【文章內(nèi)容簡介】 的危險(xiǎn)，所以嵌入的水印應(yīng)該設(shè)計(jì)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?？截惐Ｗo(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，可用水印來說明數(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(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(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(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。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(gè)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(jì)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(jì)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(huì)出現(xiàn)檢測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?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，水印檢測算法能夠識(shí)別并提取嵌入在保護(hù)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(hù)，并能監(jiān)視被保護(hù)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(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(gè)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(huì)導(dǎo)致其中水印的變化，所以數(shù)10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(hào)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(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(jì)算進(jìn)行檢測。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(hào)的幅度低于HVS 的最小可察覺誤差， HVS 就無法感覺到信號(hào)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(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)水印嵌入過程中，通過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)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)，先檢測待測試的圖像中是否含有水印信號(hào)，如果待測圖像中含有水印，則從中提取出水印， 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(jì)算相關(guān)系數(shù)C (W,W 39。 )，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(jìn)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(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(jì)算簡單、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(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，檢測是通過計(jì)算互相關(guān)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的。LSB 算法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單易實(shí)現(xiàn)；水印嵌入的數(shù)據(jù)量大；含水印圖像不可見好，但是它致命的弱點(diǎn)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(jìn)行簡單12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(jì)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(jì)特征發(fā)生變化，檢測時(shí)只需查看含水印圖像的統(tǒng)計(jì)特征即可，從而達(dá)到盲檢測的目的。為了保證安全性，這些統(tǒng)計(jì)特征的來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，通過修改由偽隨機(jī)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(shí)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(shí)到利用視覺生理模型的重要性。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特性；良好的時(shí)頻分解特性更符合人類視覺系統(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，然后再通過修改小波變換系數(shù)來實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。水印檢測器接收到目標(biāo)圖像后，先進(jìn)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(xiàn)[18]提出一種基于低頻子帶嵌入的盲水印算法，通過一個(gè)不重疊31 大小的滑動(dòng)窗，對小波分解的整個(gè)低頻系數(shù)進(jìn)行掃描，對連續(xù)的3 個(gè)系數(shù)進(jìn)行排序，對最小值、最大值之間的長度進(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，可以達(dá)到揚(yáng)長避短、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)的檢測工具無法正確地恢復(fù)水印信號(hào)，或不能檢測到水印信號(hào)的存在。到目前為止，還沒有一個(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魯棒性的常規(guī)信號(hào)處理操作，針對安全性的惡意攻擊以及針對水印應(yīng)用系統(tǒng)和法律問題的攻擊?，F(xiàn)有的圖像水印系統(tǒng)的攻擊方法，主要可分為四大類： 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，因而也可稱為魯棒性攻擊。這類攻擊的目的在于擦除或除去標(biāo)記過的數(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。這類攻擊可以再細(xì)分為：簡單攻擊(也可稱為波形攻擊或噪聲攻擊)和刪除攻擊。簡單攻擊只是通過對含有水印的圖像進(jìn)行某種操作來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。它包括無惡意的和常見的一些信號(hào)處理方法，如線性或非線性濾波、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)，但對同時(shí)施加這些操作或隨機(jī)幾何變換卻無能為力。人們通常有這樣的誤解：一個(gè)幅度很小的水印可以通過加上類似幅度的噪聲來除去。實(shí)際上，相關(guān)檢測器對隨機(jī)噪聲這類攻擊是很魯棒的，因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中，噪聲并不是嚴(yán)重的問題，除非噪聲相對于圖像來說幅度太大或者噪聲同水印是相關(guān)的。刪除攻擊主要針對某些水印算法，通過分析水印數(shù)據(jù)，估