【正文】 隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展及廣泛應(yīng)用，對(duì)圖像、音頻、視頻等多媒體內(nèi)容的保護(hù)成為迫切需要解決的問題。31實(shí)驗(yàn)證明這種算法對(duì)通常的圖像處理，如剪切、噪聲干擾等，特別是幾何旋轉(zhuǎn)都具有一定的魯棒性和不可見性，但在檢測(cè)時(shí)需要原始圖像。 圖 添加噪聲后的圖像 圖 添加噪聲后對(duì) 50 個(gè)隨機(jī)水印序列的響應(yīng)圖 本章小結(jié)本章通過實(shí)例實(shí)現(xiàn)了一種典型的 DCT 變換。title(‘添加噪聲’)。figure。Noise0=10*rand(size(WImage2))。 添加噪聲向圖像中添加噪聲后，見圖 圖像清晰，其水印對(duì)噪聲具有一定的魯棒性。title(‘剪切圖象’)。figure。代碼如下:%剪切圖像左上角Wlmage4=idctF1。watermark＿detect(WImage6,Y1,I0,waterMark1,alfa)。imshow(WImage6，[])。WImage6=imrotate(WImage6,45,’bilinear,’’crop’)。 圖 高斯濾波 圖 b 高斯濾波后的圖像與 50 個(gè)隨機(jī)水印序列的對(duì)應(yīng)圖 圖像的幾何旋轉(zhuǎn)29對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn) 45 度，得到圖 ，圖像清晰可見水印對(duì)這種攻擊有較強(qiáng)的魯棒性。title(‘濾波圖象’)。figure。H=fspecial(‘gaussian’,)[10，10]，5)。28圖 JPEG 壓縮后的圖像 圖 壓縮后圖像對(duì)于 50 個(gè)隨機(jī)水印序列的對(duì)圖 高斯濾波(Gaussian Filter)對(duì)水印圖像進(jìn)行高斯低通濾波，得到圖像 ，圖像變得模糊，這說(shuō)明水印對(duì)這種攻擊的魯棒性很差。title(‘JPEG 壓縮’)。figure。P3=dctm。P1=dctm.’。im128128=kron(im88(1:8，1:8)，ones(16))。im88=zeros(9，9)。mask=ones(8，8)。[dum,order]=sort(DCTvar)。n=size(DCTvar,1)。P2=dctm。dctm=dctmtx(8)。WImage5=im2double(WImage5)。只有在檢測(cè)到所嵌的水印時(shí)相關(guān)值才達(dá)到峰值，對(duì)于其他水印的相關(guān)值近似為零。由于有損壓縮引起圖像的降質(zhì)，相關(guān)值會(huì)相應(yīng)減小。end 圖 嵌入水印的圖像與 50 個(gè)隨機(jī)水印的相應(yīng)圖 JPEG 壓縮27JPEG 壓縮時(shí)嵌有數(shù)字水印的圖像最易經(jīng)受的圖像處理。for i=1:kwaterMark2(I0(i))N0(i)end%選取 50 個(gè)測(cè)試序列，其中第 10 個(gè)為提取出的水印figurefor i=l:50if i==10watermark=waterMark2。endk=length(waterMark1)。K=k1。N0=zeros(k,l)。y=ml*nl。[Y2，I2]=sort(B)。代碼如下:%對(duì)嵌入水印圖像進(jìn)行 DCT 變換dctW1=dct2(idctF1)。圖 為對(duì)嵌入水印的圖像進(jìn)行水印序列提取，并選取 50 個(gè)測(cè)試序列的相應(yīng)圖。title(‘嵌入水印的圖像’)。figure。a=a+1。enda=1。endN=zeros(x,1)。elseM(x)=Y1(x)。%%修改幅值較大的 n 個(gè)頻域成分的幅值，嵌入水印For i=1:x If k=1M (x)=Y1(x)(1+alfa*Y0(k))。24k=LENGTH。[Y1，I1]=sort(A)。[Y0，10]=sort(waterMark1)。plot(waterMark1)。waterMark1=randn(LENGTH,1)。最后在進(jìn)行 DCT反變換得到嵌入水印的圖像，如圖 。% 圖 原始圖像 圖 DCT 變換后將產(chǎn)生的水印信號(hào)(水印信號(hào)為高斯隨機(jī)序列，服從正態(tài)分布)嵌入到 DCT變換后的圖像中。title(‘DCT 變化 ’)。23%%對(duì)原始圖像進(jìn)行 DCT 變換dctFI=dct2(trueImage)figure。imshow(truelmage)。LENGTH=2500。以圖 cameramanwe 為例，首先讀入原始圖像，將其進(jìn)行二維 N?NDCT 變 代碼如下:%讀入原始圖像，設(shè)置參數(shù)trueimaga=imred(‘’)。?(在實(shí)驗(yàn)中將取 T=5。T 增大，則虛警概率降低，漏警概率提高。 漏警概率是指待測(cè)圖像中含有水印，而檢測(cè)器輸出結(jié)果卻表明不含有水印的概率。閾值 T 的選擇要同時(shí)考慮虛警概率和漏警概率。`(/1)kxva?? 相似度計(jì)算定義被恢復(fù)出的水印信號(hào) W? 和原始水印信號(hào) W 的相似程度為:11. . .200(,)(*)/()nniiii ixx??????根據(jù)相似度的值即可判斷圖像中是否含有水印信號(hào)，從而達(dá)到版權(quán)保護(hù)的目的。 水印的提取對(duì)原始圖像和嵌入水印的圖像分別進(jìn)行離散余弦變換。其嵌入公式為: 。當(dāng)水印信號(hào)相對(duì)宿主信號(hào)較小時(shí)，還可以保證不可見性。Cox 等認(rèn)為圖像水印應(yīng)該放在視覺上最重要的分量上。即 : W=(X,0≤i≤n)(3)水印的嵌入。Cox 等指出由高斯隨機(jī)序列構(gòu)成的水印信號(hào)具有良好的魯棒性，在許多文獻(xiàn)中也都是將高斯隨機(jī)序列作為水印信號(hào)。 水印的嵌入(1)首先對(duì)原始圖像進(jìn)行 DCT 變換。因此在本文中數(shù)字水印的嵌入選在圖像 DCT 變換中重要分量的幅度成分中( 幅值較大的 n 個(gè)系數(shù)作為重要分量)。這樣，則無(wú)法保證圖像數(shù)字水印的穩(wěn)健性。而多數(shù)圖像處理方法對(duì)于圖像高頻部分的損壞程度較高，如有損壓縮、高頻濾波等。這兩個(gè)方面存在著矛盾。因此，近年來(lái)的水印算法研究集中在變換域算法及利用人眼視覺特性上。JPEG 是基于離散余弦變換域的壓縮方法，而 EZW 是基于小波變換域的壓縮方法。因此，數(shù)字水印算法面臨的第一個(gè)考驗(yàn)就是壓縮。通過圖可以看出，圖像 DCT 變換后大部分參數(shù)接近于零，只有左上角的低頻部分有較大的數(shù)值，中頻部分參數(shù)值相對(duì)較小，而高頻部分參數(shù)值相對(duì)非常小，接近于零。圖 是圖 經(jīng)過 DCT 變換后得到的系數(shù)圖像。二是 DCT 變換后圖像能量集中在圖像的低頻部分，即 DCT 圖像中不為零的系數(shù)大部分集中在一起(左上角)，因此編碼效率很高。當(dāng)然也可以對(duì)整幅圖像進(jìn)行 DCT 變換，這樣變換后的系數(shù)矩陣就體現(xiàn)了整幅圖像的特點(diǎn)，但是運(yùn)算速度比分塊 DCT 要慢。 系數(shù)通過編碼器進(jìn)行壓縮。由于大多數(shù)圖像的高頻分量較小，相應(yīng)于圖像高頻成分的系數(shù)經(jīng)常為零，加上人眼對(duì)高頻成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。然后，對(duì)所bCr有的塊進(jìn)行 DCT。經(jīng)DCT變換以后系數(shù)大多數(shù)集中在左上角，通過“之”字型按二維頻率的高低順序讀出系數(shù)以降低碼率. 離散余弦變換的特點(diǎn)二維離散余弦變換目前最常使用的有損數(shù)字圖像壓縮系統(tǒng) JPEG 系統(tǒng)的核心。原樣值是8比特(0～255)，得到的直流分量的最大值是原來(lái)的8倍(0～2047)，交流分量的范圍是1024～1023?？紤]垂直方向上的變化，就需要一個(gè)二維的基底，該基底要同時(shí)反映水平方向和垂直方向頻率的變化，對(duì)應(yīng)于8*8的像素塊，它是由64個(gè)像素值所組成的圖像。圖 信號(hào) DCT 變換與恢復(fù)圖像信號(hào)被分解成為直流成份，以及從低頻到高頻的各種余弦成份。一個(gè)8*8的二維數(shù)據(jù)塊經(jīng)DCT后變8*8個(gè)變換系數(shù)，當(dāng)U=0，V=0 時(shí)，F(xiàn)(0，0)是原64個(gè)樣值的平均，相當(dāng)于直流分量，隨著 U，V值增加，相應(yīng)系數(shù)分別代表逐步增加的水平空間頻率和垂直空間頻率分量的大小。DCT是目前較好的圖像變換方法。DCT變換還可以用來(lái)對(duì)圖像水印信息進(jìn)行處理，是數(shù)碼率壓縮需要常用的一個(gè)變換編碼方法，先將整體圖像分成N*N像素塊，然后對(duì)N*N像素塊逐一進(jìn)行DCT變換?；謴?fù)后的圖像很接近于原始圖像，在視覺上幾乎無(wú)法察覺。量化后獲得的DCT 系數(shù)通過編碼器進(jìn)行壓縮。這一處理的18目的是調(diào)整不同的譜元素對(duì)圖像的影響。JPEG 系統(tǒng)將要壓縮的圖像轉(zhuǎn)化為 顏色空間(每一個(gè)顏色元素表示為一個(gè)亮度成分 (Y)和兩個(gè)不同色度brYC成分( , )，并把每一個(gè)顏色平面分成88 的像素塊，然后，對(duì)所有的塊進(jìn)r行DCT 變換。 (a) 原始圖像cameraman (b) DCT 變換系數(shù)能量分布 圖像的DCT 變換二維離散余弦變換不但能夠?qū)⒆匀粓D像的主要信息集中到最少的低頻系數(shù)上，而且引起的圖像塊效應(yīng)最小，能夠?qū)崿F(xiàn)信息集中能力和計(jì)算復(fù)雜性的良好折中，因此它在壓縮編碼中得到廣泛的應(yīng)用[1][23]。二維有限長(zhǎng)度離散序列x(i，k)，0≤i≤N1l，0≤k≤N2l 則用:x={xik, 0≤i≤N1l，0≤k≤N2l }或矩陣x={xik}N1N2 表示。16第三章 DCT 變換域數(shù)字水印嵌入技術(shù) 水印技術(shù)的概述離散余弦變換域(discrete cosine transform，DCT 域)是變換域的一種，DCT是數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)中最常用的線性變換之一，離散余弦變換具有很好的能量壓縮能力和去相關(guān)能力，因此它在數(shù)字圖像壓縮和數(shù)字音頻信號(hào)壓縮等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,因此離散余弦變換在數(shù)字水印處理技術(shù)中受到了普遍重視。數(shù)字水印技術(shù)主要應(yīng)用于版權(quán)保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)信息安全，是一種容易的、有效的手段，是傳統(tǒng)加密技術(shù)的有效補(bǔ)充。以上主要介紹了圖像數(shù)字水印的幾種常見攻擊方法，理解這些攻擊有助于認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有的水印技術(shù)的缺點(diǎn)和局限性，并有助于對(duì)圖像數(shù)字水印方案的性能做透徹的分析和評(píng)估，從而提出更好的水印方案。作為一個(gè)起點(diǎn)，首先應(yīng)致力于建立一個(gè)綜合全面的法律基礎(chǔ)，以確保正當(dāng)?shù)氖褂盟『屠盟〖夹g(shù)來(lái)提供保護(hù)，同時(shí)，避免合法攻擊導(dǎo)致降低水印應(yīng)有的保護(hù)作用。合法攻擊還可能包括所有者和攻擊者的信用，攻擊者使法庭懷疑數(shù)字水印方案的有效性能力，除了這些之外，可能還和其他一些因素緊密相關(guān)，如：所有者和攻擊者的金融實(shí)力的對(duì)比、專家的證詞、雙方律師的能力等。攻擊者希望在法庭上利用此類攻擊，他們的攻擊是在水印方案所提供的技術(shù)或科學(xué)證據(jù)的范圍之外而進(jìn)行的。這種攻擊實(shí)際上使數(shù)字水印的版權(quán)保護(hù)功能受到了挑戰(zhàn)。在解釋攻擊中，圖像像素值或許改變或許不改變。此后，攻擊者可聲稱他擁有I 0的版權(quán)，因?yàn)楣粽呖衫迷瓐D從含水印圖像中檢測(cè)出其水印W，這就產(chǎn)生無(wú)法分辨與解釋的情況。攻擊時(shí)，攻擊者首先生成自己的水印W39。解釋攻擊是由美國(guó)IBM公司的水印技術(shù)研究小組針對(duì)可逆水印算法而提出來(lái)的一種水印攻擊方案，所以也稱之為IBM水印攻擊方案。而對(duì)馬賽克攻擊可以使用與圖像相關(guān)的易損水印，當(dāng)圖像被分割時(shí)，易損水印能報(bào)告圖像的失真情況。針對(duì)幾何攻擊，可以在嵌入水印的同時(shí)嵌入水印參照物，那么在提取過程中，先根據(jù)水印參照物的變化來(lái)獲得表達(dá)攻擊的變換步驟，然后應(yīng)用反轉(zhuǎn)變換獲得水印的完整恢復(fù)。當(dāng)處于兩個(gè)閾值之間時(shí)，監(jiān)測(cè)器輸出為隨機(jī)數(shù)。對(duì)于二值水印，其復(fù)雜度是O(2n)，其中n是水印長(zhǎng)度。這種攻擊不需要攻擊者了解太多相關(guān)的水印知識(shí)，只需根據(jù)水印檢測(cè)器的輸出結(jié)果不斷的對(duì)圖像做細(xì)微修改，直至水印不能被檢測(cè)到為止。防御這種攻擊方法，要保證水印嵌入到尺寸足夠小的圖像中，使這種攻擊沒有多大的實(shí)際意義。這個(gè)探測(cè)器自動(dòng)在網(wǎng)上下載圖片，然后根據(jù)水印檢測(cè)有無(wú)侵權(quán)行為。利用這個(gè)原理，馬賽克攻擊通過將一幅圖像分割成足夠小的圖像塊，將水印檢測(cè)器屏蔽。馬賽克攻擊主要用于對(duì)付Inter 網(wǎng)上的盜版版權(quán)檢測(cè)系統(tǒng)。采用幾何變形攻擊的一個(gè)典型是著名的水印測(cè)試工具StirMark[27] 。幾何變形攻擊是一種大面積的攻擊而不是針對(duì)單個(gè)像素的行為，采用的是對(duì)數(shù)據(jù)施加幾何變形方法，例如：縮放、偏移、旋轉(zhuǎn)、扭曲、裁剪、置換、移去或者插入等幾何變換。表示攻擊與去除攻擊的不同之處在于，它不需要去除載體中的水印，而是通過各種辦法使得水印檢測(cè)器無(wú)法檢測(cè)到水印的存在。需要指出的是這里的密鑰同密碼學(xué)中的嚴(yán)格的密鑰概念是不同的，密碼學(xué)中的密鑰在攻擊者已知加密算法、已知密文和已知明文攻擊下都是非常難以解出的水印中的密鑰尚無(wú)如此嚴(yán)格的要求。因此，算法的安全性應(yīng)依靠與內(nèi)容相關(guān)或無(wú)關(guān)的密鑰以及算法本身特性[26]。它利用同一原始多媒體數(shù)據(jù)集合的不同水印信號(hào)版本，逼近和恢復(fù)原始數(shù)據(jù)，目的是使監(jiān)測(cè)系統(tǒng)無(wú)法在一近似的數(shù)據(jù)集合中，檢測(cè)出水印信號(hào)的存在，其中最簡(jiǎn)單的一種實(shí)現(xiàn)就是平均法。這類攻擊往往利用特定的水印方案中的弱點(diǎn)。實(shí)際上，相關(guān)檢測(cè)器對(duì)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(duì)于圖像來(lái)說(shuō)幅度太大或者噪聲同水印是相關(guān)的。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(duì)同時(shí)施加這些操作或隨機(jī)幾何變換卻無(wú)能為力。簡(jiǎn)單攻擊只是通過對(duì)含有水印的圖像進(jìn)行某種操作來(lái)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。它試圖削弱載體中的水印強(qiáng)度，或破壞載體中的水印。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。采用 Craver 等人的劃分，數(shù)字水印攻擊包括針對(duì)魯棒性的常規(guī)信號(hào)處理操作，針對(duì)安全性的惡意攻擊以及針對(duì)水印應(yīng)用系統(tǒng)和法律問題的攻擊。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。 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(cè)或擾亂通過水印傳遞信息的通信的任何處理。文