【正文】 對(duì)圖像處理的有關(guān)內(nèi)容作了相關(guān)分析 ，尤其是對(duì)圖像的置亂處理作了較深入的研究，為水印 24 的預(yù)處理作了準(zhǔn)備。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外對(duì)該技術(shù)的研究都非?；钴S，已經(jīng)提出了許多算法。 仿真試驗(yàn)結(jié)果證明，本文算法在水印不可見(jiàn)性、嵌入的水印信息量上有很好的效果，但在穩(wěn)健性上還有待進(jìn)一步完善。 圖像切割攻擊 圖像裁減也稱圖像切割，是對(duì)嵌有水印的圖像進(jìn)行切割，然后提取出水印信息，檢測(cè)水印算法的魯棒性，本文采用 Photoshop軟件對(duì)圖像進(jìn)行切割，再提取出隱藏的水印信息，如圖 52所示： （ a） （ b） 23 （ c） （ d） 圖 52 對(duì)圖像進(jìn)行切割提取出的水印 其中，（ a）、（ c） 為經(jīng)切割后的帶水印圖像，（ b）、（ d）分別為提取出的水印圖像，由結(jié)果分析，該算法對(duì)幾何攻擊魯棒性還有待改進(jìn)。我們對(duì)嵌有水印的圖像進(jìn)行加噪處理，然后提取出嵌入的水印信息，如圖 51所示： （ a） （ b） 圖 51 對(duì)圖像進(jìn)行添加噪聲處理效果 其中，（ a）為添加噪聲后的圖像，（ b）為提取出的水印圖像。 添加噪聲處理 在圖像信號(hào)傳送 和處理過(guò)程當(dāng)中，存在著大量的加性噪聲和非相關(guān)的乘性噪聲。 4. 刪除攻擊即針對(duì)某些水印方法通過(guò)分析水印數(shù)據(jù)，估計(jì)圖像中的水印，然后將水印從圖像中分離出來(lái)并使水印檢測(cè)失效。這類攻擊的一個(gè)特點(diǎn)是水印實(shí)際上還存在于圖像上，但水印檢測(cè)函數(shù)已不能提取水印或不能檢測(cè)水印的存在。 2. 同步攻擊也稱檢測(cè)失效攻擊即試圖使水印的相關(guān)檢測(cè)失效或使恢復(fù)嵌入的水印成為不可能。 常用的攻擊方法有： 1. 簡(jiǎn)單攻擊也稱為波形攻擊或噪聲攻擊即只是通過(guò)對(duì)水印圖像進(jìn)行某種操作，削弱或刪除嵌入的水印，而不是試圖識(shí)別或分離水印。所謂圖像水印的穩(wěn)健性攻擊，就是對(duì)現(xiàn)有的圖像水印系統(tǒng)進(jìn)行攻擊，以檢驗(yàn)其魯棒性，通過(guò)分析其弱點(diǎn)所在及易受攻擊 的原因，以便在以后圖像水印系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)中加以改進(jìn)。 圖 34 圖像打開(kāi)對(duì)話框 4 基于離散小波變換（ DWT）數(shù)字水印性能分析 圖像水印的穩(wěn)健性攻擊 數(shù)字水印技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中必然會(huì)遭到各種各樣的攻擊。當(dāng)水印圖像滿足要求后，將在右視圖顯示嵌入水印后的圖像，用戶點(diǎn)擊開(kāi)始菜單中的保存命令或保存按鈕，保存嵌有水印的圖像。在左列表框中用戶找到水印圖像并選取，則在右視圖中會(huì)顯示水印圖像，如果選取的不為用戶想要的原始掩體圖像或水印圖像，可進(jìn)行重新選擇。 圖 33 系統(tǒng)主界面 現(xiàn)對(duì)水印操作流程作簡(jiǎn)要描述?？紤]到在系統(tǒng)測(cè)試中要打開(kāi)原始掩體圖像和水印圖像，將視圖分為兩部分，如圖 33所示，左視圖用于顯示打開(kāi)的原始掩體圖像，右視圖用于顯示水印圖像，達(dá)到對(duì)圖像選取明朗的效果。 //釋放臨時(shí)存儲(chǔ)空間 return。 } } k++。 jh。 iw。 } //if結(jié)束后可以得到滿足條件的解 Temp[pixel_x * w + pixel_y] = In[i * width + j]。 x n)) { pixel_x = x。 (0 = x amp。 (y + n) n) amp。 } //方程組四的解 x2=x1, y2=y1+n else if((0 = (y + n) amp。 y n)) { pixel_x = x + n。 (0 = y amp。 (x + n) n) amp。 } //方程組三的解 x2=x1+n, y2=y1 else if((0 = (x + n) amp。 (y + n) n)) { pixel_x = x n。 (0 = (y + n) amp。 (x n) n) amp。 } //方程組二的解 x2=x1n, y2=y1+n,n為變換域的寬度 else if((0 = (x n) amp。 y n)) { pixel_x = x。 (0 = y amp。 x n) amp。 //方程組一的解 if((0 = x amp。 j++) { //逆變換區(qū)域的高度 x = 2 * i j。 i++) { //逆變換區(qū)域?qū)挾? for(j=0。 while(k times) { //逆變換迭代運(yùn)算 for(i=0。 //逆變換解 unsigned int pixel_x = 0, pixel_y = 0, x = 0, y = 0。 LPBYTE Temp = new BYTE[w * h]。 times 為逆置亂迭代次數(shù)。經(jīng)分析，逆變換算法的解憂且僅有一個(gè)。 實(shí)現(xiàn)算法描述：根據(jù) Arnold 置亂變換算法的過(guò)程和 8位圖像像素值的取值范圍（ 0≤ f(x, y)≤ 255），導(dǎo)出了一種逆變換算法。 //釋放緩存空間 return。 } } k++。 jheight。 iwidth。=(x+y)mod n,y39。 //計(jì)算像素新的坐標(biāo)位置（ x, y） Temp[pixel_x * width + pixel_y] = Data[i * width + j]。 j++) { //置亂域的高度 pixel_x = (i + j) % n。 i++) { //置亂域的寬度 for(j=0。 while(k times) { //置亂度為 times，即循環(huán)置亂 times 次 for(i=0。 //分配置亂后的數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲(chǔ)空間 unsigned int pixel_x = 0, pixel_y = 0。 LPBYTE Temp = new BYTE[width * height]。 參數(shù)說(shuō)明： Data 存儲(chǔ)要進(jìn)行置亂處理的圖像的數(shù)據(jù)， height、 width 為水印圖像的高和寬， times為水印置 亂 迭代置亂次數(shù)為 times。 /刪除臨時(shí)存儲(chǔ)空間 } 水印置亂變換函數(shù) 1. Arnold置亂變換函數(shù) 函數(shù)功能： 該函數(shù)對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂操作，以打亂水印圖像數(shù)據(jù)的分布，增強(qiáng)水印的抗切割攻擊性。 n++) { Data[n * picWidth + m] = picLineTemp[n * width + m]。 m++) { for(n=0。 }//for_2 }//for_1 for(m=0。 //存儲(chǔ)奇數(shù)行 picLineTemp[value2] = Data[(both + 1) * picWidth + m]。 value2 = (n + nHeight) * width + m。 n++) { unsigned int both = 2 * n。 m++) { for(n=0。 //中間變量 for(m=0。 //小波列變換是將偶數(shù)行存儲(chǔ)在圖像緩存上半部分，奇數(shù)行存儲(chǔ)下部分 unsigned int nHeight = height / 2。 函數(shù)代碼如下： void CPictureDWT::PicLineDWT (unsigned int picWidth, unsigned int width, unsigned int height, unsigned 17 char *Data) { //分配圖像數(shù)據(jù)臨時(shí)存儲(chǔ)空間 LPBYTE picLineTemp = new BYTE[width * height]。如原始掩體圖像小波列變換后的效果圖如圖 23右所示。小波列變換就是完成小波變換第二步運(yùn)算。 }//for_2 }//for_1 delete picRowTemp。 jwidth。 iheight。 //差分變換并將結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，完成小波行變換 picRowTemp[value1 + nWidth] = ( picRowTemp[value1 + nWidth] picRowTemp[value1] + 256 ) % 256。 //存儲(chǔ)奇數(shù)列 picRowTemp[value1] = Data[value2]。 //存儲(chǔ)偶數(shù)列 value1 = i * width + j。 jnWidth。 iheight。 //行變換是將偶數(shù)列存儲(chǔ)在左邊，奇數(shù)列存儲(chǔ)在右邊 unsigned int value1, value2。 unsigned int i, j。 參數(shù)說(shuō)明： picWidth 為原始圖像的寬度， width、 height 為每層小波變換的區(qū)域， Data 存儲(chǔ)小波變 16 換圖像數(shù)據(jù)。 } //計(jì)算水印分辨率層的像素值 }//提取位平面 ??? } 小波變換函數(shù) 1. 小波行變換函數(shù) 函數(shù)功能 ：小波變換分為行變換和列變換兩個(gè)運(yùn)算步驟，行變換函數(shù)完成小波變換的行變換操作，如原始掩體圖像經(jīng)小波行變換后的效果如圖 24左所示。 //相對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)不等，位平面值為 1 else value2 = 0。 } value1 = value1 + (((n % 4) % 2) * width + j)。 j++) { // n 4時(shí)，在 HL塊提取位平面， n 4時(shí)在 LH塊提取水印位平面 if(n 4) { value1 = (picHeight / m + unsigned int(n / 2) * height + i) * picWidth。 i++) { for(j=0。 函數(shù)部分代碼： void CPublic::DetectMarking(unsigned char *Out, unsigned char *picData, unsigned char *wmData, unsigned int picWidth, unsigned int picHeight, unsigned int width, unsigned int height, unsigned int m, unsigned int n) { ??? for(i=0。 L1和 L0獲取算法相同。例如當(dāng)提取水印分辨率層 G2的位平面信息時(shí)，是要將兩個(gè)經(jīng)三層離散小波變換的 HL3和 LH3區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，如果其相同位置的小波系數(shù)相同，則 G2對(duì)應(yīng)的位信息為 1，否則為 0。 }//for1 }//for2 }//elseif ??? } 2. 水印位平面信息提取函數(shù) 函數(shù)功能： 將嵌入到原始圖像中的水印位平面信息提取出來(lái)，并由提取的位平面分別計(jì)算出水印的3個(gè)分辨率層，作為水印重構(gòu)的信息。 jwmWidth。 iwmHeight。 //水印圖像嵌入的行的位置 position = (time % 4) line * (picWidth / wmWidth)。 j++) { //picHeight是原圖像塊的位置 PictureData[ (picHeight + (line * wmHeight) + i) * width + (position * wmWidth) + j] += WaterData[i * wmWidth + j]。 i++) { for(j=0。 if(number = 8 || time 4) { // number = 8 或 time 4時(shí)，水印位平面都嵌入到離散小波變換后的 HL 塊 for(i=0。 //原圖像塊寬度能嵌入的塊數(shù) unsigned int line = (unsigned int)(time / (picWidth / wmWidth))。 函數(shù)部分代碼： void InsertWaterBits(unsigned char *PictureData,unsigned char *WaterData,unsigned int width,unsigned int height,unsigned int w_width,unsigned int w_height,unsigned int m,unsigned int n,unsigned int time, int picBits, int wmBits) 打開(kāi)原始掩體圖像 是否為原始圖像 輸出提示信息 三層