【正文】 對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。中國圖 像圖形 學(xué)報， (12):15481553 [16] 伯曉晨，沈林成，常文森．?dāng)?shù)字水印技術(shù)：概念、應(yīng)用及現(xiàn)狀．計算機世界， 2020． [17] 高珍，張偉．一 種基于圖塊分類的水印算法。光電子與技術(shù)信息， 2020. [6] 劉歆，牛少彰 . 信息隱藏的檢測算法研究綜述 . 北京電子科技學(xué)院學(xué)報， (5):89150 [7] 黃繼武，譚鐵牛 . 圖像隱形水印綜述 . 自動化學(xué)報， (5):7577 [8] 劉振華，尹萍 . 信息隱藏技術(shù)及其應(yīng)用 . 北京：科學(xué)出版社， 2020. [9] Mukherjee D P, Maitra S． Spatial domain digital watermarking of multimedia objects for buyer authentication。如何改進(jìn) 小波 變換算法，充分發(fā)揮其良好的不可感知性和較強的魯棒性的優(yōu)勢，如何與最新的隱寫分析成果相結(jié)合，提高隱寫算法的安全性，是本文進(jìn)一步需要深入研究的內(nèi)容。本文從圖像信息隱藏算法、數(shù)字圖像的置亂技術(shù)、數(shù)字圖像的融合技術(shù)等方面對圖像信息隱藏技術(shù)進(jìn)行了討論，并且詳細(xì)地探討了基于 小波 變換的圖像信息隱藏技術(shù)、 Arnold 置亂變換技術(shù)和兩幅圖像的融合隱藏技術(shù)，給出了相應(yīng)的 Matlab 程序，對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析討論。在進(jìn)行抗攻擊性實驗室，也表現(xiàn)出一定的抗性。,)。 程序代碼如下： U=*ones(size(Y))。程序代碼如下： 第 32 頁 共 45 頁 sigma=1。 圖 壓縮后的融合圖形 第 31 頁 共 45 頁 (a) 未經(jīng)壓縮的提取水印 ( b) 壓縮 90%后的提取水印 (c) 壓縮 80%后的提取水印 (d) 壓縮 70%后的提取水印 (e) 壓縮 60%后的提取水印 (f) 壓縮 50%后的提取水印 圖 壓縮實驗 后 的水印 效果圖 表 JPEG 壓縮實驗提取與嵌入水印的峰值信噪比 和相似度 JPEG 壓縮比 (quality) 信噪比 (PSNR) 相似度 (NC) 50 db 60 db 70 db 80 db 90 db 由實驗可知，小波域水印法對 JEPG 壓縮實驗有一定的抗性，壓縮比直接影響PSNR 和 NC 的取值，當(dāng) Quality 取值越大時，壓縮質(zhì)量越好，提取出的水印效果也就越好。,45)。,39。 水印攻擊性實驗 由于數(shù)字水印在實際應(yīng)用中可能會遭到各種各樣的攻擊，因此對算法進(jìn)行攻擊測試是衡量一個水印算法優(yōu)劣的重要手段。 下面利 用 512512 的灰度圖像 lenna 作為載體， 先對載體圖像進(jìn)行三層小波變換處理，再 以 6464 的灰度圖如圖 (a)和圖 (a)分別 作為秘密信息，對 兩幅圖 先 分別 進(jìn)行 24 次 Arnold 變換（周期為 48 次），再采用 嵌入算法 進(jìn)行融合，得到隱密圖像圖 (d)和圖 (d)。 21121139。顯然，客觀質(zhì)量評價采用式 （ 61） 對圖像中所有像素點同樣對待，不能全面反映人眼的視覺特性。最常用的有 歸一化相關(guān) NC(Normalized Correlation)和峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)[30]。逼真度是指評價圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的偏離程度，圖像的可懂度則是表示圖像能向人或計算機提供信息的能力。在圖像通信中，將圖像傳輸?shù)浇邮斩耍渲幸?jīng)過采集、傳輸、處理、記錄等過程，所有這些技術(shù)的優(yōu)劣都會影響到圖像質(zhì)量。 原始圖像 水 印 含水印圖像 DWT 嵌入算 法 IDWT 第 26 頁 共 45 頁 第二步： 根據(jù)提取算法取出提取水印 ，由于提取的水印是加密的，所以顯示的圖像將是置亂的圖像，接下來就該是根據(jù) Arnold 變換的周期性還原圖像了。39。嵌入模型如下圖 第 25 頁 共 45 頁 ，嵌入程序見附錄一。 awXX ?? ，以其為嵌入算法法則將水印圖像嵌入到原始圖像中。在嵌入前應(yīng)該對原始圖像和水印圖像進(jìn)行處理，對于原始圖像，我們應(yīng)先降低其水印強度，令 a=，降低原始圖像的水印強度為 。而表明 圖像擁有者身 份的標(biāo)志時，就可以用二值圖像 表示。 第 24 頁 共 45 頁 小波域 數(shù)字 圖像 水印算法 基于防偽和認(rèn)證的圖像應(yīng)用中，為表明圖像使用者的身份，往往只需嵌入少量的信息就 可。 因此，在設(shè)計數(shù)字水印圖像大小 之 時，應(yīng)盡量選擇 Arnold 變換周期較小的圖像．一定程度上限制了圖像的選擇，而且選擇前還需要計算出它們的周期 大小 ，這樣非常費時，這就需要尋找 Arnold 反變換的方法 了 。 Arnold 變換的周期性是一個很好的特性 ，當(dāng)反復(fù)應(yīng)用 Arnold 變換時，在某一時刻就能恢復(fù) 到 原圖。也就是說水印圖像的階數(shù)變的較大時， Arnold 變換的周期值的計算量也 會更大。在數(shù)字圖像的置亂中， Arnold 變換通常改寫為： )( m o d211111 Nyxyx ????????????????????????? (42) 其中 )1,...,3,2,1,0(, ?? nyx 表示某一 個像素點的坐標(biāo)，而 N 是 圖像矩陣的階數(shù)。 ③隨著 A 中元素位置的移動， B 也做 出 相應(yīng)的移動。 圖 Hilbert 曲線變換 幻方變換 以自然數(shù) 1， 2， 3，?， n2 為元素的 n 階矩陣?????????????????aaaannnnA...............1111，若滿足了 Cnji ijnj ijni ij aaa ??? ??? ???? 111，其中 ? ?nji ,...,3,2,1, ? ， 2/)1( 22 ?? nnC ,則 A 稱之 為標(biāo)準(zhǔn)幻方。 假設(shè)有 一 幅 44 的圖像 I，其對應(yīng)的矩陣是 B，以圖 4． 1中的 Hilbert 曲線為例可知 ，其矩陣大小為 44，假設(shè)入口點為左下角，經(jīng)過 Hilbert 曲線變換可以得到矩陣 B 的變化矩陣，那么具體做法如下 所示 ： ① 沿 著曲線的走向分別標(biāo)上 1， 2，?， n2 ， 這樣就得到一個矩陣 A。也就是說，防止水印被損壞時產(chǎn)生的錯誤比特 都 集中在一起，從 而 造成檢測 得 到的水印信息明顯 的 降 質(zhì) 。在置亂的過 程中，由于圖像像素的灰度值沒有發(fā)生改變，所以圖像的直方圖特征也會 保持不變?！爸脕y”，顧名思義就是通過把要傳輸?shù)男畔⒋涡?進(jìn)行打亂，使它 變得難以辨認(rèn)。 第 19 頁 共 45 頁 數(shù)字圖像的置亂技術(shù) 數(shù)字圖像置亂技術(shù)是隨著信息的安全與保密 而被重視 發(fā)展起來的一種圖像加密的 技 術(shù)，同時 它又可以作為信息隱藏的預(yù)處理手段 之一 ，進(jìn)一步提高秘密信息的不可感知性和信息隱藏系統(tǒng)的抗攻擊和檢測 的 能力。在這些大系數(shù)中的 水印信息入眼是很難察覺到的，這樣就可以增加水印的透明性 了 。小波變換的這一特性可以實現(xiàn)漸進(jìn)編碼和傳輸。但在基于 分塊 DCT 的水印算法 之中，不得不將 DCT 系數(shù)排除在外，目的在于避免加水印的圖像出現(xiàn)方塊 的 效應(yīng)。這些特征對應(yīng)于各個分解級別的細(xì)節(jié)子帶小波系數(shù)的較大系 的 數(shù)值。由于人眼對水平和垂直方向的高頻子帶成像的噪聲和失真最不敏感， 第 17 頁 共 45 頁 而低頻部分對與圖像的主觀質(zhì)量有較大的影響，這部分的噪聲和失真是最易察覺的，低頻部分又集中了圖像的大部分能量，所以最終選擇將水印嵌入低頻子帶內(nèi)。對小波系數(shù)處理是小波交換用于圖像處理的核心 的 內(nèi)容，現(xiàn)在常用方法是采用二維正交小波束進(jìn)行數(shù)字圖像 的 信 號變換 ： S jmkk mj li lmhikg 1., )2()2( ???? ? ?? (39) S jmkk mj li lmhikg 1., )2()2( ???? ? ?? (310) S jmkk mj li lmhikg 1., )2()2( ???? ? ?? (311) Ss jmkk mj li lmhikg 1., )2()2( ???? ? ? (312) 其中 Sjli, 為 j 尺度空間的剩余尺度系數(shù) 的 序列，它是 Sjli 1,? 經(jīng)過行列兩個方向 的 低通濾波 后的 輸出，對應(yīng)著原始圖像信號在下一個尺度上的低頻概貌 ； ?jli, 經(jīng) 過行方向的高通，列方向低的通，對應(yīng)水平方向的細(xì)節(jié)信號在垂直 方向的概貌，屬于 高頻 頻帶； ?jli, 包含了水平方向 的 低通、垂直方向 的 低通濾波后所保留的細(xì)節(jié)信對應(yīng) 高頻 頻帶； ?jli, 包含水平以及 垂直方向都經(jīng)避高透濾波后的細(xì)節(jié)信息，表示對角線的細(xì)節(jié)信息， 屬 于 高頻 頻 帶。 數(shù)字圖像 小波變換 的 應(yīng)用 多分辨率分析的概念，將以前所有的正交小波基的構(gòu)造統(tǒng)一起來，使小波理論產(chǎn)生 突破性進(jìn)展。在離散 的情況下，小波函數(shù)族和小波變換為： ZkjTk sjjkj ??? ?? ,)2(2 22, ?? (35) dtttffkjWd kjkjfkj )(^)(,),( , ?? ?????????? (36) j 為離散的 小波變換系數(shù)，簡稱小波系數(shù)。母子波函數(shù) )(t? 是一個具有帶 第 15 頁 共 45 頁 通特性且 有限能量的連續(xù)函數(shù)，亦即： 0)( ??????dtt? (32) ???????dtt)(2? (33) )1()( tCt D? ??? (34) 式 (34)中 CO， D0，上述條件保證了子波在時頻平面上的局部化 的 特性。又由于小波分析具有局部分析以及 細(xì)化的功能，所以小波分析可以提示其他信號 的 分析方法所丟失的數(shù)據(jù)信息，如斷點、高階導(dǎo)數(shù)不連續(xù)性、趨勢和 自相 似性 等 等。 基于離散小波變換的圖像信息隱藏算法 連續(xù)小波變換 小波變換的基本原理：小波變換 (Wavelet Transform)發(fā)展了短時傅里葉變換的局部化 的思想，它通過定義平移因子和伸縮因子，使變換窗口隨頻率高低的 變化 而變化 ， 即小 波變換 會 對不同的頻率分量在時域上的采樣步長是可 以 調(diào) 節(jié)的，高頻時變小，可以精確的確定其離頻細(xì)節(jié)，低頻時變大，可以充分的利用 信號的低頻特性。 基于離散小波變換的圖像信息隱藏算法 小波分析（ Wavelet Analysis） [26]是 1986 年 由 Y. Meyer ,S. Mattat 和 L. Daubechies等 人 奠基工作而發(fā)展起來的一門新興 的 學(xué)科，并迅速應(yīng)用到圖像和語音分析等眾多領(lǐng)域的 之中 數(shù)學(xué)工具，是繼 100 多年前建立傅立葉（ Joseph Fourier）分析之后的 又一個重大突破。這些特點可以抵御諸如旋轉(zhuǎn)、尺度、平移等幾何攻擊 的 。它將圖像 可 分割成多個感覺頻段，然后選擇合適部分來嵌入秘密 的 信息。考慮到對低頻區(qū)域 的 系數(shù)的改動可能會影響到載體圖像的感知效果，而高頻系數(shù)又 容 易被破壞，因此，信息隱藏技術(shù)一般選取載體 的 圖像中頻區(qū)域上的系數(shù)來嵌入秘密 的 數(shù)據(jù)，從而使之既 能滿足不可感知性，又 能 滿足對諸如失真壓縮等操作的魯棒性。因此，在圖像變化較平穩(wěn)的區(qū)域 要 盡量少隱藏或不隱藏信息，應(yīng)當(dāng)在變化較復(fù)雜的地方多隱藏信息。任何其它的圖像 的 變換如模糊、濾波等，通常都 也 會破壞隱藏的數(shù)據(jù)。對于許多變換，即使是有益的，也是很脆弱的。異或的簡單原理如下： abba ??? 。 隱藏原理 LSB 方法 是通過調(diào)整載體圖像像素值的最低若干有效位 來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的 嵌入 方法 ，使所隱藏信息在視覺上很難被 他人 發(fā)覺，而且只有知道 了 秘密信息嵌入的位置才能正確提取出秘密 的 信息。數(shù)字水印和信息隱藏已成為圖像 處理 技術(shù)中的一個 非常重要研究熱點。接收方在收到后對它的簽名進(jìn)行接收 認(rèn)證。 抗否認(rèn)機制 [18]一般用在電子商務(wù) 之中，這是保證一些個體或單位不能否認(rèn)自己曾經(jīng)做過 的一些行為。在某些實際應(yīng)用中，