【文章內(nèi)容簡介】 還可以對數(shù)字作品被篡改的地方進行定位，甚至有的算法還能夠?qū)⒈淮鄹牡膬?nèi)容進行部分恢復(fù)或全部還原。 標(biāo)題與注釋：數(shù)據(jù)的標(biāo)識信息有時比數(shù)據(jù)本身更具有價值，如遙感圖像的拍攝日期、經(jīng)緯度等。沒有標(biāo)識信息的數(shù)據(jù)有時甚至無法使用，但直接將這些重要信息標(biāo)記在原始文件上又 很危險。將作品的標(biāo)題、注釋等內(nèi)容以水印形式嵌入該作品中，于是標(biāo)識信息在原始文件上是看不到的，只有通過特殊的閱讀程序才可以讀取。 盜版跟蹤：數(shù)字水印還有一些其他的應(yīng)用，他們的目的是傳輸合法接受者的信息而不是數(shù)據(jù)來源者的信息，主要用于識別數(shù)據(jù)的單個發(fā)行拷貝，這一類應(yīng)用在發(fā)行的每個拷貝中嵌入不同的水印，通常稱之為“數(shù)字指紋”，對每個拷貝各自嵌入水印的情況，因為他們的發(fā)行要面臨共謀攻擊的危險，所以嵌入的水印應(yīng)該設(shè)計成對共謀攻擊而言是安全的，同樣，對于某些數(shù)字指紋來說，他們要求水印易于提取，且有很低的復(fù)雜度。 拷貝保護：在多媒體發(fā)行體系中，希望存在這樣的一個拷貝保護機制，即它不允許未經(jīng)授權(quán)的媒體拷貝，在開放系統(tǒng)中很難實現(xiàn)拷貝保護，然而在封閉或私有系統(tǒng)中，拷貝保護是可行的，在這樣的系統(tǒng)中，可用水印來說明數(shù)據(jù)的拷貝情況。 安全的隱秘通信：情報戰(zhàn)是信息戰(zhàn)的重要組成部分，其核心思想是利用公用網(wǎng)絡(luò)進行保密數(shù)據(jù)傳送，目前采用的方式主要是“文件加密”，然而經(jīng)過加密的文件往往是混亂無序的，容易引起攻擊者的注意。網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得利用公用網(wǎng)絡(luò)進行保密通信有了新的思路，即利用數(shù)字水印技術(shù)把需要傳遞的秘密信息作為水印嵌 入到可以公開的數(shù)字產(chǎn)品的時 (空 )域和變換域中，從而實現(xiàn)隱蔽通信。由于嵌入秘密信息的圖像在主觀視覺上并未發(fā)生變化，察覺到秘密信息的存在是不大可能的。從這個意義上講，傳輸秘密信息的信道也是秘密的。這將有效地減少遭受攻擊的可能性。同時，由于信息的嵌入方法是保密的，如果再結(jié)合密碼學(xué)的方法，即使敵方知道秘密信息的存在，要提取和破譯該信息也是十分困難的。 9 第二章 圖像數(shù)字水印關(guān)鍵技術(shù) 圖像數(shù)字水印的概念及基本特征 圖像數(shù)字水印技術(shù)就是將特定的標(biāo)記，如作者名、創(chuàng)作時間、所有權(quán)等信息，利用數(shù)字 內(nèi)嵌的方法嵌入到數(shù)字圖像中，用以證明創(chuàng)作者對其作品的所有權(quán)。同時還可以作為鑒定、起訴非法侵權(quán)的證據(jù)，通過對水印的檢測和分析來保證數(shù)字信息的完整性 [6]。作為版權(quán)信息嵌入到圖像中的秘密信息即稱為數(shù)字水印，它可以是無意義的隨機序列，也可以是文字、圖像、聲音等有意義的信息。數(shù)字水印與原始圖像緊密結(jié)合并隱藏其中，能經(jīng)歷一些不破壞原始圖像的使用價值或商用價值的操作而保存下來。數(shù)字水印不影響圖像的可用性。它是信息隱藏技術(shù)的最重要的一個分支，是解決多媒體數(shù)據(jù)版權(quán)保護問題的有效手段之一。一般地，圖像數(shù)字水印具有如下的基本特 性： (1)不可見性。即水印是不易察覺的。水印技術(shù)的首要條件是嵌入水印的圖像和原始圖像基本上相同，圖像的質(zhì)量不因水印的嵌入有明顯的改變。不可見性包含兩方面的意思，一個指視覺上的不可見性，即因嵌入水印導(dǎo)致圖像的變化對觀察者的視覺系統(tǒng)來講應(yīng)該是不可察覺的，最理想的情況是含水印圖像與原始圖像在視覺上一模一樣，這是絕大多數(shù)水印算法所應(yīng)達(dá)到的要求；另一方面水印用統(tǒng)計方法也是不能恢復(fù)的 [7]，如對大量的用同樣方法和水印處理過的圖像即使用統(tǒng)計方法也無法提取水印或確定水印的存在。 (2)確定性。嵌入到圖像中的水印應(yīng)能被唯一 確定地檢測并提取，從而可靠地判定該作品的真正所有者，而不會出現(xiàn)檢測不到嵌有水印的圖像中的水印或報告不含有水印的圖像中含有水印這樣的錯誤。 (3)安全性。圖像數(shù)字水印的安全性就是指它抵抗蓄意竄改或惡意攻擊的能力。也就是說嵌入水印和檢測水印的方法對沒有授權(quán)的第三方是保密的而且不可輕易破解。水印系統(tǒng)對安全性的要求對于不同的應(yīng)用差別很大。 (4)可證明性。水印能夠為受到保護的圖像的歸屬提供完全可靠的證明。在需要的時候，水印檢測算法能夠識別并提取嵌入在保護對象中的所有者的相關(guān)信息。水印能夠用來判別對象是否受到保護，并 能監(jiān)視被保護對象的傳播、真?zhèn)舞b別以及非法拷貝控制等。就目前已經(jīng)出現(xiàn)的很多算法而言，攻擊者完全可以破壞掉圖像中的水印，或復(fù)制出一個理論上存在的“原始圖像”，這導(dǎo)致文件所有者不能令人信服地提供版權(quán)歸屬的有效證據(jù)。因此一個好的水印算法應(yīng)該能夠提供完全沒有爭議的版權(quán)證明，在這方面還需要做很多工作。 (5)魯棒性。魯棒性是數(shù)字水印技術(shù)最重要的一個特性。由于數(shù)字水印完全嵌入圖像中，那么對含水印圖像所做的變換也會導(dǎo)致其中水印的變化，所以數(shù)字水印必須對作用于圖像的變換具有抵抗作用。魯棒水印主要是指在經(jīng)歷多種有意或無意的信號 處理后，水印仍能保持完整或仍能被準(zhǔn)確鑒別。常見的圖像處理和攻擊有：有損壓縮、濾波、噪聲干擾、邊緣增強、旋轉(zhuǎn)、伸縮、剪切、掃描等操作。從理論上講，在具備相應(yīng)的信息后，水印是可以消除的，而成功的數(shù)字水印技術(shù)就是要保證在解碼信息不完備的情況下，任何試圖去除水印的操作均會導(dǎo)致 10 原始 圖像質(zhì)量的嚴(yán)重破壞。實際上很難設(shè)計出一種方法能夠保證對所有可能的圖像處理和攻擊都具有魯棒性，因此魯棒性的強弱應(yīng)該視不同的應(yīng)用需求而定。在實際應(yīng)用中，要求設(shè)計的水印方案至少對一些常用的圖像處理具有魯棒性。 圖像數(shù)字水印的基本原理和系統(tǒng) 框架 圖像數(shù)字水印的基本原理 大多數(shù)圖像數(shù)字水印技術(shù)所遵循的基本原理是利用人類視覺的感覺冗余 性，將水印信息嵌入到同樣具有數(shù)據(jù)冗余特性的圖像中去，使得水印在圖像中不被察覺并且足夠安全。一般通過相關(guān)或類似于相關(guān)的計算進行檢測。 從圖像處理的角度看，嵌入水印可以視為在強背景 (原始圖像 )下疊加一個弱信號 (水印 )，由于人類視覺系統(tǒng) (Human Visual System—— HVS)的分辨率受到一定的限制，只要疊加信號的幅度低于 HVS 的最小可察覺誤差， HVS 就無法感覺到信號的存在，因此通過對原始圖像做一 定的調(diào)整，有可能在不改變視覺效果的情況下嵌入一些水印信息 。 圖像數(shù)字水印算法的基本框架 所有的圖像數(shù)字水印算法都由兩個基本系統(tǒng)：水印嵌入系統(tǒng)和水印恢復(fù)系統(tǒng)組成。 1. 水印嵌入系統(tǒng) 水印嵌入過程中，通過嵌入算法將水印信號加在原始圖像上，生成含水印的圖像，水印可以是任何形式的數(shù)據(jù)。大多數(shù)水印方案在水印嵌入過程中都使用了密鑰，從而加強了整個系統(tǒng)的安全性。水印系統(tǒng)的輸出稱為含水印圖像。 設(shè)原始圖像為 I ，水印為 W ，密鑰為 K ，則水印嵌入可用式 (21)來 述： I w = F (I, W, K ) (21) 式中 F 表示水印嵌入算法，如圖 所示。 水 印 W密 鑰 K嵌 入 算 法 含 水 印 圖 像原 始 圖 像 I 圖 圖像數(shù)字水印嵌入系統(tǒng)框圖 兩種常用的水印嵌入方法 如式（ 22）示： vwi =vi +awi (加法法則 ) vwi =vi(1+awi) (乘法法則 ) 其中， vi ,viw 分別表示原始圖像像素和嵌入水印的圖像像素， wi 為水印信號分量， 0 ≤ i ≤ n , α 為尺度因子。 在保證不可見的前提下，盡可能提高嵌入水印的強度， α 的選擇必須考慮圖像的性質(zhì)和視覺系統(tǒng)的特性。 2. 水印恢復(fù)系統(tǒng) 11 水印恢復(fù)時，先檢測待測試的圖像中是否含有水印信號，如果待測圖像中含有水印，則從中提取出水印，如圖 所示。 設(shè)待測圖像為 I 39。，從 I 39。中提取的水印為 W39。， δ (.)為檢測函數(shù)。則： W39。 =δ (I 39。 , I ) (23) 計算相關(guān)系數(shù) C (W,W39。 )，如果 C (W,W39。 )滿足： C (W,W39。 ) ≥ T (設(shè) T為閾值 )，則可判定水印存在，否則認(rèn)為水印不存在。 水 印 W 或 原 始 圖 像 I密 鑰 K檢 測 （ 提 取 ） 算 法 水 印 （ 相 關(guān) ） 系 數(shù)待 測 圖 像I ? 圖 圖像數(shù)字水印恢復(fù)系統(tǒng)框圖 數(shù)字圖像水印的典型算法 數(shù)字圖像水印的算法按照嵌入域的不同主要可分為空域算法、變換域算法。前者使用各種方法直接修改圖像的象素值，將數(shù)字水印直接加載在數(shù)據(jù)上；而后者首先對原始圖像進行適當(dāng)變換（既可以對整幅圖像變換，也可以將原始圖像分塊后對某些小塊進行變換），然后將水印信息嵌入到變換域選定的系數(shù)上，最后通過相應(yīng)的反變換得到含水印的圖像。一般來說，空域算法具有計算簡單、信息隱藏量大的特點，但其最大的缺點是缺乏理 想的魯棒性，盡管有些算法提出了改善魯棒性的一些方法，但空域算法在魯棒性上一般比變換域的算法差，因此在魯棒圖像水印算法中用的較少。變換域算法因具有較強的抵抗信號處理和惡意攻擊的能力、更便于適應(yīng)人類視覺系統(tǒng)的特性選擇不同的嵌入頻帶、與某些壓縮標(biāo)準(zhǔn)兼容等優(yōu)點，是目前魯棒水印算法的主流。而結(jié)合空域和變換域特性的圖像自適應(yīng)算法則是圖像水印技術(shù)中一個有前景的研究方向。 空間域數(shù)字水印算法 典型的空域算法是 LSB（最低有效位）算法 [13]，它的嵌入是把水印比特插入原始圖像灰度值的最低位，檢測是通過計算互相 關(guān)函數(shù)來實現(xiàn)的。 LSB 算法的優(yōu)點是算法簡單易實現(xiàn)；水印嵌入的數(shù)據(jù)量大；含水印圖像不可見好，但是它致命的弱點是魯棒性很弱，在對數(shù)字圖像處理或變換后，圖像的低位非常容易改變，攻擊者只需通過簡單地刪除圖像低位數(shù)據(jù)或者對數(shù)字圖像進行簡單的數(shù)學(xué)變換就以將水印信息破壞掉。另外一類重要的空域算法利用了圖像像素的統(tǒng)計特征，其主要思想是通過修改原始圖像像素使得原始圖像像素的某體統(tǒng)計特征發(fā)生變化，檢測時只需查看含水印圖像的統(tǒng)計特征即可，從而達(dá)到盲檢測的目的。為了保證安全性，這些統(tǒng)計特征的來源必須受到密鑰的控制。常用的統(tǒng)計量包 括：平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和直方圖等。這一類算法的代表是 patchwork 算法 [14]。 變換域數(shù)字水印算法 變換域算法常用的變換域有離散余弦變換（ DCT）、離散小波變換（ DWT）、 12 離散傅立葉變換（ DFT）等。實際上，變換域算法并不限于上述三種變換，只要能隱藏水印信息，任何變換都是可行的。 Koch 等人 [15]首先提出了基于 DCT 域的水印算法，通過修改由偽隨機選定的中頻系數(shù)對的差值來嵌入水印。由于它與JPEG 壓縮的特性兼容，且在修改 DCT系數(shù)的同時考慮到了 JPEG 壓縮量化矩陣，因而可以有效地 改善水印對有損壓縮的魯棒性。 Cox 等人 [16]首先提出將水印嵌入到圖像感知重要的區(qū)域中，其思想是要破壞水印必然要破壞圖像的重要內(nèi)容，這一思想已被許多算法采用。為了得到水印的魯棒性和不可見性的最佳折衷，人們逐漸認(rèn)識到利用視覺生理模型的重要性。 Watson 感知模型 [17]就是一個建立在分塊 DCT 變換基礎(chǔ)上的感知模型，利用該模型可以估計圖像之間的臨界可見誤差（ JND），控制水印嵌入算法的最大嵌入能量，使之適應(yīng)于圖像的特性。與DCT 相比， DWT 具有以下優(yōu)點：具備多分辨率特性，嵌入的水印可以選擇在不同的分辨 層上得到不同的魯棒性和視覺特性；良好的時 頻分解特性更符合人類視覺系統(tǒng)的特點，使得水印的嵌入可以更好地結(jié)合 HVS，從而改善水印圖像的質(zhì)量或水印的性能；與新一代的壓縮標(biāo)準(zhǔn)兼容，如 JPEG2020 和 MPEG7，因 DWT 在數(shù)字水印技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用前景?；?DWT 的水印算法，通常是先將原始圖像進行多級小波分解，然后再通過修改小波變換系數(shù)來實現(xiàn)水印的嵌入。 水印檢測器接收到目標(biāo)圖像后，先進行同樣的小波分解，通過相應(yīng)的檢測算法來判斷目標(biāo)圖像是否含水印或直接通過提取算法將水印提取出來。小波域的水印算法根據(jù)嵌入位置 大體可分為低頻域算法和高頻域算法。文獻 [18]提出一種基于低頻子帶嵌入的盲水印算法，通過一個不重疊 31 大小的滑動窗，對小波分解的整個低頻系數(shù)進行掃描，對連續(xù)的 3 個系數(shù)進行排序，對最小值、最大值之間的長度進行 M 段分割，中間值根據(jù)水印值進行量化，算法的缺點是在 JPEG 壓縮率較大的情況下檢測效果不太理想。文獻 [19]的算法將水印嵌入到圖像的 DWT 分解高頻區(qū)域，算法首先利用 Daubechies8 小波濾波器對圖像進行三 級小波變換 然后選擇所有高頻子帶中大于閾值的系數(shù)作為嵌入位置，按照乘性規(guī)則嵌入水印，所嵌入的水印為與各高頻子帶相匹配的偽隨機實數(shù)的 Gaussian 序列，使用相 檢測方法。低頻域嵌入算法的優(yōu)點是魯棒性強，但容易影響圖像的視覺效果；高頻域嵌入算法的優(yōu)點是有較好的抵抗噪聲能力，但抗 JPEG 有損 縮和低通濾波的性能差，而將高低頻水印算法優(yōu)點結(jié)合起來，可以達(dá)到揚長避短、互相補充的目的，本文第五章就是基于這種思想進行研究的。 常見圖像水印攻擊方法 攻擊指的是任何一種可能削弱水印的檢測或擾亂通過水印傳遞信息的通信的任何處理。為了破壞圖像數(shù)字水印的安全性，水印攻擊者總是設(shè)法消除信息所有者的水印內(nèi)容 的有效性，使相應(yīng)的水印系統(tǒng)的檢測工具無法正確地恢復(fù)水印信號，或不能檢測到水印信號的存在。到目前為止，還沒有一個算法能夠真正經(jīng)得住攻擊者的任意進攻。為了更好的檢驗水印算法的魯棒性和安全性，分析算法缺陷和產(chǎn)生原因，以便在新的水印系統(tǒng)的設(shè)計中加以改進，有必要對水印攻擊進行分析。采用 Craver 等人 的劃分，數(shù)字水印攻擊包括針對魯棒性的常規(guī)信號處理操作，針對安全性的惡意攻擊以及針對水印