【文章內(nèi)容簡介】 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 13 求水印信息駐留于圖像不重要的視覺信息中，通常為圖像的高頻分量。而一般圖像的主要能量均集中于低頻分量上。經(jīng)過圖像壓縮后，高頻分量被當作冗余信息清除掉，因此有的文獻將水印嵌入圖像的最顯著的低頻分量中或使用帶低通特性的水印，雖然這可能會降低圖像的質(zhì)量。目前的一些水印算法對現(xiàn)有的圖像壓縮標準（如 JPEG 、 MPEG ）具有較好的魯棒性，但對今后有更高壓縮比的壓縮算法則不能保證也具有同樣好的魯棒性 。 (2)濾波：圖像中的水印應該具有低通特性，即低通濾波（如均值濾波和中值濾波）應該無法刪掉圖像中的水印，事實上當前很多針對水印的攻擊行為是用濾波完成的。 (3)圖像量化與圖像增強：一些常規(guī)的圖像操作，如圖像在不同灰度級上的量化、亮度與對比度的變化、直方圖修正與均衡，均不應對水印的提取和檢測有嚴重影響。 (4)幾何失真：幾何失真包括圖像尺寸大小變化、圖像旋轉(zhuǎn)、裁剪、刪除或增加圖像線條以及反射等等。很多水印算法對這些幾何操作都非常脆弱，容易被去掉。因此研究水印在圖像幾何失真的魯棒性也是人們所關(guān)注的。 數(shù)字水 印技術(shù)是用來保護多媒體信息的版權(quán)和保證多媒體信息的合法使用，在實際應用中勢必會遭到各種各樣的攻擊。人們對新技術(shù)的好奇、盜版帶來的巨額利潤都會成為攻擊的動機 (惡意攻擊 )；數(shù)字產(chǎn)品在存儲、分發(fā)、打印、掃描等過程中，也會引入各種失真 (無意攻擊 )。攻擊的目的在于使相應的圖像水印系統(tǒng)的檢測工具無法正確地恢復水印信息，或不能檢測到水印信息的存在。 常用的攻擊方法有： :也稱為波形攻擊或噪聲攻擊，是通過對水印圖像進行一些操作以削弱或刪除嵌入的水印，而不是試圖識別或分離水印。這些攻擊方法包括線性 或非線性濾波、基于波形的圖像壓縮（ JPEG、 MPEG）、添加噪聲、圖像裁剪、圖像量化、模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換等。 IBM攻擊 :是針對可逆、非盲水印算法而進行的攻擊。其原理為：設(shè)原始圖象為 I，加入水印 Wa的圖像為 Ia=I+Wa。攻擊時，攻擊者首先生成自己的水印 Wb；然后創(chuàng)建一個偽造的原圖 Ib=IaWb。此后，攻擊者可聲稱他擁有 Ia的版權(quán)，因為攻擊者可利用其偽造原圖 Ib從原圖 I中測出其水印 Wb，原作者也能利用 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 14 原圖從偽造原圖 Ib中檢測出其水印 Wa，這就產(chǎn)生無法分辨與解釋的情況。而防止這一攻擊的有效辦 法就是研究不可逆水印嵌入算法，如哈希過程。 StirMark攻擊：是 StirMark英國劍橋大學開發(fā)的水 印攻擊軟件，由于它是采用軟件方法來實現(xiàn)對水印載體圖像進行的各種攻擊，從而在水印載體圖像中引入了一定的誤差，但人們可以以水印檢測器能否從遭受攻擊的水印載體中提取或檢測出水印信息來評定水印算法抗攻擊的能力。 ：方法是首先把圖像分割成為許多個小圖像，然后將每個小圖像放在 HTML頁面上拼湊成一完整的圖像。一般的 Web瀏覽器在組織這些圖像時，都可以在 圖像中間不留任何縫隙，并且使這些圖像看起來整體效果和原圖一模一樣，從而使得探測器無法從中檢測到侵權(quán)行為。 ：就是利用同一原始多媒體數(shù)據(jù)集合的不同水印信號版本，來生成一個近似的多媒體數(shù)據(jù)集合，以此來逼近和恢復原始數(shù)據(jù)，其目的是使檢測系統(tǒng)無法在這一近似的數(shù)據(jù)集合中，檢測出水印信號的存在，其最簡單的一種實現(xiàn)就是平均法。 水印系統(tǒng)的評估標準 一 .主觀評價 主觀評價是從人類視覺的角度來考慮的。 要進行公平合理的評估和比較，在評估過程中就要考慮水印的可感知性。當使 用主觀測試包括兩個步驟： 第一步：將失真的數(shù)據(jù)集按照從最好到最壞的次序排列； 第二步：挑選的測試人員對每個數(shù)據(jù)集進行評定，描述 處理對象的可感知性。 這種評定可基于 ITUR ，表 的可感知性以及質(zhì)量。 等級級別 損害 質(zhì)量 1 不可察覺 優(yōu) 2 可察覺，不讓人厭煩 良 3 輕微的讓人厭煩 中 4 讓人厭煩 差 5 非常讓人厭煩 極差 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 15 表 1到 5范圍的質(zhì)量等級級別 主觀測試對最終的質(zhì)量評價和測試是有實用價值的，但在研究和開發(fā)情況下并不是很有用。 二 .客觀評價 到目前為止，仍然沒有一個良好的客觀衡量手段來對數(shù)字水印算法做出合理的評估。一種數(shù)字水印算法的隱形性如何，受到攻擊的穩(wěn)健性、安全性如何，這種算法是否實用，所有這些問題都需要客觀的評價手段。這里根據(jù)文獻總結(jié)了幾個客觀衡量手段來 進行數(shù)字水印算法的定量分析： MSE（ Mean Square Error）均方差常常使用在統(tǒng)計過程中，是一種非常有用的統(tǒng)計特征指數(shù)。均方差可以直接反映出所做評估對象的改變，通過均方差可以洞察到評估對象的各種行為特征。為了衡量原始載體圖像在添加水印以后圖像的質(zhì)量變化情況，我們就可以采用均方差來對圖像質(zhì)量的變化進行一種估計，給出一種圖像質(zhì)量變化的客觀指標。 均方差的計算見公式：（針對二維圖像） 21010 )),(),((*1 yxfyxfNMMSE MxNy ?? ? ????? 這里 f(x,y)是原始圖像的像素值， f′ (x,y)是添加水印后圖像的像素值， M、N分別是圖像的高、寬。 SNR（ SignaltoNoise Ratio）信噪比顧名思義就是有用的信號在信號處理過程中引入的噪聲的比值。在圖像處理中，用信噪比作為衡量重建圖像質(zhì)量的尺度?；驹硎菍⒅亟▓D像跟原始圖像相比，得到的比值就是 SNR，得到的比值越大，就表示重建的圖像質(zhì)量越好，但由于個人主觀感覺的因素，事實上并不是得到的信噪比值越大，就一定表示重建的圖像質(zhì)量越好。 在計算 SNR之前，我們要先計算均方差 MSE（ Mean Square Error） 信噪比 SNR的計算由公式得： ? ?? ?????????????101021010210),(*1)),((*1l o g10MxNyMxNyyxfNMYYyxfNMM S ES N R?? 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 16 這里 Y是添加水印后圖像像素值的平均值。 PSNR（ Peak SignaltoNoise Ratio）在具體的實際應用中，一般最后所采用的是計算峰值信噪比。 SNR可以作為衡量重建圖像的質(zhì)量尺度，但計算要稍微難些，所以一般采用 PSNR作為衡量尺度，針對普通圖像格式，其灰度級別是 0255， 0代表黑色， 255代表白色，因此 PSNR的計算見公式 ： MS EMS EP SN R21010 255l og10255l og10 ?? 或者 PSNR的值典型范圍在 20到 40分貝（ dB）之間，一般以精確到小數(shù)點后兩位，PSNR實際的值并沒有多少意義，但通過比較兩幅圖像計算而得到的 PSNR，就可以給出一個圖像質(zhì)量的尺度。 不可否認，以上所給出的衡量公式都是客觀的，并且簡單易行，但這幾個衡量公式的缺點也非常明顯，由于圖像信息的最終接受者是人，而這幾個衡量公式?jīng)]有與人類視覺系統(tǒng)的感知特性相結(jié)合，甚至在一定情況下還會給評測過程帶來誤導，在這種情況下，有研究人 員尋找了新的度量方法。 MPSNR（ Masked Peak SignaltoNoise Ratio）掩膜峰值信噪比綜合考慮多種因素對圖像的影響，結(jié)合人類視覺特性而形成的度量方法，它充分利用人類視覺系統(tǒng)的敏感度對比特性和掩膜現(xiàn)象，將評估方式建立在人類視覺系統(tǒng)的多信道模型基礎(chǔ)之上，掩膜峰值信噪比可由公式求得： ???????????? ?????dsdsMxNyTxxTxxL UNyxfyxfL UTNML UTL UTM P S N R2101039。100)()),(),((*1255l o g10 NC(Normalized Correlation)數(shù)字水印按檢 測方式可分為基于提取的水印方法、基于檢測的水印方法。所謂水印檢測，指不用進行水印提取，而直接從可能還有水印信息的特征集中進行統(tǒng)計分析以判斷是否具有制定水印?；跈z測的數(shù)字水印方法應用范圍有限。主要是針對數(shù)字媒體的版權(quán)保護來進行數(shù)字水印的算法設(shè)計。 所謂水印提取法，是指按照嵌入水印時的相反過程從數(shù)據(jù)中提取出水印信 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 17 息，真實再現(xiàn)所嵌入的水印。這種方法不僅可以檢測出圖像中是否存在有水印，而且更能將水印從圖像中提取出來。 數(shù)字水印從待檢測圖像中提取出來后，對各個觀察者而言，所提取出來的水印的逼真度好壞取決于各自主觀上 的看法，這跟觀察者多方面的因素有關(guān)，如經(jīng)驗、對圖像的敏感性等，是很具有隨意性的，因此對于提取出來的水印和原始水印，這二者相似到哪一種程度，需要客觀地衡量方式，而不能通過主觀因素來進行評測，在數(shù)字水印方法中通常使用 NC系數(shù)（ Normalized Correlation），即相似性測量，衡量提取出來的水印與原水印的相似性程度。這里用 W代表原始水印圖像， W′是提取出來的水印圖像。 }00),({}00),({2,139。39。2,1 MjMijiwW MjMijiwW ????? ????? M,M是原始水印圖像和提取出來的水印圖像的寬、高 。 相似性計算見公式（ NC,Normalized Correction）： ? ?? ?? ??????????? ??101039。39。101010 039。1 21 21 2),(*),(*).(*),(),(*),(MiMjMiMjMiMjjiwjiwjiwjiwjiwjiwNC 對水印圖像進行多種惡意攻擊后，通過比較 NC稀疏的值，可以得到數(shù)字水印算法抗惡意攻擊的能力，由 NC系數(shù)值的變化給出一個比較客觀的評價準則。 數(shù)字水印系統(tǒng)應用模型 在前面提過數(shù)字水印系統(tǒng)最主要的應用是作為版權(quán)保護、防偽和認證等方面，這些應用都離不開網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字水印應用模型見圖 。 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 18 圖 數(shù)字水印應用模型 數(shù)字水印的應用過程是：供應商在原始產(chǎn)品中嵌入水印，并將含水印的產(chǎn)品通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)給用戶。含水印產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中，可能受到盜版者的攻擊。盜版者將含水印產(chǎn)品進行處理后，作為自己的產(chǎn)品提供給用戶，由此就產(chǎn)生了版權(quán)爭議。為了證明版權(quán)，供應商通過水印的提取、檢測，確定了版權(quán)歸屬問題，保護了自己的利益。 典型數(shù)字水印算法分析 數(shù)字水印技術(shù)是一門交叉學科，數(shù)字水印技術(shù)的學科特點在于它橫跨圖像處理和分析、多媒體技術(shù)、數(shù)字通信、密碼學、計算機網(wǎng)絡(luò)等多科領(lǐng)域，以這些領(lǐng)域的算法、思想和概念為 基礎(chǔ)。各個領(lǐng)域的最新進展都可以為其所用，是一個真正快速發(fā)展的技術(shù)。學者們用各自學科的獨特視角來研究數(shù)字水印，相繼出現(xiàn)了多種數(shù)字水印算法，下面介紹數(shù)字水印系統(tǒng)的典型算法。 空間域算法 空間域算法是使用各種各樣的方法直接修改圖像的像素值，將數(shù)字水印直接加載在載體數(shù)據(jù)上，這種方法嵌入的信息量大，具有較好的抗幾何失真能力，最大弱點就在于抗信號失真、圖像的幾何變形、噪聲和圖像壓縮的能力普遍較差。 供應商 水印嵌入 水印提取、檢測 網(wǎng)絡(luò) 用戶戶 原始產(chǎn)品 含水印產(chǎn)品 X X 或 39。X X 盜版者 A X 盜版者 B X 或 39。X 版權(quán)證明 39。X 39。X 周揚 :基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究 19 (1)最低有效位算法 (LSB) LSB算法使用特定的密鑰通過 m序列發(fā)生器產(chǎn)生隨機信號，然后按一定的規(guī)則排列成二 維水印信號，并逐一插入到原始圖像相應像素值的最低幾位。由于水印信號隱藏在圖像點中像素最不重要的最低位，相當于疊加了一個能量微弱的信號，因而在視覺和聽覺上很難察覺。 LSB水印的檢測是通過待測圖像與水印圖像的相關(guān)運算和統(tǒng)計決策實現(xiàn)的。 LSB算法雖然可以隱藏較多的信息，但由于使用了圖像不重要的像素位，算法的魯棒性差，水印信息很容易為濾波、圖像量化、幾何變形的操作破壞，無法滿足數(shù)字水印的魯棒性要求，因此現(xiàn)在的數(shù)字水印技術(shù)中己經(jīng)很少采用 LSB算法了。不過，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 當重要的地位。 (2)patchw