【正文】 對(duì)整體圖像的度量采用掩蔽峰值信噪比 (MPSNR),由下式給出： MPSNR = 。最后根據(jù)給定的門限計(jì)算濾波誤差，對(duì)所有的顏色通道進(jìn)行上述操作?？梢娦再|(zhì)量利用了人的視覺(jué)系統(tǒng)的對(duì)比敏感性和掩蔽現(xiàn)象，它是基于人的空間視覺(jué)的多通道模型。（2） 可見性質(zhì)量度量人們認(rèn)識(shí)到基于像素的失真量度量的弱點(diǎn)，于是近幾年來(lái)，越來(lái)越多的研究集中于與人的視覺(jué)系統(tǒng) (HVS)相適應(yīng)的失真量度量，這種度量方法考慮了對(duì)人的視覺(jué)影響的各種因素。近幾年，越來(lái)越多的研究集中于這種具有自適應(yīng)性能的失真量度量方法中，很可能將來(lái)的水印系統(tǒng)測(cè)試基準(zhǔn)就使用這種定量度量方法。該度量都是建立在原始的未失真圖像與修改后的失真圖像的差值的基礎(chǔ)上的。（1） 基于像素的度量方法基于像素的失真量度量方法屬于量化失真度量(Quantit ative Distortion Metric)，用它得到的結(jié)果不依賴于主觀評(píng)估，它允許在不同的方法之間進(jìn)行公平的比較。對(duì)水印可見性的評(píng)估可以用定量量標(biāo)準(zhǔn)，在本節(jié)中，介紹兩種定量度量的方法：一種采用基于普通像素的失真量度量方法： 另一種采用基于人的視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)的度量方法。 視覺(jué)質(zhì)量的定量描述 正如前面所提及的， 在水印可見性和健壯性之間存在著折衷。并且，為了得到在統(tǒng)計(jì)上有效和可信的結(jié)果，必須使用不同的密鑰和改變水印的不同強(qiáng)度來(lái)對(duì)待評(píng)估水印系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。許多安全系統(tǒng)不能夠抵御一些簡(jiǎn)單的攻擊，往往是因?yàn)橄到y(tǒng)設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)沒(méi)有遵循基本的密碼學(xué)原理。盡管密鑰的數(shù)量不直接影響到水印的可見性和健壯性，但它對(duì)系統(tǒng)的小波域數(shù)字水印設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)30安全起了重要的作用。一個(gè)公平的基準(zhǔn)測(cè)試所能適應(yīng)的圖像尺寸范圍應(yīng)該很大，從幾個(gè)到上萬(wàn)個(gè)像素，并且用于測(cè)試的圖像也應(yīng)該為不同類型的圖像。除了圖像的尺之外，圖像的特性也對(duì)水印的健壯性產(chǎn)生重要影響。對(duì)用于打印的圖像，通常需要它是高清晰度的。圖像的尺寸對(duì)嵌入水印的健壯性有直接影響。增加健壯性就要增加水印嵌入強(qiáng)度，相應(yīng)地也會(huì)增加水印的可見性。 （2）水印嵌入強(qiáng)度。為了解決所有權(quán)問(wèn)題，可以隱藏類似于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)圖書編號(hào) ( ISBN , I nternational Standard Book Number，約 10 個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字)或國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)記錄碼 (ISRC , International Standard Recording Code，約 12 個(gè)字母數(shù)字或字符)這樣的信息，在此信息之前可能還需要加上版權(quán)年份、著作的允許以及允許級(jí)別等，這就意味著在一幅圖像中需嵌入大約 70 位的秘密信息。對(duì)同一種水印方法而言，要嵌入的信息越多，則水印的健壯性越差。 影響水印健壯性的因素 （1）嵌入的信息量。因此，為了能夠進(jìn)行公平合理的性能評(píng)估，我們必須盡量保證各個(gè)水印系統(tǒng)是在可比較的條件下進(jìn)行測(cè)試，即應(yīng)該在給定圖像視覺(jué)可見性要求的前提下進(jìn)行測(cè)試。對(duì)水印的評(píng)估主要包括以下兩個(gè)方面：水印健壯性的評(píng)估：嵌入水印對(duì)圖像引起的失真的主觀和客觀定量評(píng)估。圖 原始圖像 圖 濾波后的圖像 . 圖 原始水印圖像 圖 壓縮圖像提取出的水印圖像小波域數(shù)字水印設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)28從仿真實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)可見，該算法的提取水印與原始水印之間保持較高的相似度，水印視覺(jué)質(zhì)量也較好，說(shuō)明該算法對(duì)中值濾波有較好的魯棒性。 圖 原始圖像 圖 添加噪聲后的圖像 圖 原始水印圖像 圖 加入噪聲后水印圖像二組實(shí)驗(yàn)結(jié)果都表明，提取出的水印具有較好的相似度，說(shuō)明該算法對(duì)高斯噪聲有較好的魯棒性。仿真實(shí)驗(yàn)一：對(duì)水印圖像進(jìn)行 JPEG 壓縮，并從壓縮圖像中提取出水印。其中PSNR表示水印圖像與原始圖像的相似度，NC 表示提取水印與原始水印的相似度。,ijwijijNCMN??其中 是 的邏輯非運(yùn)算，M，N 表示水印圖像大小 [1]。由此可以看出，若使用上式描述二值水印的相似度，可????,0,1wij?以發(fā)現(xiàn)水印值 時(shí)的相似情況未能得到體現(xiàn)。i n通常灰度水印的相似度表達(dá)式為： ，但是，這種檢測(cè)原則2, , ,/mnnnNCII??對(duì)于灰度圖像水印更為有效，對(duì)二值圖像水印，使用該方法卻有失客觀性。為了在遭受攻擊是能更好的維護(hù)這種關(guān)系，需要進(jìn)一步對(duì)這種關(guān)系進(jìn)行擴(kuò)大，因此，將系數(shù)對(duì)按如下方式修改： 當(dāng)水印信息為1時(shí)， ()????maxaxm11MiiQi?????????當(dāng)水印信息為 0 時(shí)， ()????mininm1ia????（5）將修改后的系數(shù)序列還原為矩陣形式，對(duì)其進(jìn)行IDCT后，所得的圖像子塊即為嵌入一位水印信息后的圖像子塊，將所有3232個(gè)嵌入水印后的圖像子塊重新構(gòu)成整扶原始圖像。在這兩類系數(shù)對(duì)中，分別找出系數(shù)對(duì)中兩個(gè)系數(shù)差異值最大的作為用來(lái)嵌水印的系數(shù)對(duì)： ()????????maxmax,1max1MiiiMiiMi?????原始圖像象圖像子塊DCT 系數(shù)對(duì) 水印序列 W(n)二值圖像 子塊 FDCTZigZag 掃描量化表嵌入算法IDCT水印子塊水印圖象置亂湖南工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 25 ()????????minmin,1max1MMiiMi?????其中 為水印系數(shù)， 為水印系數(shù)的位置。對(duì)圖像子塊進(jìn)行DCT變換，對(duì)系數(shù)矩陣作ZigZag掃描，得到由低頻至高頻排列的DCT系數(shù)序列。水印是二值圖像，選取二值圖像的原因只有以下兩點(diǎn)：（1）二值圖像具有一定的視覺(jué)直觀性；（2）二值圖像的數(shù)據(jù)只有0或1，有利于水印的提取過(guò)程中不使用原始圖像，所示： 基于圖像子塊的DCT域水印嵌入過(guò)程整個(gè)基于子塊的DCT域水印算法的具體內(nèi)容如下：（1）對(duì)JPEG標(biāo)準(zhǔn)中的亮度量化矩陣進(jìn)行ZigZag掃描，得到序列 。嵌入方式的選擇主要是基于水印提取過(guò)程中是否使用原始圖像的考慮，該方案選擇以DCT域中的相鄰系數(shù)對(duì)之間的相互關(guān)系來(lái)代表水印信息，嵌入的基本原則是保持原系數(shù)對(duì)之間的關(guān)系不變，并通過(guò)適當(dāng)?shù)匦薷倪M(jìn)一步維持這種關(guān)系。系數(shù)的選取以單個(gè)子塊的DCT低頻系數(shù)為范圍，以相鄰系數(shù)對(duì)作為選取的基本單元，按照相鄰系數(shù)對(duì)之間的大于、小于關(guān)系進(jìn)行系數(shù)對(duì)小波域數(shù)字水印設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)24分類。水印的嵌入是基于改變?cè)紙D像DCT系數(shù)之間的關(guān)系，因?yàn)檫@種關(guān)系在JPEG有損壓縮過(guò)程中是基本保持不變的。因此，為了與JPEG算法更好地適應(yīng)，將原始圖像劃分成多個(gè)88的子塊，每個(gè)圖像子塊獨(dú)立地進(jìn)行DCT，并在其DCT域中嵌入一位水印信息。本論文中，基于子塊的DCT域水印方案即是以DCT的低頻域作為嵌入?yún)^(qū)域的一種水印算法。因此，低頻域的水印有利于水印的魯棒性，但是不利于水印的不可見性。在 DCT 水印算法中，直流分量(DC)被明確的排除在外，主要是避免加水印的圖像出現(xiàn)塊效應(yīng)，因此，水印嵌入位置應(yīng)當(dāng)在交流系數(shù)(AC)中選取。 一種基于圖像子塊的 DCT 域水印算法用來(lái)嵌入水印的 DCT 系數(shù)滿足如下條件：(1)在經(jīng)過(guò)常見信號(hào)處理和噪聲干擾后能很好地保留，即這些 DCT 系數(shù)不應(yīng)過(guò)多的為信號(hào)處理和噪聲干擾所改變。在這樣獨(dú)立的部分內(nèi)完成水印的加入后，重復(fù)整個(gè)過(guò)程，知道整個(gè)圖像被均勻的加入了水印信息。我們可以用下式估計(jì)加印位置區(qū)域的象素的數(shù)目。水印加印的位置取決于水印的參數(shù)和掃描的順序。為保證只有一個(gè)分布函數(shù)應(yīng)用于組塊的選擇，我們?cè)O(shè)定：，for j=2,…,N, i=1…,L ()??,1,minijijijT?????上式保證了在此時(shí)，只有唯一一個(gè)函數(shù)應(yīng)用于下一組塊的選擇。上式給出的 確定了下一個(gè)組塊與前一個(gè)組塊的間隔。我們假設(shè)已知前 組塊的位置，在加印的簽名階段我們必須確定下一個(gè)組塊的?位置。?這樣，滿足此條件的組塊組成一個(gè)時(shí)間序列，我們假設(shè) ， ，滿足1??i L,.條件的組塊必須滿足以下條件： ＞()Gx? ?1,mod)(, ???jLiji r,1,其中， ，這樣不同的參數(shù)數(shù)目是 。下面，我們按行掃描來(lái)?i?i,rji,LNk?選出符合條件的組塊。小波域數(shù)字水印設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)22組塊的選擇基于高斯網(wǎng)絡(luò)分布，這個(gè)分布模型應(yīng)用于多種時(shí)間序列應(yīng)用中。我們圖像是由無(wú)數(shù)個(gè)組塊組成的網(wǎng)格。 組塊的選擇加印步驟有兩個(gè)階段，每個(gè)階段分別使用水印的不同部分。第一步首先根據(jù)確定的高斯分布確定一些組塊，然后在將水印加在挑選出的組塊上。 算法簡(jiǎn)述DCT 算法的過(guò)程，整個(gè)過(guò)程分為兩步；水印加入和水印提取。用無(wú)失真算法對(duì)這些測(cè)試圖片進(jìn)行壓縮編碼，大致可以達(dá)到 2:1 的壓縮比，所有上述結(jié)果都是在對(duì) 4:2:2CCIR601 格式 Y、Cb、Cr 三分量彩色圖像進(jìn)行處理時(shí)得到的，原圖像每種分量每象素 8 比特，按采樣率平均起來(lái)每象素 16 比特。亞采樣和內(nèi)插可進(jìn)行多次，形成階梯式處理，輸出圖像由小到大，但每幅圖像都是清晰的，也可以都內(nèi)插到原圖像大小，則圖像逐漸由模糊變?yōu)榍逦?。原圖像經(jīng)低通濾波器后亞采樣，得到與尺寸縮小的圖像，用前述基本系統(tǒng)算法對(duì)其編碼，將原圖像與它的差值（所稱差值圖像）進(jìn)行第二級(jí)編碼。湖南工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)21 19以上我們介紹了 JPEG 壓縮的原理，其中 DC 系數(shù)使用了預(yù)測(cè)編碼 DPCM，AC 系數(shù)使用了變換編碼 DCT，二者都使用了熵編碼 Huffman，可見幾乎所以傳統(tǒng)的壓縮方法在這里都用到了。其余的點(diǎn)類似，可以求得這個(gè) 88 子塊熵編碼的中間格式為：(DC)(2)(3),(1,2)(2),(0,1)(1),(0,1)(1),(0,1)(1),(2,1)(1),(EOB)(0,0)第二步，熵編碼：對(duì)于(2)(3)：查 DC 亮度 Huffman 表得到 11，3 經(jīng)過(guò) VLI 編碼為011；對(duì)于(1,2)(2) ：(1,2)查 AC 亮度 Huffman 表得到 11011，2 是 2 的反碼，為 01；對(duì)于(0,1)(1) ：(0,1)查 AC 亮度 Huffman 表得到 00，1 是 1 的反碼，為 0；……最后，這一 88 子塊亮度信息壓縮后的數(shù)據(jù)流為 11011, 1101101, 000, 000, 000, 111000,1010。經(jīng)過(guò) ZigZag 掃描后，遇到的第一個(gè)非零系數(shù)為2，其中遇到零的個(gè)數(shù)為 1，查表得 Size=2。假設(shè)前一個(gè) 88 子塊 DC 系數(shù)的量化值為 12，則本塊 DC 系數(shù)與它的差為 3，查表得 Size=2，Amplitude=3，所以DC 中間格式為(2)(3)。15 0 1 0 0 0 0 02 1 0 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0圖 圖像量化后系數(shù)表可見量化后只有左上角的幾個(gè)點(diǎn)（低頻分量）不為零，這樣采用行程編碼就很有效。符號(hào) 2的碼字緊接于符號(hào) 1 的碼字之后。舉例來(lái)說(shuō)：Size=6 時(shí)，Amplitude 的范圍是63~32，以及32~63，對(duì)絕對(duì)值相同，符號(hào)相反的碼字之間為反碼關(guān)系。對(duì)符號(hào) 1 進(jìn)行 Huffman 編碼（亮度，色差的 Huffman 碼表不同）。（2） 熵編碼小波域數(shù)字水印設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)20 對(duì)于 AC 系數(shù)，符號(hào) 1 和符號(hào) 2 分別進(jìn)行編碼。對(duì)于 DC 系數(shù)，也有兩個(gè)符號(hào)。(0，0)表示塊結(jié)束標(biāo)志（EOB），(15，0) 表示 ZRL，當(dāng)行程長(zhǎng)度超過(guò) 15 時(shí)，用增加 ZRL 的個(gè)數(shù)來(lái)解決，所以最多有三個(gè) ZRL(316+15=63)。符號(hào) 1 為行程和尺寸，即上面的（RunLength ，Size ）。圖 8 行程編碼上面，我們得到了 DC 碼字和 AC 行程碼字。這里出現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：這 63 個(gè)系數(shù)應(yīng)該按照怎么樣的順序排列？為了保證低頻分量先出現(xiàn)，高頻分量后出現(xiàn)，以增加行程中連續(xù)“0”的個(gè)數(shù)，這63 個(gè)元素采用了“之”字型（ZigZag ）的排列方法，如圖 所示。由于兩個(gè)相鄰的 88 子塊的 DC 系數(shù)相差很小，所以對(duì)它們采用差分編碼 D