【文章內(nèi)容簡介】 字產(chǎn)品信息的冗余性，與多媒體內(nèi)容相關(guān)或不相關(guān)的一些標(biāo)識信息被直接嵌入多媒體內(nèi)容中，并能夠及時被檢測或提取出來的技術(shù)。這種技術(shù)利用了人的知覺系統(tǒng)（HVS）的冗余特性[6]。如果是從圖像處理的角度來看，嵌入水印信號的過程可以認(rèn)為是在一個強背景（原始圖像）下又疊加一個弱信號（水?。疤崾钳B加的水印信號強度必須要低于HVS（Human Vision System）的對比度門限。因此，通過調(diào)整原始圖像，就有可能在不改變視覺效果的情況下嵌入信息。假設(shè)載體圖像為，有待嵌入載體的水印信息為，實際上要嵌入的水印信號為,密鑰為,水印的提取以及檢測函數(shù)為,水印嵌入函數(shù)為F。這樣的框架大致可以分為下面三步：步驟1：生成水印信號：按照不同的需求，有時候要對需要對水印信息進行預(yù)處理，最后水印信號形成。這樣的過程可以表示為函數(shù)： (21)步驟2：嵌入水印信號：用一定的算法把水印信息加到圖像的中，最終生成水印圖像: (22) 算法應(yīng)該使得對原始圖像做的改變最小，與此同時也要保證魯棒性很強。這一步是非常重要的。步驟3：水印的提取以及檢測：從含水印圖像中把水印完全恢復(fù)的過程叫做水印圖像的提取；判斷一個圖像中特定的水印信號的存在性過程叫做水印的檢測。水印的提取檢測可表示為： (23）或者 (24) 其中=0/1，0表示水印不存在，1表示存在。、[7]。 水印的嵌入模型 [8]，水印信息是輸入信號，原始信息，用來增強算法的安全性是密鑰，實際應(yīng)用的系統(tǒng)中至少使用一個密鑰，但是有的甚至是用幾個密鑰結(jié)合來對水印信息加密或控制水印的嵌入位置。這樣并不會影像水印的本來算法。水印信息可以為任何形式的數(shù)據(jù)，原始信息可以為音頻、圖像或文本等，相應(yīng)的水印信息經(jīng)過嵌入算法的處理就被嵌入到原始信息當(dāng)中去，最后就得到嵌入水印信息后的信息。，等待檢測的含水印的信息有可能受過攻擊，在進行恢復(fù)水印信息時，可以按照所采用具體嵌入的方法不一樣，選擇應(yīng)用和不應(yīng)用原始信息和水印信息來恢復(fù)嵌入的水印信息?；謴?fù)的信號可與原始的水印信號進行相似度測量來判定水印信息是不是存在。數(shù)字水印技術(shù)是一門相互交叉的學(xué)科，特點在于它橫跨多科領(lǐng)域，以多科領(lǐng)域的思想、算法和概念為基礎(chǔ)，是真正的一個快速發(fā)展的技術(shù)。研究者們研究數(shù)字水都是各用自學(xué)科的獨特視角，從而相繼出現(xiàn)了各種各樣的數(shù)字水印算法，數(shù)字水印系統(tǒng)的典型算法如下： 空間域算法空間域算法是直接對圖像的像素值進行修改，把水印直接加載在數(shù)據(jù)載體上?？臻g域算法嵌入的信息量比較大，最大缺點就在于魯棒性比較差。(1) 最低有效位算法（Least Significant Bits,LSB）LSB算法是使用一定的密鑰通過m序列發(fā)生器產(chǎn)生隨機信號，接下來按照一定的規(guī)則排列成二維的水印信號，并且逐一在原始圖像相應(yīng)像素值的最低幾位插入。但是因為水印信號隱藏在像素最不重要的最低位，這也就相當(dāng)于是疊加了一個能量比較微弱的信號，正因為這樣，視覺和聽覺上也很難察覺。雖然LSB算法可以隱藏較大信息量，但因為用的是圖像不重要的像素位，它的魯棒性很差，水印信息比較容易就被濾波、圖像量化和幾何變形等的操作破壞，無法滿足對魯棒性的要求，所以如今的數(shù)字水印技術(shù)中很少采用LSB算法。然而，因為它是一種較大數(shù)據(jù)量的信息隱藏的方法，LSB算法仍占據(jù)著很重要的地位[9]。(2) Patchwork算法基于統(tǒng)計理論的是Patchwork算法，具有特定統(tǒng)計特性的數(shù)字水印被嵌入到原始數(shù)據(jù)中。它的具體方法是圖像隨機選擇N對像素點（ai ,bj），然后每個ai 點的亮度值加l，bj 點的亮度值減l，保持整個圖像的亮度保持不變。如果適當(dāng)調(diào)整它的參數(shù)，就能有效地抵抗剪切、濾波和JPEG壓縮等攻擊，但對拷貝平均攻擊抵抗力較弱，而且該方法嵌入的信息量是有限的。(3) NEC算法這個算法是由NEC實驗室的Cox等人提出來的，它的實現(xiàn)方法是，首先產(chǎn)生偽隨機序列，該序列具是具有高斯N(0，1)分布的，其次對圖像進行DCT變換，最后用偽隨機高斯序列來調(diào)制(疊加)DCT系數(shù)。算法的魯棒性、安全性、透明性等都比較強。而且對該算法來說，水印信號應(yīng)該嵌入到原始數(shù)據(jù)中人的感覺最重要的部分，這種水印信號由獨立同分布隨機實數(shù)序列構(gòu)成，且該實數(shù)序列應(yīng)該具有高斯分布N(0，1)的特征?？臻g域算法雖然有嵌入很大信息量的優(yōu)點，但是因為它的魯棒性比較差差，所以如今的數(shù)字水印系統(tǒng)已經(jīng)很少使用它了。接下來所介紹的變換域的算法是目前所研究的熱點算法。 變換域算法 變換域（頻域）方法是把圖像用變換域來表示，它是采用利用特定的數(shù)學(xué)變換。如果利用變換域上來嵌入水印，信號能量就能擴散到空間域所有的像素上，這樣可以保證水印的不能見性，而且抗攻擊上網(wǎng)能力比較好。如今的算法研究中大多數(shù)是使用變換域的方法。(1)DCT變換數(shù)碼率壓縮需要常用的一個變換編碼方法是離散余弦變換。DCT變換指的是是實數(shù)范圍內(nèi)，任何連續(xù)的實對稱函數(shù)的傅立葉變換中只含有余弦項，所以要實現(xiàn)快速離散余弦變換可以用快速傅立葉變換算法。因為對于大多數(shù)圖像，高頻分量較小，加上人類知覺對高頻成分失真不太敏感，因此可用更粗的量化。所以，傳送變換系數(shù)的數(shù)碼率要大大小于傳送圖像像素所用的數(shù)碼率。到達(dá)接收端以后要通過反離散余弦變換再回到圖像空間，雖然會有失真，但對于人類視覺來說還是可以接受的。(2)DWT變換由于MPEG4及JPEG2000縮標(biāo)準(zhǔn)的公布，出現(xiàn)越來越多的基于小波域的水印算法。一般是采用多級分解方法，把圖像進行小波多級分解。圖像經(jīng)過一級小波分解后得到四個部分，左上為低頻，右上為水平方向細(xì)節(jié)部分，左下為垂直方向細(xì)節(jié)部分，右下為對角線方向細(xì)節(jié)部分。，對宿主圖像作多層小波變換，并在每一層變換后在小波變換系數(shù)上加入水印[10]。對比于DCT，DWT具有以下優(yōu)點：對一幅圖像來說它具有多分辨率和分層次的特性，在解碼過程中可以連續(xù)地從低分辨率過渡到高分辨率，而相比之下DCT對一幅圖像的分辨率只有一個，根據(jù)圖像的區(qū)域不同頻率來進行不同層次的分辨，這個不能做到；比較而言，DWT算法比DCT更接近人眼的視覺系統(tǒng)，所以在圖像經(jīng)過小波域編碼的高比特率壓縮后，比經(jīng)過同樣比特率的DCT要少很多擾動。 兩種不同域算法比較 總的來說，變換域的方法具有以下優(yōu)點：(1) 變換域中嵌入的所有水印信號能量是能夠分布到空間域的所有像素上，這樣才有利于保證水印的不能見性；(2) 在變換域，可以更便捷地結(jié)合人類視覺系統(tǒng)(HVS) 的某些特性（如頻率掩蔽特性）到水印編碼過程中，所以它的隱蔽性更好；(3) 變換域的方法可兼容國際數(shù)據(jù)壓縮編碼，從而易實現(xiàn)在壓縮域(pressed domain) 內(nèi)的水印算法，與此同時也能抵抗相應(yīng)有損壓縮。與密碼學(xué)類似，數(shù)字水印也是一個對抗性的研究領(lǐng)域。正因為有水印遭受攻擊的存在，才有了水印算法研究的不斷深入。除此之外，為了實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字水印，必須安全測試各種水印算法。水印測試者不但要熟悉水印算法和水印攻擊算法，而且還要學(xué)會從水印的算法理論入手定量分析水印的信息量和魯棒性。水印的攻擊可以分為主動和被動攻擊。主動攻擊目的是胡亂改變或著破壞水印，讓合法用戶也無法去讀取水印信息，相比而言，被動的攻擊則是試圖去破解水印算法。我們常見的攻擊方法有：（1）簡單攻擊：簡單攻擊就是指對圖像進行各種各樣的信號處理操作，試著去削弱甚至是刪除嵌入的水印信息，并不是去識別或著是分離水印。這樣的操作有：圖像壓縮、圖像剪裁、線性或著非線性濾波、疊加各類噪聲及對圖像的校正等。（2）迷惑攻擊：迷惑攻擊指的是試圖去通過偽造原始圖像和原始水印來迷惑版權(quán)歸屬，是針對可逆還有非盲水印而進行的一種攻擊。防止這一攻擊的最有效辦法就是研究出不可逆水印嵌入算法。（3）抖動攻擊：此方法是在信號加入抖動，如將圖像分為多個部分，在每一部分內(nèi)隨機復(fù)制或刪除某些采樣。此方法主要針對的是利用密鑰定位水印嵌入位置的算法。（4）多文檔攻擊：此方法是利用的不同水印版本的原始載體數(shù)據(jù)，產(chǎn)生近似的圖像數(shù)據(jù)（如平均法），以此來慢慢逼近進而恢復(fù)原始圖像，與此同時，檢測系統(tǒng)根本無法恢復(fù)出水印信號。（5）協(xié)議攻擊：這種攻擊和上面的幾種攻擊手段不一樣，它并不是針對具體的算法，不會破壞水印自身，而是根據(jù)不同的應(yīng)用場合對數(shù)字水印的基本框架進行攻擊。這種攻擊手段雖然不破壞數(shù)字水印本身，但是卻可以破壞水印與某些權(quán)利、義務(wù)之間的關(guān)系，所以它是一種針對應(yīng)用協(xié)議的攻擊。（6）跳躍攻擊：跳躍攻擊方要用于音頻信號數(shù)字水印系統(tǒng)的攻擊，其一般實現(xiàn)方法是在音頻信號上加入、減去一個跳躍信號后，再將數(shù)據(jù)塊按原來順序重新組合起來。實驗表明，在古典音樂信號中幾乎感覺不到這種改變，但是卻可以非常有效地阻止水印信號的檢測定位，達(dá)到難以提取水印信號的目的。（7）馬賽克攻擊：由于通常的水印算法都要求原始圖像的大小不小于某個值，因此，攻擊者將水印圖像分割為若干很小的圖像，再在瀏覽器中將這些子圖像依次拼接起來，與含水印圖像有相同的視覺效果。這里對數(shù)字水印面臨的攻擊進行了簡單的介紹與分類。我們設(shè)計更加安全可靠的水印系統(tǒng)就要研究對數(shù)字水印系統(tǒng)的攻擊[11]。3 LSB算法理論研究 LSB算法介紹LSB（Least Significant Bits）算法：將秘密信息嵌入到載體圖像像素值的最低有效位，也稱最不顯著位，改變這一位置對載體圖像的品質(zhì)影響最小。 LSB是一種比較典型的空域數(shù)據(jù)隱藏法，這個方法將特定的標(biāo)識隱藏在數(shù)字音頻和數(shù)字圖像內(nèi)。拿圖像數(shù)據(jù)來說，每一幅圖像的每個像素都是以多比特的方式構(gòu)成，尤其對于灰度圖像，每個像素通常是8位。然而在數(shù)字圖像中，每個像素的各個位對圖像的貢獻(xiàn)不同。對于8位的灰度圖像，每個像素的數(shù)字g可用公式表示為： (31)其中：i代表像素的第幾位,bi∈{o，l}。這樣，就把整個圖像分解為了8個位平面，LSB(最低有效位0)到MSB（最高有效位7）。從位平面的分布來看，隨著位平面從低位到高位（即從位平面0到位平面7），圖像的特征也漸漸變得復(fù)雜，細(xì)節(jié)也在不斷的增加。到了低的位平面時，單純從一幅位平面上已經(jīng)不能看出圖像的信息了。因為低位所代表的能量很少，改變低位對圖像的質(zhì)量沒有太大的影響。LSB方法正是利用這一點在圖像低位隱藏入水印信息。 LSB算法原理及基本步驟LSB算法的基本原理：替換空域的LSB，用來替換LSB的序列也就是需要加入的水印信息或者由水印信息生成的偽隨機序列。因為水印信息嵌入的位置是LSB，為了滿足不可見性，允許嵌入強度不可能太高的水印。然而LSB算法對一些操作非常敏感，因此LSB算法原來是用于脆弱性的水印的。 算法的基本步驟：；　　；，這樣就獲得了含有秘密信息的圖像。嵌入:選擇一個載體元素的子集{j1,j2,...jL(m)},其中共有L(m)個元素，用以信息隱藏信息的L(m)個Bit。然后在這個子集上執(zhí)行替換操作，把最低比特用m替換。 提取:找到嵌入信息的偽裝元素的子集{j1,j2,...jL(m)},從這些偽裝對象中抽取他們的最低比特位，排列組合后組成秘密信息。 LSB算法的實現(xiàn) LSB算法的實現(xiàn)是比較簡單的，首先，需要考慮嵌入的數(shù)據(jù)量，如果嵌入的是最低1位，那么可以嵌入的信息量是原始圖像信息量的1/8,如果嵌入最低兩位，則嵌入的信息量則是1/4。但是嵌入的信息量越大，對圖像的視覺效果影像就會越大。在這里需要嵌入一個二值的圖像。然后，適當(dāng)?shù)恼{(diào)整數(shù)字水印圖像的大小和比特位數(shù)，以適應(yīng)數(shù)據(jù)量的要求。最后，對原始圖像中要使用的最低位置copy0，再將數(shù)字水印數(shù)據(jù)嵌入到原始圖像的最低位就可以了。下面通過MATLABR2009a 實現(xiàn)這一算法。這里選用一幅256灰度的圖像，數(shù)字水印用“copyright”字樣的二值圖像。置0的方法是調(diào)用模2函數(shù)mod(a,2)，將得到的數(shù)值與原水印相減，從而得到最低位為0的圖片。LSB 算法很簡單，實現(xiàn)比較容易，同時還可以保證數(shù)字水印的不可見性，由于在最低位的每個像素值上都插入數(shù)字水印信息，所以有較大的信息嵌入量。LSB算法是一般嵌入到圖像的最低一位著最低兩位上，如果嵌入的位數(shù)太過多，就會輕易被人眼察覺。由于水印是位于圖像不重要像素位上，因此魯棒性較差。 嵌入算法的主要思路 印的嵌入算法思路[12]。其中最重要的就是對水印圖像的處理，因為在處理水印圖像之前，讀入的原始圖像和水印圖像都會確定它的尺寸，然后對水印圖像進行處理，使之成為和原始圖像尺寸相同的二值圖像。在嵌入水印的時候，是嵌入到圖像像素的8個位平面的最低