【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的危險(xiǎn)，所以嵌入的水印應(yīng)該設(shè)計(jì)成對(duì)共謀攻擊而言是安全的，同樣，對(duì)于某些數(shù)字指紋來(lái)說(shuō)，他們要求水印易于提取，且有很低的復(fù)雜度。拷貝保護(hù)：在多媒體發(fā)行體系中，希望存在這樣的一個(gè)拷貝保護(hù)機(jī)制，即它不允許未經(jīng)授權(quán)的媒體拷貝，在開(kāi)放系統(tǒng)中很難實(shí)現(xiàn)拷貝保護(hù)，然而在封閉或私有系統(tǒng)中，拷貝保護(hù)是可行的，在這樣的系統(tǒng)中，可用水印來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)的拷貝情況。安全的隱秘通信：情報(bào)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(jìn)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(guò)加密的文件往往是混亂無(wú)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(jìn)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(kāi)的數(shù)字產(chǎn)品的時(shí)(空)域和變換域中，從而實(shí)現(xiàn)隱蔽通信。由于嵌入秘密信息的圖像在主觀視覺(jué)上并未發(fā)生變化，察覺(jué)到秘密信息的存在是不大可能的。從這個(gè)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(shí)，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(shí)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(duì)其作品的所有權(quán)。同時(shí)還可以作為鑒定、起訴非法侵權(quán)的證據(jù)，通過(guò)對(duì)水印的檢測(cè)和分析來(lái)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(chēng)為數(shù)字水印，它可以是無(wú)意義的隨機(jī)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(jià)值或商用價(jià)值的操作而保存下來(lái)。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(gè)分支，是解決多媒體數(shù)據(jù)版權(quán)保護(hù)問(wèn)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(jiàn)性。即水印是不易察覺(jué)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(jiàn)性包含兩方面的意思，一個(gè)指視覺(jué)上的不可見(jiàn)性，即因嵌入水印導(dǎo)致圖像的變化對(duì)觀察者的視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)講應(yīng)該是不可察覺(jué)的，最理想的情況是含水印圖像與原始圖像在視覺(jué)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(jì)方法也是不能恢復(fù)的[7]，如對(duì)大量的用同樣方法和水印處理過(guò)的圖像即使用統(tǒng)計(jì)方法也無(wú)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(cè)并提取，從而可靠地判定該作品的真正所有者，而不會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)不到嵌有水印的圖像中的水印或報(bào)告不含有水印的圖像中含有水印這樣的錯(cuò)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(shuō)嵌入水印和檢測(cè)水印的方法對(duì)沒(méi)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(duì)安全性的要求對(duì)于不同的應(yīng)用差別很大。(4)可證明性。水印能夠?yàn)槭艿奖Ｗo(hù)的圖像的歸屬提供完全可靠的證明。在需要的時(shí)候，水印檢測(cè)算法能夠識(shí)別并提取嵌入在保護(hù)對(duì)象中的所有者的相關(guān)信息。水印能夠用來(lái)判別對(duì)象是否受到保護(hù)，并能監(jiān)視被保護(hù)對(duì)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(gè)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(gè)好的水印算法應(yīng)該能夠提供完全沒(méi)有爭(zhēng)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(gè)特性。由于數(shù)字水印完全嵌入圖像中，那么對(duì)含水印圖像所做的變換也會(huì)導(dǎo)致其中水印的變化，所以數(shù)10字水印必須對(duì)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(wú)意的信號(hào)處理后，水印仍能保持完整或仍能被準(zhǔn)確鑒別。常見(jiàn)的圖像處理和攻擊有：有損壓縮、濾波、噪聲干擾、邊緣增強(qiáng)、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(huì)導(dǎo)致原始圖像質(zhì)量的嚴(yán)重破壞。實(shí)際上很難設(shè)計(jì)出一種方法能夠保證對(duì)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(qiáng)弱應(yīng)該視不同的應(yīng)用需求而定。在實(shí)際應(yīng)用中，要求設(shè)計(jì)的水印方案至少對(duì)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(lèi)視覺(jué)的感覺(jué)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(jué)并且足夠安全。一般通過(guò)相關(guān)或類(lèi)似于相關(guān)的計(jì)算進(jìn)行檢測(cè)。從圖像處理的角度看，嵌入水印可以視為在強(qiáng)背景(原始圖像)下疊加一個(gè)弱信號(hào)( 水印)，由于人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)(Human Visual System——HVS)的分辨率受到一定的限制，只要疊加信號(hào)的幅度低于HVS 的最小可察覺(jué)誤差， HVS 就無(wú)法感覺(jué)到信號(hào)的存在，因此通過(guò)對(duì)原始圖像做一定的調(diào)整，有可能在不改變視覺(jué)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(gè)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(guò)程中，通過(guò)嵌入算法將水印信號(hào)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(guò)程中都使用了密鑰，從而加強(qiáng)了整個(gè)系統(tǒng)的安全性。水印系統(tǒng)的輸出稱(chēng)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(lái)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)11 vwi =vi(1+awi) (乘法法則)其中，v i ,viw 分別表示原始圖像像素和嵌入水印的圖像像素，w i 為水印信號(hào)分量，0 ≤ i ≤ n , α為尺度因子。在保證不可見(jiàn)的前提下，盡可能提高嵌入水印的強(qiáng)度，α的選擇必須考慮圖像的性質(zhì)和視覺(jué)系統(tǒng)的特性。2. 水印恢復(fù)系統(tǒng)水印恢復(fù)時(shí)，先檢測(cè)待測(cè)試的圖像中是否含有水印信號(hào)，如果待測(cè)圖像中含有水印，則從中提取出水印， 所示。設(shè)待測(cè)圖像為I 39。 ，從I 39。中提取的水印為 W39。，δ (.)為檢測(cè)函數(shù)。則：W39。 =δ (I 39。 , I ) (23)計(jì)算相關(guān)系數(shù)C (W,W 39。 )，如果C (W,W39。 )滿(mǎn)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(cè) （ 提取 ） 算法 水印 （ 相關(guān) ） 系數(shù)待測(cè)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(duì)原始圖像進(jìn)行適當(dāng)變換（既可以對(duì)整幅圖像變換，也可以將原始圖像分塊后對(duì)某些小塊進(jìn)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(guò)相應(yīng)的反變換得到含水印的圖像。一般來(lái)說(shuō)，空域算法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、信息隱藏量大的特點(diǎn)，但其最大的缺點(diǎn)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(qiáng)的抵抗信號(hào)處理和惡意攻擊的能力、更便于適應(yīng)人類(lèi)視覺(jué)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(diǎn)，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(gè)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(cè)是通過(guò)計(jì)算互相關(guān)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。LSB 算法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)；水印嵌入的數(shù)據(jù)量大；含水印圖像不可見(jiàn)好，但是它致命的弱點(diǎn)是魯棒性很弱，在對(duì)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(guò)簡(jiǎn)單地刪除圖像低位數(shù)據(jù)或者對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單12的數(shù)學(xué)變換就以將水印信息破壞掉。另外一類(lèi)重要的空域算法利用了圖像像素的統(tǒng)計(jì)特征，其主要思想是通過(guò)修改原始圖像像素使得原始圖像像素的某體統(tǒng)計(jì)特征發(fā)生變化，檢測(cè)時(shí)只需查看含水印圖像的統(tǒng)計(jì)特征即可，從而達(dá)到盲檢測(cè)的目的。為了保證安全性，這些統(tǒng)計(jì)特征的來(lái)源必須受到密鑰的控制。常用的統(tǒng)計(jì)量包括：平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和直方圖等。這一類(lèi)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 ）、離散傅立葉變換（ DFT）等。實(shí)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(guò)修改由偽隨機(jī)選定的中頻系數(shù)對(duì)的差值來(lái)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(shí)考慮到了JPEG 壓縮量化矩陣，因而可以有效地改善水印對(duì)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(jiàn)性的最佳折衷，人們逐漸認(rèn)識(shí)到利用視覺(jué)生理模型的重要性。Watson 感知模型[17] 就是一個(gè)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(jì)圖像之間的臨界可見(jiàn)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(diǎn)：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(jué)特性；良好的時(shí)頻分解特性更符合人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)，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JPEG2022 和MPEG7，因DWT 在數(shù)字水印技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用前景?；贒WT 的水印算法，通常是先將原始圖像進(jìn)行多級(jí)小波分解，然后再通過(guò)修改小波變換系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。水印檢測(cè)器接收到目標(biāo)圖像后，先進(jìn)行同樣的小波分解，通過(guò)相應(yīng)的檢測(cè)算法來(lái)判斷目標(biāo)圖像是否含水印或直接通過(guò)提取算法將水印提取出來(lái)。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(xiàn)[18]提出一種基于低頻子帶嵌入的盲水印算法，通過(guò)一個(gè)不重疊31 大小的滑動(dòng)窗，對(duì)小波分解的整個(gè)低頻系數(shù)進(jìn)行掃描，對(duì)連續(xù)的3 個(gè)系數(shù)進(jìn)行排序，對(duì)最小值、最大值之間的長(zhǎng)度進(jìn)行M 段分割，中間值根據(jù)水印值進(jìn)行量化，算法的缺點(diǎn)是在JPEG 壓縮率較大的情況下檢測(cè)效果不太理想。文獻(xiàn)[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(duì)圖像進(jìn)行三級(jí)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(jī)實(shí)數(shù)的Gaussian 序列，使用相檢測(cè)方法。低頻域嵌入算法的優(yōu)點(diǎn)是魯棒性強(qiáng)，但容易影響圖像的視覺(jué)效果；高頻域嵌入算法的優(yōu)點(diǎn)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(diǎn)結(jié)合起來(lái)，可以達(dá)到揚(yáng)長(zhǎng)避短、互相補(bǔ)充的目的，本文第五章就是基于這種思想進(jìn)行研究的。 常見(jiàn)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(cè)或擾亂通過(guò)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13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(cè)工具無(wú)法正確地恢復(fù)水印信號(hào)，或不能檢測(cè)到水印信號(hào)的存在。到目前為止，還沒(méi)有一個(gè)算法能夠真正經(jīng)得住攻擊者的任意進(jìn)攻。為了更好的檢驗(yàn)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(jì)中加以改進(jìn)，有必要對(duì)水印攻擊進(jìn)行分析。采用 Craver 等人的劃分，數(shù)字水印攻擊包括針對(duì)魯棒性的常規(guī)信號(hào)處理操作，針對(duì)安全性的惡意攻擊以及針對(duì)水印應(yīng)用系統(tǒng)和法律問(wèn)題的攻擊?，F(xiàn)有的圖像水印系統(tǒng)的攻擊方法，主要可分為四大類(lèi)： 去除攻擊(Removal Attacks)去除攻擊是最常用的攻擊方法。它主要攻擊魯棒性的數(shù)字水印，因而也可稱(chēng)為魯棒性攻擊。這類(lèi)攻擊的目的在于擦除或除去標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)中的水印而不影響圖像的使用。它試圖削弱載體中的水印強(qiáng)度，或破壞載體中的水印。這類(lèi)攻擊可以再細(xì)分為：簡(jiǎn)單攻擊(也可稱(chēng)為波形攻擊或噪聲攻擊)和刪除攻擊。簡(jiǎn)單攻擊只是通過(guò)對(duì)含有水印的圖像進(jìn)行某種操作來(lái)削弱或刪除嵌入的水印，而不是試圖識(shí)別水印或分離水印。它包括無(wú)惡意的和常見(jiàn)的一些信號(hào)處理方法，如線(xiàn)性或非線(xiàn)性濾波、基于波形的圖像壓縮(JPEG，JPEG2022，MPEG)、添加噪聲、Gamma 校正、圖像裁剪、圖像量化、模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換、打印和掃描等。雖然目前出現(xiàn)的水印算法可以分別抵抗一些基本的圖像操作(如旋轉(zhuǎn)、裁剪、重采樣、尺寸變化和有損壓縮等)，但對(duì)同時(shí)施加這些操作或隨機(jī)幾何變換卻無(wú)能為力。人們通常有這樣的誤解：一個(gè)幅度很小的水印可以通過(guò)加上類(lèi)似幅度的噪聲來(lái)除去。實(shí)際上，相關(guān)檢測(cè)器對(duì)隨機(jī)噪聲這類(lèi)攻擊是很魯棒的，因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中，噪聲并不是嚴(yán)重的問(wèn)題，除非噪聲相對(duì)于圖像來(lái)說(shuō)幅度太大或者噪聲同水印是相關(guān)的。刪除攻擊主要針對(duì)某些水印算法，通過(guò)分析水印數(shù)據(jù)，估