【正文】 削去攻擊試圖通過分析水印 系統(tǒng)，將水印系統(tǒng) 中的 載體數(shù)據(jù)和水印信號(hào) 分開 ，然后 惡意抹去嵌入其中的 水印 信息 ， 從而達(dá) 到 非法盜用 載體數(shù)據(jù) 而無需支付任何費(fèi)用 的目的。常見的 攻擊方法有聯(lián)合攻擊、濾波 、圖像綜合模型壓縮 等方法 。針對(duì)特定 水印系統(tǒng)中的水印算法的設(shè)計(jì)理論，通常 可以構(gòu)造出 相 對(duì)應(yīng)的削去攻擊 對(duì)策 [27]。 （ 4）混淆攻擊 混淆攻擊又稱為死鎖攻擊、倒置攻擊。這種攻擊試圖 嵌入 一個(gè)偽源數(shù)據(jù)來混淆含有真正水印的數(shù)字作品的版權(quán)。 例如 在水印系統(tǒng)中 嵌入了一個(gè)或者多個(gè)偽造的水印 信息通過混淆水印檢測器對(duì)真正的 水印 信息的檢測提取，縱然真實(shí)的水印信息 存在 系統(tǒng)中但 失去了唯一性 ，亦不能正確提取 [28]。 數(shù)字水印的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)字水印主要有 以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：魯棒性、 隱蔽性 、安全性和確定性，其中 魯棒性和 隱蔽 性最為重要，衡量這兩個(gè)指標(biāo)，我們一般使用 相關(guān)系數(shù)和峰值信噪比來定量分析。 （ 1） 相關(guān)系數(shù)（ Correlation Coefficient） 。 主要定量的分析提取水印信息 與嵌入的水印 信息 之間的相似性， 一 般 用它們的歸一化 相關(guān)系數(shù) 來表征 ， 對(duì)于 普通的 水印 系統(tǒng)，一般信號(hào)有失真時(shí)， ( , 39。)NC ww 值越大越好， 但 對(duì)于 特殊的水印系統(tǒng)，例如 脆弱水印系統(tǒng)，則希望 ( , 39。)NC ww 值越小越好，這樣有助于提高檢測度。采用相關(guān)系數(shù) NC評(píng)價(jià)水印的質(zhì)量時(shí)， 根據(jù)前人總結(jié) 一般 當(dāng) NC值大于等于 ，判定 此時(shí)的 水印 信息提取 有效 ；小于 。 其計(jì)算方法如式（ 21） 所示 ： 12211( ) 39。( )( , 39。)( ) 39。 ( )NwiN w N wiiw i w iN C w ww i w i???? ??? （ 24） 其中， ()wi 表示嵌入的水印信號(hào)， 39。()wi表示 提取的水印信號(hào)， wN 代表水印長度。 （ 2） 峰值信噪比（ PSNR） 。 由 于 水印模型與通信系統(tǒng) 有很多相似之處 ，相對(duì)于原始圖像， 嵌入的 數(shù)字水印 信息 可以 近似的認(rèn)為是隨機(jī)噪聲。噪聲 會(huì)影響原始圖像 的品質(zhì)，峰值信噪比 就是 客觀 描述影響程度的 指標(biāo)。 根據(jù)前人總結(jié) 用 峰值信噪比來分析水印 嵌河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 12 入 后對(duì)原始圖像造成 失真 大小時(shí) ， 一般 當(dāng) PSNR超過 30dB，原始圖像和重構(gòu)圖像 間 的差異 不大 ， 人眼基本分辨不出是否嵌入水印。根據(jù)本人實(shí)驗(yàn) 圖像 PSNR值在 20dB以上水印的隱蔽性基本可以得到保障 。 峰值信噪比 的計(jì)算方法如式（ 22）所示： ( , )( , )2102(m a x ( , )( , ) 1 0 l o g 1( , ) ( , ) )mnwmnII m nP S N R I wI m n I m nN?????????? ? （ 25） 式中單位是 dB,I 為宿主信號(hào) ， w 為 水印信 號(hào) ,wI 表示 水印信號(hào)， ( , )mn 表示像素點(diǎn)，IN 為圖像總得像素?cái)?shù)。 人類視覺系統(tǒng) HVS 一幅圖像， 當(dāng)人類通過視覺系統(tǒng)去觀察時(shí) ， 會(huì)有相應(yīng)的成像效應(yīng)， 分別是 :背景亮度掩蔽、頻率掩蔽和紋理掩蔽效應(yīng) 。我們嵌入水印時(shí)可以根據(jù)這 三種效應(yīng) 來制定相應(yīng)的 水印嵌入強(qiáng)度 ，便可以使水印系統(tǒng)更加符合現(xiàn)實(shí)需要。這三種效應(yīng)分別是： （ 1）當(dāng)背景 亮 度高時(shí) ，人眼對(duì)圖像觀察時(shí)就 對(duì)細(xì)節(jié)的變換就 不 會(huì)有太大的反映 ,背景亮度 可以 將圖像發(fā)生的 微小變化進(jìn)行掩蔽。 （ 2）在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn) ，在 變換域下對(duì) 所有系數(shù)中 的 高頻系數(shù)或?qū)蔷€系數(shù) 進(jìn)行小范圍修改 所得到的圖像，人眼觀察時(shí)不會(huì)輕易發(fā)現(xiàn) 。 （ 3）當(dāng) 背景紋理 極其 越復(fù)雜 時(shí) ，人眼就不能輕易判斷出圖像是否做了修改，在紋理相對(duì)復(fù)雜的圖像中，嵌入的強(qiáng)度可以相對(duì)較高，因?yàn)閳D像紋理可以掩蔽圖像的改變。 在 人類 視覺系統(tǒng)模型中， 研究表明 人眼 在觀察 圖像變化 時(shí)從模糊 圖像變化 到清晰圖像再到模糊的過程中，存在 能識(shí)別出 此類 變化的最小失真度 的點(diǎn) ， 我們稱這個(gè)點(diǎn)叫做 臨界差異 值 （ JND） 。因此原則上對(duì) 圖像 做出的修改必須 要小于 JND 值 [29]。 通過上述對(duì)視覺系統(tǒng)特性的了解，針對(duì)具體圖像，我們只要分析人類視覺系統(tǒng)模型中的可見閥值，保證嵌入時(shí)低于此門限，那么在觀察時(shí)是不會(huì)輕易發(fā)現(xiàn)圖像修改的痕跡。 因此利用 人類 視覺系統(tǒng) HVS 計(jì)算出水印嵌入強(qiáng)度隱蔽性能 方面可以做出非常出色 的 數(shù)字 水印系統(tǒng)。 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 13 離散余弦 變換 （ DCT）的水印系統(tǒng) 算法 自從 E Koch， J Zhao 在 文獻(xiàn) 中提出 基于 DCT 域的 數(shù)字水印 算法 后 ， 便引起了學(xué)術(shù)界極大的關(guān)注 [30]。 基于 DCT 變換 域下的 數(shù)字水印 系統(tǒng)具有 良好的 隱蔽 性和 出色的 魯棒性， 因而 在 當(dāng) 今 數(shù)字圖像 變換域的處理中 DCT 算法 占有極大的比重 。 基于 DCT 變換的數(shù)字水印 即 先對(duì)載體圖像進(jìn)行 8 8 分塊后 再 進(jìn)行 DCT 變換， 得到 1024 個(gè)小塊，每個(gè)小塊有 64 個(gè) DCT 系數(shù)， 我們可以將這 64 個(gè)系數(shù)分為低頻、中頻和高頻系數(shù)，然后選擇在中頻系數(shù)中嵌入水印， 結(jié)合人類的感知習(xí)慣，將水印以適當(dāng)?shù)膹?qiáng)度嵌入 載體 圖像之中 ，這便是 DCT 算法的基本思想。 離散余弦變換的基本原理 DCT 變換的定義 DCT 變換具有很多種類，鑒于 一般圖像都 是二維 圖像而我們研究基于 DCT 變換域下的數(shù)字水印算法，所以本文主要介紹 二維 DCT 和 IDCT 變換 。 設(shè)一幅圖像( , ) ( , 0 , 1 , 2 , ..., 1 )f x y x y N??的大小為 N N， 它的二維 DCT 變換公式可以如式 (31)所示： 1100( 2 1 ) ( 2 1 )( , ) ( ) ( , ) c o s [ ] c o s [ ]22NNxyx u y vF u v C v f x y NN????????? ?? （ 31） 同樣，反變換 (IDCT)定義 如式 (32)所示 ： 1100( 2 1 ) ( 2 1 )( , ) ( ) ( ) ( , ) c o s [ ] c o s [ ]22NNuvx u y vf x y C u C v F u v NN????????? ?? （ 32） 其中函數(shù) 如式 (33)所示 ： ( ) ( )C u C v??1 02 0 , 1 , 2 , , 1uvNu v NN? ????? ? ? ?? （ 33） 直流系數(shù) DC 如式 (34)所示 ： 001( 0 , 0 ) ( , )NNxyF f x yN ??? ?? （ 34） DCT 域系數(shù) 圖 31是 通過對(duì) 一副 512 512像素大小的 圖像進(jìn)行 8 8分塊并進(jìn)行 DCT變化后河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 14 的 部分頻率系數(shù) ， 觀察圖像可以看出每 64 個(gè)系數(shù)的左上角第一個(gè)系數(shù) (如圖 31 圓圈部分 )遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他系數(shù)，因此我們稱其為 直流系數(shù) DC， 其他 63 個(gè)我們稱其為交流系數(shù) AC。根據(jù)頻域特性我 們知道 ， DC 直流 系數(shù)所攜帶的能量遠(yuǎn)大于交流系數(shù) AC 所攜帶的 ，但是實(shí)際實(shí)驗(yàn)表明 如果將水印嵌入 直流系數(shù) 中 會(huì)帶來塊狀效應(yīng)，所以為了使圖像不影響使用一般將水印嵌入交流系數(shù)之中。 圖 32 經(jīng) DCT 變換后 得到圖像 系數(shù)的走勢(shì) 圖像在經(jīng)過 DCT 正變換后，已經(jīng)打亂并分散為不同的空間頻域，正因?yàn)槿绱嗽趫D32 中可以 看出從左 上 往右 下看去 系數(shù)的絕對(duì)值大體逐漸變小， 以對(duì)角線為分割可以將系數(shù) 頻域空間 劃分為三個(gè)區(qū)域， 對(duì)角線右下區(qū)域 為高頻區(qū)，對(duì)角線和對(duì)角線 左 上半圖 31 圖像經(jīng)過 DCT 變換后的系數(shù) 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 15 部分為中頻區(qū)，直流系數(shù)附近的系數(shù)為低頻區(qū)。 劃分理由如下：通過對(duì) DCT 變換公式并且結(jié)合 觀察 圖 31 和圖 32 圖像經(jīng)過 DCT 變換后 由于函數(shù) ()cu 與 ()cv 不斷 的 改變 ，余弦函數(shù)的頻率會(huì)伴隨著 ,uv值不斷增大而減小，其系數(shù)認(rèn)為是原始圖像在余弦函數(shù)上的投影，由于頻率變化，系數(shù)就會(huì)隨之變化， 根據(jù)系數(shù)的大小變化 故我們可以將 系數(shù) 依 次 劃分為低頻，中頻和高頻區(qū)域。 DCT 變換 算法實(shí)現(xiàn)基本步驟 DCT 變換也叫離散余弦變換，是選擇在中頻分量編碼，選 擇特殊的區(qū)域的系數(shù)進(jìn)行嵌入的一種算法。未經(jīng)授權(quán)者由于不知道水印嵌入的區(qū)域，因此是很難提取出水印的。 DCT 變換由于頻率選擇不是基于最顯著分量所以對(duì)有損壓縮和低通濾波是具有很強(qiáng)魯棒性的。但正因此它的頻率系數(shù)的方差較小，對(duì)噪聲、幾何變形比較敏感。 圖 33DCT 變換算法 水印的置亂加密 將水印圖像進(jìn)行置亂處理就是將原本圖像打亂，使原本帶有一定信息的圖像在沒有復(fù)原之前無法看懂，無法體現(xiàn)圖像需要表現(xiàn)的價(jià)值。圖像置亂的本質(zhì)就是按一定的規(guī)則移動(dòng)各個(gè)像素點(diǎn)的位置，破壞圖像的基本組成部分。它作為一種加密處理 方式，有多種多樣的選擇和參數(shù)的設(shè)置都可以是可以自由控制。因此，即使侵權(quán)者破解了提取程序，卻無法得到水印信號(hào)，提取信息。 水印的嵌入 本算法采用像素大小的灰度圖像作為載體圖像 I，將 M M 大小的二值圖像作為水印圖像 w 。 第一步， 將原始 載體 圖像 I 分成 大小 8 8 一共是 88NN? 個(gè)大小 互不重疊的圖像塊 ，在此基礎(chǔ)上 對(duì)每一個(gè)大小的圖像塊進(jìn)行 DCT 變換 。 第二步， 采用兩個(gè) 8 位 隨機(jī)序列作為水印 因子亦可作為嵌入水印的密鑰 。 第三步， 選取 8 8 總共 64 個(gè) DCT 系數(shù)中對(duì)角線上得 8 個(gè)中頻系數(shù)進(jìn)行水印 因子的替換 嵌入 。 水印信息 載體圖像 置亂加密 提取水印 嵌入水印 水印復(fù)原 攻擊 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 16 第四步，按照公式 35 進(jìn)行 DCT 系數(shù)嵌入： 39。( , ) ( , )k k iF u v F u v w??? （ 35） 其中 39。( , )kF uv 是替換后的系數(shù) ， ( , )kFuv 替換前的圖像系數(shù) ， ? 是嵌入強(qiáng)度因子， iW 是水印因子 。 第五步， 對(duì)替換后的系數(shù)進(jìn)行 IDCT 變換得到嵌入水印后的圖像； 其中程序流程圖如圖 34 所示； 圖 34 水印嵌入的流程圖 水印的提取 第一步， 對(duì)嵌入 水印 后的圖像進(jìn)行 8 8 分塊并 DCT 變換，得到 64 個(gè) DCT 系數(shù)； 第二步， 取出 64 個(gè)系數(shù)中對(duì)角線上得 8 個(gè)中頻系數(shù)； 第三步， 將 8 個(gè)系數(shù)分別與水印因子 k1 和 k2 進(jìn)行取余運(yùn)算，得到返回值； 開始 確定目標(biāo)圖像及水印 結(jié)束 對(duì)替換后的系數(shù)進(jìn)行IDCT 運(yùn)算 得到嵌入水印后的圖像 對(duì)目標(biāo)圖像分塊并DCT 運(yùn)算 水印 Mark=1 N Y Wi=隨機(jī)序列 K1 Wi=隨機(jī)序列 K2 39。( , ) ( , )k k iF u v F u v w??? 河北工業(yè)大學(xué) 城市學(xué)院 20xx 屆 本科 畢業(yè)論文 17 第四步， 比較返回值，將水印圖像還原； 其中程序流程圖如圖 35 所示 ； 圖 35 水印提取的流程圖 水印的攻擊測試 （ 1）添加 白 噪聲 對(duì)圖像進(jìn)行添加 噪聲是對(duì)水印算法的一種常見的攻擊 ,所謂白噪聲是指功率譜密度在整個(gè)頻域內(nèi)均勻分布且所有頻率具有相同能量密度的隨機(jī)噪聲 ,實(shí)驗(yàn) 中 對(duì) 離散余弦 算法 水印 系統(tǒng) 進(jìn)行添加 水印圖像大小的 隨機(jī)序列高斯白噪聲作為攻擊手段 ,用以 檢測水印的抗噪聲性能。 （ 2）高斯低通濾波 廣義的來說 向圖像中加入水印 信息就 可以看成 是 向圖像中添加噪聲 , 因此濾波操作會(huì)對(duì)水印造成很大威脅 ,實(shí)驗(yàn)采用 8 8的檢驗(yàn)矩陣和標(biāo)準(zhǔn)差為 低通濾波器，對(duì) 離散余弦 算法 水印系統(tǒng) 進(jìn)行濾波處理。 Mark1=1 Mark1=0 結(jié)束 得到水印圖像 Mark=Mark1 P1P2 取出替換 的 8 個(gè)系數(shù)，