類將灰度水印不同強(qiáng)度地嵌入到載體圖像中，實(shí)現(xiàn)了盲水印提取。 k=0,1,2,3…..} 。例如， x 的時(shí)間平均即混沌序列軌跡點(diǎn)的均值： 0)(1l im 1 110 ??? ?? ????? dxxxxNx Ni iN ? (37) 關(guān)于相關(guān)函數(shù)，獨(dú)立選取兩個(gè)初始值 x0 和 y0，則序列的互相關(guān)函數(shù)為： 0))()()(,())((1l i m)(111110)(???????? ??? ??????dydxyyxxyxyyxxNlclNiliiN?? (38) 注意聯(lián)合 PDF ?(x,y)=?(x) ?(y)。 n 級(jí)線性反饋移位寄存器的輸出序列是具有周期性的，其周期決定于反饋多項(xiàng)式 f(x)的性質(zhì)。 從 logistic 映射或 Chebyshev 映射 [59,60]生成混沌序列的方法可以總結(jié)如下： （ 1） 實(shí)數(shù)值序列，即 { xk， k=0,1,2,3…..} ，是混沌映射的軌跡點(diǎn)所形成的序列 （ 2） 二值序列，可以通過(guò)定義一個(gè)閾值函數(shù) ?[85]，由上述的實(shí)數(shù)值混沌序列得到 其中 ?可以定義為 : ??? ?? ????? 101 010)( xxx (310) 二值混沌序列即為 {?( xk )， k=0,1,2,3…} （ 3）位序列：同樣由實(shí)數(shù)值混沌序列得到。同時(shí)，為進(jìn)一步提高水印系統(tǒng)魯棒性，我們?cè)谠拗鲌D像中冗余地嵌入多個(gè)水印版本（記 為 num）。 jiDjiHjijiJ ??? ? ， (313) 為了保證視覺(jué)噪聲閾值的可控，最后再將 J’ 歸一化到區(qū) 間 [a,b]上。若水印比特為若水印比特為，BjiJa v eBjiJa v ejiI (315) 公式 (315)中的修 改限定在選定塊中最大象素值和最小象素值之間，這樣就不會(huì)使圖像象素值有太大的變化，從而更好地保證了嵌入水印有比較高的透明性。t 39。 相似性度量如下 : NC=； 相關(guān)系數(shù)： interfix=； 歸一化漢明距離： distance=。下面對(duì)幾圖像圖像的壓縮存儲(chǔ)格式進(jìn)行水印的檢測(cè)。 算法具有以下幾個(gè)特點(diǎn)： （ 1）采用一感觀可識(shí)別的有意義的二值圖像為水印； （ 2）充分考慮了 HVS 特性，并給出了一種定量的基于象素的可感知噪聲閾值 JND 計(jì)算方法，水印嵌入強(qiáng)度自適應(yīng)于原圖像特征，而且該方法有著廣泛的適用性，同樣也適用于DCT、 DWT 等變換域算法；同時(shí)在保證水印不可見(jiàn)的前提下，水印嵌入強(qiáng)度可達(dá)到較大，增強(qiáng)了算法魯棒性： ① 算法在空域內(nèi)進(jìn)行，計(jì)算復(fù)雜度低，簡(jiǎn)單易行； ② 水印嵌入前，先利用混沌序列對(duì)其進(jìn)行調(diào)制， 使水印信號(hào)隨機(jī)化，增強(qiáng)了水印透明性和算法安全性； 本文算法解決了一般空域算法魯棒性差的缺陷，并真正實(shí)現(xiàn)了盲水印提取，算法具有一定的實(shí)用性。 作為我們組的幾個(gè)成員。對(duì)于我們學(xué)生，楊老師對(duì)我們都懷有殷切的期望，每每看到這種眼神，我心里就感到有無(wú)限動(dòng)力。 本文提出了一種新的圖像空域公開(kāi)水印算法 ,該算法充分考慮了人類視覺(jué)系統(tǒng)特性，通過(guò)不同強(qiáng)度地調(diào)整水印嵌入位置象素值與其在圖像 Hilbert 序列中所處塊均值之間的大小關(guān)系，而把水印信號(hào)自適應(yīng)嵌入到圖像 Hilbert 序列中。而當(dāng)對(duì)含水印的圖像進(jìn)行壓縮時(shí)，勢(shì)必使嵌入其中的水印信息部分丟失，因此，如何對(duì)這種情況下對(duì)水印的有效恢復(fù)是對(duì)水印嵌入算法的一個(gè)挑戰(zhàn)。 檢測(cè)出的水印圖像如圖 30 所示。39。1 ， W39。經(jīng)過(guò)步驟 (2)我們找到了進(jìn)行水印嵌入的象素 I(i,j)，然后結(jié)合其視覺(jué)閾值 J (i,j)，通過(guò)不同強(qiáng)度地調(diào)整該象素值與其所在塊 B均值 (ave)之間的大小關(guān)系，以自適應(yīng)嵌入水印信號(hào)。基于上述分析， 我們可以將 I(i,j)所對(duì)應(yīng)的臨界可見(jiàn)噪聲閾值（ Just Noticeable Difference） 表示為公式 （ 313） 所示 : ? ?),(),(),(),( 39。 c0 c1 c2 ???????????? 1 圖 n級(jí)線性反饋移位寄存器 an1 an2 ?????????????? a1 a0 模 2 加 法器 圖 水印嵌入流程圖 二值水印 降維 混沌調(diào)制 原始圖像 映射為一維Hilbert 序列 偽隨機(jī)選取一 1 8 塊 密鑰 key 水印嵌入 基于 HVS的 JND 值 含水印圖像 圖像空域灰度公開(kāi)水印算法 算法的基本思想是：先將原始圖像 I 按 Hilbert 掃描順序轉(zhuǎn)換成一維 Hilbert 序列，然后 利用混沌序列生成一塊索引矩陣，根據(jù)塊索引矩陣在圖像 Hilbert 序列中偽隨機(jī)選取一塊（如 1 8 塊）。 m 序列的另一缺點(diǎn)是具有良好相關(guān)特性的 m 序列的數(shù)量相對(duì)較少。 LFSR 實(shí)際是一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)，形式如圖 。一般情況下，我們需要用數(shù)值方法求解 PerronFrobenious 方程來(lái)計(jì)算 ?(x)。而 ?: V?V是一個(gè)映射，將當(dāng)前狀態(tài) xk映射到下一個(gè)狀態(tài) xk+1。張軍等基于領(lǐng)域中象素的相關(guān)性提出了一種空域公開(kāi)水印技術(shù) [39]，通過(guò)調(diào)整選定象素與鄰域中其它象素的大小關(guān)系來(lái)隱藏水印信息。 ?????? ????????? ???0,1,nmnmnmnmsIxBsIxA 在子集 A中按如下方法添加水印 ?????? ??? AxkxA nmnm ,39。具體如下： 設(shè)水印圖像為 I ，我們將其每個(gè)象素減去 128，然后再將其分成互不覆蓋的 8?8塊，記為 ),( yxfB mm ? ， m =0,1,?,M 1（ M為水印圖像的塊數(shù)） ,然后按照上一節(jié)水印信號(hào)生成方法對(duì)每塊進(jìn)行二維 DCT變換，然后利用 JPEG 量化表 對(duì)其 DCT系數(shù)進(jìn)行量化，最后，取出每塊中的前十個(gè) DCT量化系數(shù)值，記為 mP ，構(gòu)成我們的初始水印信號(hào) P ，即： }3,03,2,1,0,{ 39。 （ 6） 計(jì)算復(fù)雜性 根據(jù)不同的應(yīng)用和嵌入水印的媒體，計(jì)算復(fù)雜性可以成為決定水印方案可行性的一個(gè)重要因素。不可見(jiàn)水印的要求是水印不能夠影響原始的信息。 數(shù)字水印性能度量指標(biāo) 數(shù)字水印的性能要求 一種 水印算法的優(yōu)劣需要有一些衡量的指標(biāo)。該算法具有較強(qiáng)的魯棒性、安全性、透明性等。 ⑶ NEC 算法 NEC 實(shí)驗(yàn)室的 COX 等人提出的基于擴(kuò)展頻譜的水印算法在數(shù)字水印算法 中占有重要地位 [6163]。正如作者指出的那樣，這些方法無(wú)法抵御攻擊。一般來(lái)說(shuō)頻域算法可嵌入水印數(shù)據(jù)量大，透明性好，安全性高，但算法復(fù)雜度也高。所以，信息隱藏的強(qiáng)壯性要求可以相對(duì)降低，也就是說(shuō)，在數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)改動(dòng)之后，允許隱藏信息的丟失。 數(shù)字水印特點(diǎn)及分類 數(shù)字水印技術(shù)除應(yīng)具備信息隱藏技術(shù)的一般特點(diǎn)外，還有著其固有的特點(diǎn)和研究方 法。按照 DHSG 的約定