【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 第 6 頁(yè) 共 34頁(yè) 數(shù)字水印的分類 數(shù)字水印 的分類方法多種多樣，從不同的角度可以如下進(jìn)行分類： （ 1） 按水印的可見(jiàn)性劃分 按嵌入水印后數(shù)字產(chǎn)品中水印是否可見(jiàn)可將數(shù)字水印分為可見(jiàn)水印和不可見(jiàn)水印。 可見(jiàn)水印主要用于當(dāng)場(chǎng)聲明數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán) 歸屬，對(duì)盜版者起到即時(shí)威懾和約束作用，也可用于在因特網(wǎng)上在線分發(fā)帶 有可見(jiàn)水印的數(shù)字產(chǎn)品，對(duì)數(shù)字產(chǎn)品進(jìn)行廣告宣傳。不可見(jiàn)水印不能夠阻止盜版者對(duì)數(shù)字產(chǎn)品的非法復(fù)制，但可用來(lái)證明數(shù)字產(chǎn)品所有權(quán)，以及作為鑒定、起訴非法侵權(quán)的證據(jù)。 （ 2） 按水印的魯棒性劃分 按水印的魯棒性可以將數(shù)字水印分為脆弱數(shù)字水印和魯棒數(shù)字水印兩種。脆弱水印對(duì)多媒體的任何變換或處理都非常敏感；魯棒水印對(duì)常見(jiàn)的各種處理操作和攻擊均有較強(qiáng)的魯棒性，好的魯棒水印算法甚至可以從質(zhì)量已被 破壞的數(shù)字作品中提取出水??；魯 棒數(shù)字水印主要用于在數(shù)字作品中標(biāo)識(shí)著作權(quán)信息，如作者、作品序號(hào)等。脆弱數(shù)字水印主要用于完整性認(rèn)證和內(nèi)容保護(hù)。人們根據(jù)脆弱水印的狀態(tài)就可以判斷數(shù)據(jù)是否被篡改過(guò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多媒體的被破壞情況的跟蹤和定位。 （ 3） 按水印所附載的媒體劃分 按水印所附載的載體 數(shù)據(jù)，我們可以將數(shù)字水印劃分為圖像水印、音頻水印、視頻水印、文本水印等等。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，會(huì)有更多類的數(shù)字媒體出現(xiàn)，同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的水印技術(shù)。 （ 4） 按水印的檢測(cè)過(guò)程劃分 按水印的檢測(cè)過(guò)程可以將數(shù)字水印劃分為非盲水印（ Nonblind watermark）、半 盲水?。?seminonblind watermark）和盲水印（ Blind watermark） 。非盲水印在檢測(cè)過(guò)程中需要原始 數(shù)據(jù) 和原始水印的參與 ； 半盲水印則不需要原始數(shù)據(jù)，但需要原始水印來(lái)進(jìn)行檢測(cè)； 盲水印的檢測(cè)只需要密鑰，既不需要原始數(shù)據(jù)，也不需要 原始 水印。一般說(shuō)來(lái)，非盲水印的穩(wěn)健性比較強(qiáng)，但其應(yīng)用受到存儲(chǔ)成本的限制。目前研究的數(shù)字水印大多數(shù)是半盲水印或者盲水印。 （ 5） 按水印的內(nèi)容劃分 按數(shù)字水印的內(nèi)容可以將數(shù)字水印分為有意義的水印和無(wú)意義水印。有意義水印是指水印本身也是某個(gè)數(shù)字圖像（如商標(biāo)圖像）或數(shù)字 音頻片斷的編碼；無(wú)意義水印則只對(duì)應(yīng)于一個(gè)序列號(hào)。有意義水印的優(yōu)勢(shì)在于，如果由于受到攻擊或其它原因致使解碼后的水印破損，人們?nèi)匀豢梢酝ㄟ^(guò)視覺(jué) 覺(jué) 察確認(rèn)是否有水印。但對(duì)無(wú)意義的水印來(lái)說(shuō)，如果解碼后的水印序列有若干碼元錯(cuò)誤，則只能通過(guò)統(tǒng)計(jì)決策來(lái)確定信息中是否含有水印。 （ 6） 按水印嵌入的空間 劃分 按水印嵌入的空間劃分 可 將數(shù)字水印分為 空域水印和頻域水 印。 空間域水印的嵌入和提取是通過(guò)修改圖 像 像素點(diǎn)的強(qiáng)度或灰度值來(lái)實(shí)現(xiàn)的，計(jì)算簡(jiǎn)單，效率較高，但難以抵抗常見(jiàn)圖像處理的攻擊及噪聲干擾的影響，穩(wěn)健性較差。頻域方法是將水印添加到 原始圖像的某種淮海工學(xué)院二 00九屆畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 7 頁(yè) 共 34頁(yè) 變換系數(shù)中，更容易與人的感知系統(tǒng)的某些掩蔽特性相結(jié)合，與數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)，如 JPEG 等兼容。因此，頻域水印算法對(duì)諸如壓縮和某些圖像處理等的攻擊的魯棒性更強(qiáng)。 （ 7） 按用途劃分 不同的應(yīng)用需求造就了不 同的水印技術(shù)。按水印的用途，我們可以將數(shù)字水印劃分為票據(jù)防偽水 印、版權(quán)保護(hù)水印、篡改提示水印和隱藏標(biāo)識(shí)水印。票據(jù)防偽水印 加在紙質(zhì)票據(jù)的數(shù)字生成過(guò)程中，歷經(jīng)印 刷、打印、掃描過(guò)程后能將水印檢測(cè)出來(lái)，需要防止的是復(fù)制后水印將不再 存在。隱蔽標(biāo)識(shí)水印是在圖像中加入注釋信息，對(duì)圖像進(jìn)行說(shuō)明和作者介紹等，不占用帶寬， 需要隱藏的數(shù)據(jù)量較大。 數(shù)字水印技術(shù)原理和基本模型 所謂數(shù)字水印，是嵌入在數(shù)字產(chǎn)品中的數(shù)字信號(hào)，它可以是圖像、聲音、文字、符號(hào)、數(shù)字等一切可以作為標(biāo)記、標(biāo)識(shí)的信息。 它的存在是以不破壞原數(shù)據(jù)的欣賞價(jià)值和 使用價(jià)值為原則 的 。 數(shù)字水印是指利用數(shù)字產(chǎn)品的信息 冗余性，把與多媒體內(nèi)容相關(guān)或不相關(guān)的一些標(biāo)識(shí)信息直 接嵌入多媒體內(nèi)容中，并能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ脵z測(cè)電路及時(shí)地把水印檢測(cè)或提取出來(lái)的技術(shù)。這種技術(shù)充分利用了人的知覺(jué)系統(tǒng)（ HVS）和人類聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)（ HAS）的冗余特性。 從圖像處理的角度看，嵌入水印信號(hào)可以視為在 強(qiáng)背景（原始圖像）下又疊加一個(gè)弱信號(hào)（水?。?，只要疊加的水印信號(hào)強(qiáng)度低于 HVS（ Human Vision System）的對(duì)比度門限， HVS就無(wú)法覺(jué)察到信 號(hào)的存在。而對(duì)比度門限則受視覺(jué)系統(tǒng)的空間、時(shí)間和頻率特性的影響。因此，通過(guò)對(duì)原始圖像作一定的調(diào)整，有可能在不改變視覺(jué)效果的情況下嵌入一些信息。 從數(shù)字通信的角度看，水印嵌入可以理解為在一個(gè)寬帶信道（載體圖像）上用擴(kuò)頻通信技術(shù)傳輸一個(gè)窄帶信號(hào)（水印信號(hào)）。盡管水印信號(hào)具有一定的能量，但分布到信道 中任一頻率 上的能量是難以檢測(cè)到的。水印的譯碼（檢測(cè)）則是一個(gè)有噪 信道中弱信號(hào)的檢測(cè)問(wèn)題。 設(shè)載體圖像為 I，待嵌入的水印信息為 W，實(shí)際嵌入的水印信號(hào)為 w? ,密鑰為 K,水印提取和檢測(cè)函數(shù) D,水印嵌入函數(shù) 為 F。這一框架大 致分為如下三步： 步驟 1： 水印信號(hào)的生成 ： 根據(jù)不同的需要，有時(shí)要對(duì)水印信息進(jìn)行必要的預(yù)處理，如編碼、壓縮、加密等，最終形成水印信號(hào)。這一過(guò)程可以表示為函數(shù) G： ( , )W G w k?? 。 步驟 2： 水印信號(hào)的嵌入 ： 采用一定的算法將水印信息加入到圖像的空間域或者變換域中 ，最終生成水印圖像 ； ( , , )wI F I W K?? ，算法應(yīng)使對(duì)原始圖像所作的改動(dòng)最小，同時(shí)又要保證盡可能強(qiáng)的魯棒性。這一步是整個(gè)過(guò)程中最重要的。 步驟 3： 水印的提取和檢測(cè)：水印的提取是指從水印圖像中完全恢復(fù)出水印信息的過(guò)程；水印的檢測(cè)是判斷圖像中特定水印信號(hào)的存在性的過(guò)程。水印的提取和檢測(cè)可以表示為：W=D（ I， K）或者 ( , , )P D I W K?? ，其中 P=0/1， 0 表示水印不存在， 1 表示存在。 以上的提取和檢測(cè)方案不依賴于原始圖像，但是也可以類似地定義依賴原始圖像的方案。 實(shí)際應(yīng)用 的水印 技術(shù) 整體設(shè)計(jì)方案可以用圖 、圖 來(lái)概括描述。 淮海工學(xué)院二 00九屆畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 8 頁(yè) 共 34頁(yè) 圖 水印的嵌入模型 圖 水印的提取 模型 圖 為水印信號(hào)的嵌入模型 ， 輸入信號(hào)為水印信息 ， 原始信息 ， 密鑰用 來(lái) 增強(qiáng)算法的安全性 ， 為了保證水印的安全性 ， 防止他人在獲知水印算法的情況下來(lái)篡改水印或偽造水印 ，在實(shí)際應(yīng)用的系統(tǒng)中至少使用一個(gè)密鑰 ， 有的甚至是幾個(gè)密鑰結(jié)合來(lái)對(duì)水印信息加密或控制水印的嵌入位置 。 但這并不關(guān)系到水印的本質(zhì)算法 。 水印信息可以為序列號(hào)、圖像、文本等任何形式的數(shù)據(jù) ， 原始信息可以為音頻、視頻、圖像或文本等 ， 經(jīng)過(guò)嵌入算法的處理 ， 相應(yīng)的水印信息就被嵌入到載體中去 ， 得到的是嵌入水印信息后的含水印信息。 圖 為水印信息的提取模型 ， 待檢測(cè) 的 含水印信息可能是受過(guò)有意或無(wú)意攻擊的 ， 在進(jìn)行水印信息的恢復(fù)時(shí) ， 可以根據(jù)所采用嵌入的具體方法不同 ， 應(yīng)用或不應(yīng)用原始信息或水印信息來(lái)對(duì)嵌入的水印信息進(jìn)行 恢復(fù)。其中恢復(fù)的數(shù)據(jù)可與原始的水印信號(hào)進(jìn)行相似度或可信度來(lái)測(cè)量 ， 以此來(lái)判定水印信息的存在與否。 圖像數(shù)字 水印技術(shù)的典型算法 目前，以圖像為載體的數(shù)字水印技術(shù)吸引了眾 多 研究人員和學(xué)者的興趣。在該領(lǐng)域發(fā)表了數(shù)目遠(yuǎn)大于以音頻等信號(hào)為載體的論文。對(duì)圖像水印技術(shù)的研究根據(jù)水印嵌入時(shí)對(duì)載體圖像采取的變換形式可分為空間域水印技術(shù)和變換域水印技術(shù)。數(shù)字圖像水印研究人員普遍認(rèn)為變換域水印比時(shí)空域水印具有更好的穩(wěn)健性，因此近年來(lái)提出了大量的變換域數(shù)字水印方案。下面分別作簡(jiǎn)單介紹： 空域數(shù)字圖像水印算法 將信息直接疊加到圖像的空間域上的算法叫空間域算法。水印在空域算法中，考慮到人類視覺(jué)特性，在載體圖像 中隱藏較復(fù)雜的 水 印信號(hào)。它的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)載體影響很小，計(jì)算速度較快，隱藏的信息較多，且適合多媒體，缺點(diǎn)是魯棒性較差，即：抗幾何變形，噪聲攻擊淮海工學(xué)院二 00九屆畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 9 頁(yè) 共 34頁(yè) 和有損壓縮等常見(jiàn)信號(hào)處理能力較差。但這一特點(diǎn)可用于嵌入脆弱水印?？沼虻牡湫退惴ㄓ校鹤畹陀行凰惴ê?Patchwork 水印算法。 （ 1） 最低有效位算法（ Least significant BitsLSB） 最低有效位（ LSB）是 Schbngel 等人提出的第一個(gè)數(shù)字水印算法，是一種典型的空間域信息隱藏算法。 LSB 算法使用特定的密鑰通過(guò) m序列發(fā)生器產(chǎn)生隨機(jī)信號(hào)， 然后按一定的規(guī)則 排列成二維水印信號(hào)，并逐一插入到原始圖像相應(yīng)像素值的最低幾位。由于水印信號(hào)隱藏在最低位，相當(dāng)于疊加 了一個(gè)能量微弱的信號(hào)，因而在視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)上難察覺(jué)。 LSB 水印的檢測(cè)是通過(guò)待檢測(cè)圖像與水印圖像 的相關(guān)運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)決策實(shí)現(xiàn)的。 LSB 算法雖然可以隱藏較多的信息，但隱藏的信息可以被輕易除去，無(wú)法滿足數(shù)字水印的魯棒性要求，因此現(xiàn)在的數(shù)字水印軟件已經(jīng)很少采用 LSB 算法了。不過(guò)，作為一種大 數(shù)據(jù)量的信息隱藏方法， LSB在隱蔽通信中仍占據(jù)著相當(dāng)重要的地位。 （ 2） Patchwork 算法和紋理塊映射編碼方法 這兩種方法都是由麻省理工 學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室 Walter Bander 等人提出的。 Patchwork 方法是基于改變圖像的統(tǒng)計(jì)特性。首先隨機(jī)選擇 N 對(duì)像素點(diǎn)（ ai,bi） ,然后將每個(gè) ai點(diǎn)的亮度值加1，每個(gè) bi點(diǎn)的亮度值減 1，這樣整個(gè)圖像的亮度保持不變。適當(dāng)調(diào)整參數(shù)， Patchwork 法對(duì)JPEG 壓縮、 FIR 濾波及圖像剪裁有一定抵抗力。但該方法嵌入的信息量有限。紋理映射將水印信息隱藏在圖像的隨機(jī)紋理區(qū)域中，利用紋理間的相似性掩蓋水印信 息。該算法隱蔽性較好，對(duì)濾波、壓縮和扭轉(zhuǎn)等操作具有抵抗能力，但僅 適用于具有大量任意紋理區(qū)域的圖像，且需人工 干預(yù)。 變換域算法 變換域 算法通常也稱為頻率域算法，是指將原始圖像變換（比如離散余弦變換 —DCT、離散小波變換 —DWT、傅里葉變換 —FFT）處理后，選取一些特定的變換域系數(shù)，通過(guò)修改這些系數(shù)的值來(lái)嵌入水印的方法?；谧儞Q域算法的數(shù)字水印技術(shù)可以嵌入大量比特?cái)?shù)據(jù)依然 能 夠保持水印的不可見(jiàn)性，且對(duì)常用的壓縮處理具有很強(qiáng)的魯棒性，但是其抵抗幾何變換等攻擊的能力較弱。 （ 1） DCT 域水印算法 DCT 變換（ DCT， Discrete Cosine Transform）計(jì)算量小且與國(guó)際數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)（ JPEG、MPEG、 H261/236）兼容，便于在壓縮域（ Compressed Domain）中實(shí)現(xiàn)，目前在水印系統(tǒng)中用的最多。其主要思想是在圖像的 DCT 變換域選擇中低頻系數(shù)疊加水印信息。選擇中低頻系數(shù)是因?yàn)槿搜鄣母杏X(jué)主要集中在這一頻段，攻擊者在破壞水印的過(guò)程中，不可避免地會(huì)引起圖像質(zhì)量的嚴(yán)重下降，一般的圖像處理過(guò)程也從不會(huì)改變這部分?jǐn)?shù)據(jù)。 Cox 等提出水印應(yīng)放在視覺(jué)系統(tǒng)感覺(jué)上最重要的分量上（對(duì)應(yīng)于 DCT 域中的低頻 系數(shù)）。其理由是感覺(jué)上重要的分量是圖像信號(hào)的主要成份。 因此，若 水印嵌入到感覺(jué)上重要的分量，則穩(wěn)健性較好 。一些 學(xué)者則進(jìn)行了折衷，把水印信息 嵌入在 DCT 域的中頻系數(shù)上。 Cox 等的觀點(diǎn)已逐漸為人們所贊同和采納，但在基于塊 DCT 的水印算法中， DC（直流）分量總是被明確地排除在外。這樣 處理的考慮在于避免加水印的圖像出現(xiàn)塊效應(yīng)現(xiàn)象。然而淮海工學(xué)院二 00九屆畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 10 頁(yè) 共 34頁(yè) 被人們忽視的一個(gè)事實(shí)是， DC 分量比任何 AC 分量更適合嵌入水印信號(hào)，這有二方面的理由：一是與 AC 系數(shù)相比， DC 系數(shù)的振幅大得多；二是根據(jù)信號(hào)處理論，嵌入水印的圖像 有可能遭遇到的信號(hào)處理過(guò)程，如數(shù)據(jù)壓縮、低通濾波、 次抽樣、插值、 D/A 和 A/D 轉(zhuǎn)換等，對(duì)DC 分 量的保護(hù)比 AC 分量要好。 （ 2） DFT 域 水印算法 DFT 變換（ DFT， Discrete Fourier Transform）具有仿射變換（圖像幾何變換和傳輸過(guò)程中常見(jiàn)畸變的數(shù)學(xué)模型）不變性，對(duì)圖像的空間坐標(biāo)平移不敏感，并且可利用相位信息嵌入水印，所以， DFT 水印對(duì)圖像的坐標(biāo)平移具有免疫力，但是 DFT 與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)不兼容。 （ 3） DWT 域 水印算法 在新的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) JPEG2020 中，小波成為關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，這種技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于圖像水印。相對(duì)于 DCT，首先由于 DWT 具有時(shí)間 尺度（時(shí)間 頻率）分析，多分辨率特性，而且具有分層特性，其能使得水印 的嵌入和檢測(cè)在某個(gè)子帶或某幾個(gè)子帶進(jìn)行；其次 DWT符合視覺(jué)特性，即小波變換和人類視覺(jué)系統(tǒng)是相吻合的；再者，由于小波變換在時(shí)頻 兩域都具有表征信號(hào)局部特征 的能力，其特征化和定位攻擊能力更強(qiáng)，并且運(yùn)算量比 DCT 小。但是，DWT 系數(shù)不具有幾何不變性，因此抗幾何攻擊能力不好，抽取過(guò)程中必須保證水印信號(hào)的同步。 和 最早提出了多分辨率分析的水印算法，首先對(duì)水印和原始圖像同時(shí)進(jìn)行多分