【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 （即水印載體數(shù)據(jù)）， I 表示原始載體數(shù)據(jù)， W 表示水印集合， K 表示密鑰集合。這里密鑰 K 是可選項(xiàng)，一般用于水印信號(hào)的再生。 數(shù)字水印提取的理論框架 水印生成 算法（ G） 數(shù)字水印 （ W） 原始載體數(shù)據(jù)（ I） 水印嵌入 算法（ E） 加入水印后的數(shù)據(jù) 私鑰 /公鑰（ K） 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 8 數(shù)字水印提取過(guò)程基本框架示意圖如圖 圖 水印提取算法 由圖 ： 1 有原始載體數(shù)據(jù) I 時(shí)： ),?(? KIIDW W? () 2 有原始水印 W 時(shí)： ),?(? KWIDW W? () 3 沒(méi)有原始信息時(shí)： ),?(? KIDW W? () 其中， W? 表示估計(jì)水印， D 為水印檢測(cè)算法， WI? 表示在傳輸過(guò)程中受到攻擊后的水印載體數(shù)據(jù)。檢測(cè)水印的手段可以分為兩種： 一是在有原始信息的情況下，可以做嵌入信號(hào)的提取或相關(guān)性驗(yàn)證； 二是在沒(méi)有原始信息情況下，必須對(duì)嵌入信息做全搜索或分布假設(shè)檢驗(yàn)等。 如果信號(hào)為隨機(jī)信號(hào)或偽隨機(jī)信號(hào)，證明檢測(cè)信號(hào)是水印信號(hào)的方法一般就是做相似度檢驗(yàn)。水印相似 度檢驗(yàn)的通用公式為： ???jijijijijiWWWSim,2, ?* () 數(shù)字水?。?W） /原始數(shù)據(jù)（ I） 待檢測(cè) 數(shù)據(jù)（ WI? ） 水印提取算法（ D） 估計(jì)水?。?W? ） /相似度檢測(cè)（ 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(jì)水印， W 表示原始水印， Sim 表示不同信號(hào)的相似度。 數(shù)字水印的分類(lèi) 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。 空域的水印嵌入可以通過(guò)修改媒體的采樣值的強(qiáng)度值實(shí)現(xiàn)。這種方法不需要對(duì)原始媒體進(jìn)行變換，計(jì)算簡(jiǎn)單，效率較高，但由于水印要均衡不可見(jiàn)性和魯棒性，因而可選擇的屬性范圍較小，而且生成的水印難以抵抗常見(jiàn)的信號(hào)處理攻擊及噪聲干擾的影響，魯棒性較差。 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(shí)現(xiàn)嵌入，可以把水印加到 DFT域、 DCT變換域、小波變換域中等。變換域的方法需要對(duì)原始媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，計(jì)算較復(fù)雜，但變換域的水印算法往往有比較好的魯棒性，因此，變換域的水印 算法是目前研究的熱點(diǎn)。 (2) 按照水印檢測(cè)的方式 按照水印檢測(cè)的方式可把數(shù)字水印分為無(wú)需原作的水印 (盲檢測(cè)水印 )、需要原作的水印 (明檢測(cè)水印 )和需要原作相關(guān)信息的水印 (半盲檢測(cè)水印 )。 對(duì)于盲檢測(cè)水印，其檢測(cè)獨(dú)立于原始媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行，即水印的抽取由含水印的媒體本身確定。這種水印的檢測(cè)可以在任何擁有檢測(cè)環(huán)境的平臺(tái)上進(jìn)行，使用范圍較廣。但此類(lèi)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。 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。同時(shí)對(duì)這樣的算法，可嵌入水印的位置選擇范圍較大，能充分考慮到水印的魯棒性和不可感知性，生成水印的魯棒性較好。 半盲水印的檢測(cè)無(wú)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(shí)的某些參量，也可能是表征原作某些特征的信息。 (3) 按照所選水印的形式 按照所選水印的形式可把水印分為序列水印、標(biāo)志圖像水印和標(biāo)識(shí)信息水印。 序列水印采用的是滿(mǎn)足一定分布的偽隨機(jī)序列，這樣水印的檢測(cè)只能回答出水印 的有無(wú)，不能給出水印的特征信息。水印的檢測(cè)是通過(guò)計(jì)算相關(guān)函數(shù)來(lái)進(jìn)行的。為增強(qiáng)水印的說(shuō)服力，增加視覺(jué)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。水印技術(shù)的提高使得人們將制作者、產(chǎn)權(quán)者及購(gòu)買(mǎi)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。 (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。 脆弱水印主要用于完整性保護(hù)，對(duì)信號(hào)的改動(dòng)很敏感。不僅水印的變換很容易被檢測(cè)到，而且易于對(duì)變化進(jìn)行空間分類(lèi)和定位?？衫么祟?lèi)水印判斷數(shù) 字媒體是否被篡改和進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性的檢測(cè)。 半脆弱性水印對(duì)于某些處理 (如 JPEG壓縮、 MP3壓縮等 )具有一定的魯棒性，對(duì)于其它處理則視為惡意攻擊，保持高度敏感性。因?yàn)橐粋€(gè)完善的認(rèn)證系統(tǒng)應(yīng)能將 JPEG壓縮、 MP3壓縮等這類(lèi) “善意”的處理和那些蓄意破壞操作區(qū)分開(kāi)來(lái)。實(shí)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(kù)和網(wǎng)上多以壓縮形式存儲(chǔ)和傳輸，壓縮后的內(nèi)容同樣應(yīng)視為真實(shí)。 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(jiàn)的惡意攻擊。 (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)。按照水印的用途可把水印分為版權(quán)保護(hù)水印、篡改提示水印、隱蔽標(biāo)識(shí)水印和票據(jù)防偽水印。 版權(quán)保護(hù)水印是目前研究最多的一類(lèi)水印，版權(quán)保護(hù)水印主要強(qiáng)調(diào)隱蔽性和魯棒性，對(duì)數(shù)據(jù)量的要求相對(duì)較少。 篡改提示水印是一種脆弱水印，其目的是標(biāo)識(shí)宿主信號(hào)的完整性和真實(shí)性。 隱蔽標(biāo)識(shí)水印是將保密數(shù)據(jù)的重要標(biāo)識(shí)隱藏起來(lái)，限制非法用戶(hù)對(duì)保密數(shù)據(jù)的使用。 票據(jù)防偽水印主要用于票據(jù)和電子票據(jù)的防偽。 數(shù)字水印的魯棒性問(wèn)題和攻擊行為 數(shù)字水印的魯棒性問(wèn)題 數(shù)字水印必須很難（希望不可能 ）被清除。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。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。特別的，一個(gè)實(shí)用的水印算法應(yīng)該對(duì)信號(hào)處理、通常的幾何變形（圖像或視頻數(shù)據(jù)），以及惡意攻擊具有魯棒性。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。水印的不可見(jiàn)性要求水印信息駐留于圖像不重要的視覺(jué)信息中，通常為圖像的高頻分量。而一般圖像的主要能量均集中于低頻分量上。經(jīng)過(guò)圖像壓縮后，高頻分量被當(dāng)作冗余信息清除掉，因此有的文獻(xiàn)將水印 嵌入圖像的最顯著的低頻分量中或使用帶低通特性的水印，雖然這可能會(huì)降低圖像的質(zhì)量。目前的一些水印算法對(duì)現(xiàn)有的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（ JPEG 、MPEG ） 具有較好的魯棒性，但對(duì)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。 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(wú)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。 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。 4. 幾何失真 :幾何失真包括圖像尺寸大小變化、圖像旋轉(zhuǎn)、裁剪、刪除或增加圖像線條以及反射等等。很多水印算法對(duì)這些幾何操作都非常脆弱，容易被去掉。因此研究水印在圖像幾何失真的魯棒性也是人們所關(guān)注的。 數(shù)字水印的攻擊行為 對(duì)數(shù)字水印的攻擊一般是針對(duì)水印的魯棒性提出的要求，在前面已介紹過(guò)數(shù)字水印的魯棒性是指水印信號(hào)在經(jīng)歷多種無(wú)意或有意的信號(hào)處理后，仍能被準(zhǔn)確檢測(cè)或提取的特征。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理是指數(shù)據(jù)（特別是數(shù)字作品）經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)布渠道，如編輯、打印、增強(qiáng)、格式轉(zhuǎn)換等的過(guò)程。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(hào)的處理過(guò)程。 魯棒性好的水印應(yīng)該能夠抵抗各種水印攻擊行為。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。 按照攻擊原理可以將攻擊分為四類(lèi)：簡(jiǎn)單攻擊、同步攻擊、削去攻擊和混淆攻擊。 (1) 簡(jiǎn)單攻擊（ simple attacks） 簡(jiǎn)單攻擊是試圖對(duì)整個(gè)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(lái)削弱嵌入的水印的幅度（而不是試圖識(shí)別水印或分離水?。瑢?dǎo)致數(shù)字水印提取發(fā)生錯(cuò)誤，甚至根本提取不出水印信號(hào)。常見(jiàn)的操作有線性濾波、通用非線性濾波、壓縮（ JPEG、 MPEG）、添加噪聲、漂移、象素域量化、數(shù)模轉(zhuǎn)換、 gamma 修正等。 (2) 同步攻擊（ synchronization attacks） 同步攻擊是試圖破壞載體數(shù)據(jù)和水印的同步性，即試圖使水印的相關(guān)檢測(cè)失效或使恢復(fù)嵌入的水印成為不可能。被攻擊的數(shù)字作品中水印仍然存在，而且幅度沒(méi) 南昌航空大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 12 有變化，但是水印信號(hào)已經(jīng)錯(cuò)位，不能維持正常水印提取過(guò)程所需要的同步性。這樣，水印提取器就不可能、或者無(wú)法實(shí)行對(duì)水印的恢復(fù)和提取。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。 (3) 削去攻擊（ removal attacks） 削去攻擊試圖通過(guò)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。常見(jiàn)的方法有：合謀攻擊（ collusion attacks）、去噪、 確定的非線性濾波、采用圖像綜合模型的壓縮（如紋理模型或者 3D 模型等）。針對(duì)特定的加密算法在理論上的缺陷，也可以構(gòu)造出對(duì)應(yīng)的削去攻擊。 (4) 混淆攻擊（ ambiguity attacks） 混淆攻擊是試圖生成一個(gè)偽源數(shù)據(jù)、偽水印化數(shù)據(jù)來(lái)混淆含有真正水印的數(shù)字作品的版權(quán)，由于最早由 IBM 的 Craver 等人提出，也稱(chēng) IBM 攻擊。一個(gè)例子是倒置攻擊，雖然載體數(shù)據(jù)是真實(shí)的，水印信號(hào)也存在， 但是由于嵌入了一個(gè)或多個(gè)偽造的水印，混淆了第一個(gè)含有主權(quán)信息的水印， 失去了唯一性。這種攻擊實(shí)際上使數(shù)字水印的版權(quán)保護(hù)功能受到了挑戰(zhàn)， 如何有效地解決這個(gè)問(wèn)題正引起研究人員的極大興趣。 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(shí)現(xiàn) 引言 在圖像處理的過(guò)程中，由于獲 取圖像的工具或手段的影響，使獲取圖像無(wú)法完全體現(xiàn)原始圖像的全部信息。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(lái)說(shuō)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(guò)程中就顯得非常重要。 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。本文采用了matlab 開(kāi)發(fā)工具實(shí)現(xiàn)了上述圖像預(yù)處理算法并給出了各種算法的處理結(jié)果。 圖像二值化處理 二值化是數(shù)字圖像處理中一項(xiàng)最基本的變換方法 ,通過(guò)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(lái) .閾值 [56]處理的操作過(guò)程是指定一個(gè)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。 圖像二值化的實(shí)現(xiàn)代碼 圖像二值化代碼見(jiàn)目錄 A（ ）。 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 14 圖 二值化處理后的圖像 圖像平滑處理 圖像的平滑方法是一種實(shí)用的圖像處理技 術(shù)，能減弱或消除圖像中的高頻率分量，但不影響低頻率分量。因?yàn)楦哳l率分量主要對(duì)應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分，平滑濾波將這些分量濾去可減少局部灰度起伏，使圖像變得比較平滑。實(shí)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(guò)小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小間斷連接起來(lái)。它的主要目的是消除圖像采集過(guò)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(lái)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(lái)減少噪聲。 圖像平 滑處理代碼 圖像平滑處理代碼見(jiàn)目錄 A（ ）。 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 15 圖 平滑處理后的圖像 圖像銳化處理 圖像銳化是一種補(bǔ)償輪廓、突出邊緣信息以使圖像更為清晰的處理方法 .銳化的目標(biāo)實(shí)質(zhì)上是要增強(qiáng)原始圖像的高頻成分。常規(guī)的銳化算法對(duì)整幅圖像進(jìn)行高頻增強(qiáng) ,結(jié)果呈現(xiàn)明顯噪聲。為此 , 在對(duì)銳化原理進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上 ,提出了先用邊緣檢測(cè)算法檢出邊緣 , 然后根據(jù)檢出的邊緣對(duì)圖像進(jìn)行高頻增強(qiáng)的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該