基于-小波-变换的数字水印-matlab的-实现
matlab dwt方法水印嵌入与提取
一、水印技术概述水印技术是指在数字媒体中嵌入一些特定信息，以保护数字内容的版权和完整性。
水印技术可以分为可见水印和不可见水印，其中不可见水印更适用于数字图像和音频等领域。
本文主要介绍基于Matlab的离散小波变换（DWT）方法在数字图像中的水印嵌入与提取。
二、离散小波变换（DWT）简介离散小波变换是一种多尺度分析的方法，它可以将信号分解成不同频率成分的低频部分和高频部分。
在数字图像处理中，DWT可以对图像进行多尺度分析，将图像分解为不同尺度的子图像，使得图像的局部特征得以突出。
三、水印嵌入的步骤在Matlab中使用DWT方法进行水印嵌入的具体步骤如下：1. 读取原始图像和水印图像。
2. 对原始图像进行DWT分解，得到低频部分LL和高频部分LH、HL、HH。
3. 对水印图像进行预处理，如调整大小和灰度处理。
4. 对水印图像进行DWT分解，得到低频部分LL_w和高频部分LH_w、HL_w、HH_w。
5. 将水印信息嵌入到原始图像的DWT高频部分，可以选择直接替换部分高频系数或加减小幅度的高频系数。
6. 对修改后的DWT系数进行逆变换，得到含有水印信息的新图像。
四、水印提取的步骤在Matlab中使用DWT方法进行水印提取的具体步骤如下：1. 读取含水印的图像。
2. 对含水印图像进行DWT分解，得到低频部分LL'和高频部分LH'、HL'、HH'。
3. 对提取水印的图像进行DWT分解，得到低频部分LL_w'和高频部分LH_w'、HL_w'、HH_w'。
4. 根据嵌入水印时的处理方式，从高频部分中提取含水印信息。
5. 对提取的水印信息进行后处理，如灰度处理和大小调整。
五、实验与结果分析本文以一张数字图像为例，使用Matlab中的DWT方法进行水印嵌入和提取实验。
实验结果显示，DWT方法在水印嵌入和提取方面具有较好的鲁棒性和隐蔽性，对一定程度的噪声和攻击具有一定的抵抗能力。
一种小波域数字水印算法及其MATLAB仿真
（ｉ ａｕｙ ｏ ￥ｅ ｏ ｌｂ ｎｅ ／ ，／ｇ ｏＪ５ １ ． Ｃｉ） ｒ Ｆｃ ＃ ／ ｃ／ ，Ｎ ｇｏＵ／ｒ￣ Ｖ ｂ １２ １Ｐ ； ｅ ／ Ｉ７ ０ ｎ ｖ ｓｙ ／ ｎ ｈａ ｎ
印的新算 法 。利用 Ａｒ ｏ ｄ变 换对水 印序 列进 行置乱 ，增 ｎ ｌ
强嵌 入水 印 的安全性 ；分 别对原 始载 体 图像和 置乱后 的水 印进 行离 散小 波变换 ，在 原始 载体 图像的 中频 图像 中进行 水 印小波 域的 融合 。大量 仿真 试验结 果证 明该 算法嵌 入 的 水 印具有 很好 的透 明性和鲁棒 性 。
的融合。试验结果表 明，该算法嵌入的水印具有比较好的透明性和 鲁棒性。 关键词 ：数字水印；小波 变换 ；不可见性 ；鲁棒 性
Ａ Ｗ ａ ｅｌ ｔ ｖ ｅ －Ｂａ ｅ Ｗ ａ ｅ ｍａ ｋ ｏ Ｄｉ ｔ ｌ ｍａ ｅｓ ｓ ｄ ｔ ｒ ｒ ｆ ｒ ｇｉａ Ｉ ｇ ａｎ Ｉｓ Ｒｅ ｌ ａ ｉ ｎ ｄ ｔ ａｉ ｔｏ ｚ ｂ Ｍｅ ｎ ｏｆ ｙ ａ ｓ ＭＡＴＬＡＢ
ａｇ ｒ ｈ ｏ ｅ ｅ ｄ ｄ ｌ ｏ ｉ ｍ ｆ ｍｂ ｄ ｅ ｗａ ｅ ｍａ ｋ ｎ ｈ ｄ ｂ ｔ ｅ ｒ ｎ ｐ ｒ ｎ ｙ ｎ ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ． ｔ ｔ ｒ ｒ ｉｇ ａ ａ ｅ ｓ ｒ ｔ ａ ｓ ａ ｅ ｃ ａ ｄ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ
Ｋｅ ｗ ｏ ｄ ｙ ｒ ｓ： Ｄｇｔ ｌ ａ ｅｍａ ｋ； ｗａ ｅｅ ｔａ ｓｏｍ； ｕｏ ｔｕｉｅｅｓ ｒｂ ｓｎｓ ｉｉ ｗ ｔ ｒ ｒ ａ ｖ ｌ ｒ ｎｆｒ ｔ ｎ ｂｒｓｖ ｎｓ ； ｏｕ ｔｅｓ
．
Ｔ ｅ ｒｓｅ ｔ ｅｙ ｃｉｇ ＷＴ ｎ ｒ ｉａ ｈ ｎ ｅｐｃ ｉ ｌ ａ ｔ Ｄ ｏ ｏｉ ｎ ｌ ｖ ｎ ｇ
数字图像水印matlab实现.
论文独创性声明本人所呈交的论文，是指导教师的指导下，独立进行研究和开发工作所取得的成果。
除文中已特别加以注明引用的内容外，论文中不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并致谢。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
特此声明。
论文作者（签名）：20 年月日摘要随着计算机网络的迅速发展，包括数字图像在内的数字媒体得到了广泛的应用，数字媒体的数据逐渐成为人们获取信息的重要来源，但随之而来出现了一系列如随意复制、编辑、非法传播数字图像的信息安全问题，数字媒体的版权保护问题变的日益突出，数字图像水印技术由此应用而生，已成为信息安全领域的一个研究热点。
本文比较系统地研究了数字水印技术在静止图像中的应用问题。
首先介绍了数字水印技术的发展背景，然后对数字水印的原理、特点、分类、典型算法、应用领域以及评价标准等等进行了简要的分析。
其次，本文主要是针对目前现有数字图像水印算法实现过程比较复杂，其中重点讨论关于DCT的数字图像水印技术的嵌入，提取和水印的攻击测试等。
最后对数字图像水印的特征进行分析总结。
最终通过Matlab这一工具来实现其具体的过程。
通过实验对比分析得到该种算法具有一定的可行性以及较好的鲁棒性。
关键词：数字图像水印，信息安全，DCT算法，Matlab.AbstractWith the rapid development of computer network, digital media, including digital image has been widely used, digital media data gradually become an important source of obtaining information, but there's a series of such as free to copy, edit, illegal dissemination of digital image information security, copyright protection of digital media has become increasingly outstanding, digital image watermarking technology and the application, has become a research hotspot in the field of information security.This paper systematically studies the problems of the application of digital watermarking in still images. It first introduces the development background of digital watermarking, then the principle, characteristics, classification, application of digital watermarking field of typical algorithms, as well as the evaluation criteria and so on were analyzed briefly.Secondly, this paper is mainly aimed at the existing digital image watermarking algorithm is a complicated process, which focused on the digital image watermarking technology about DCT embedding, extraction, as well as the watermark attack test etc.. Finally on the digital image watermarking characteristics were analyzed and summarized. Finally through the tool of Matlab to realize the specific process. Through comparative analysis of the experiment of the algorithm is feasible,and better robustness.Key words: Digital image watermarking, Information security, DCT algorithm, Matlab.目录1 绪论 (1)2 数字图像水印技术 (3)2.1数字图像水印技术的历史及国内外发展现状 (3)2.2数字图像水印的分类和基本特征 (6)2.3数字图像水印的一般模型 (7)2.4数字图像水印的常见算法 (8)2.5数字图像水印技术的应用 (11)3 MATLAB简介 (14)3.1MATLAB简介 (14)3.2MATLAB在数字图像水印中的应用 (14)3.2.1数字图像水印技术 (15)3.2.2图像分析处理 (15)3.3在数字图像水印实现中主要函数 (16)3.3.1图像显示,读取和输出 (16)3.3.2变换频函数 (16)3.3.3攻击函数 (16)3.3.4比较两图像相似度函数 (17)4 数字图像水印攻击分析和评价标准 (18)4.1影响性能的因素 (18)4.2数字图像水印的常见攻击 (18)5 数字图像水印的设计 (21)5.1离散余弦叶变换 (21)5.2离散余弦变换水印嵌入算法及其框图 (23)5.3离散余弦变换水印提取算法及其框图 (25)5.4水印的攻击测试程序与结果 (28)5.4.1不同噪声攻击测试 (28)5.4.2JPEG压缩攻击测试 (30)5.4.3高斯低通滤波攻击 (31)5.4.4其他攻击测试 (31)5.5实验结果分析 (33)致谢 (38)参考文献 (39)附录 (40)1 绪论随着Internet的普及，信息媒体的数字化为信息的存取提供了极大的便利性，同时也显著提高了信息表达的效率和准确性；数据的交换和传输变成了一个相对简单的过程，人们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电子设备可以方便、迅速地将数字信息传输到任何地方。
基于小波包变换的数字水印算法
, 从而比传统的小波变换价值更广
[4]
. 文
献 [ 5 ] 提出了基于小波包变换的水印算法 , 它是将水印嵌入到小波包分解后的高频分量中 , 可以增 强水印的不可见性和稳健性 , 但是当带有水印的图像受到超过 50 %的压缩比压缩后 , 这种高频嵌入 水印法具有一定的局限性 . 为了提高水印的稳健性 , 本文也通过小波包变换对载体图像进行小波包分 解 , 在水印嵌入时 , 不仅仅在高频分量进行嵌入 , 而且也在低频分量进行嵌入 , 即按照大系数嵌入大 的系数 , 小系数嵌入小的系数的方法进行水印嵌入 .
4 56. 641 7 45 1703
从表 1 中可以看出第一个节点系数百分比为 100 % , 它是第 4 级小波包分解的近似子图 , 即近似子图中的系数 都相对比较大 , 所以 当系数改变不大 时 , 人眼 不容易察 觉 . 因此 , 本文在近似 子图中嵌入水印 , 以增 强水印的 稳健性 . 而其余节点 为细节子图 , 它表示的是 纹理和边 缘的信息 , 且当它们 的系数越多又越 大时 , 它 们所代表 的纹理和边缘的信息就越丰富
0 引言
密码学和信息隐藏是保障现代网络通讯安全的主要技术 , 数字水印作为隐藏技术中的一种 , 对现 代网络中的数字产品内容 (如图像 、音频 、视频等 ) 的版权进行有效保护 . 国内外学者提出的许多 水印嵌入算法大致可分为两类 , 即空域法和变域法 . 目前基于变换域的数字水印算法占据了主要地 位 , 未来的研究趋势也当以变换域为主体 . 基于变换域的数字水印算法大都是通过离散余弦变换和小 波变换进行的 , 也得到了较多的应用
1 基于小波包变换的数字水印算法
111 水印的嵌入策略 文献 [ 6 ] 认为水印应当嵌入到视觉系统感觉上最重要的分量上 , 即当这些分量取得某些小的变 化后 , 对人类视觉系统的影响不大 . 在本文中 , 选择公式 C ( x, y) = C ( x, y) +α3 S ( x, y) 来进行水印 嵌入 , 其中 C ( x, y ) 为载体图像的小波包变换系数 ; S ( x, y ) 为水印图像的小波包变换系数 ; α为嵌入 因子 . 当 α越大 , 水印的稳健性就越强 , 但它的不可感知性就越弱 , 因此对于具体问题 , 总是在不 可感知的前提下 , 让 α尽可能的大 . [收稿日期
基于三级小波变换的一种数字水印算法实现
空间域
变换域
DFT: 离散傅立叶变换域（DiscreteFourier Transform） 域 DCT: 离散余弦变换域（Discrete Cosine Transform） 域 DWT: 离散小波域（DiscreteWavelet Transform） 域
小波变换
小波变换主要思想： 小波变换主要思想：
数字水印与图像认证数字水印与图像认证数字水印技术是一种将特定的标记利用数字内嵌方法隐藏在数字图像声音视频等数字内容中在保证不影响原内容的感知质量和完整性的同时提供一种确认数字内容来源真实性确保版权拥有者权益跟踪版权行为认证用户使用权隐藏附加其他信息于数字内容中的技术手段
基于三级小波变换的一种数字 水印算法实现
DWT离散小波变换
执行离散小波变换的有效方法是使用滤波器的卷 执行离散小波变换的有效方法是使用滤波器的卷 使用滤波器 积方案 用滤波器执行离散小波变换的概念图如下： 用滤波器执行离散小波变换的概念图如下：
A是信号的低频分量，表示信号的近似值，是由大的缩放因子 是信号的低频分量，表示信号的近似值， 产生的系数 是信号的高频分量，表示信号的细节值， B是信号的高频分量，表示信号的细节值，是由小的缩放因子 产生的系数
后续工作和展望
对水印基本理论的研究，包括水印结构、水印嵌入 对策、水印检测方案、水印性能评价标准、水印的 标准化等。 水印与密码学的结合，解决信息安全的某些问题。 开展公钥数字水印系统技术研究，即盲水印。 脆弱水印技术的研究，用于认证。 自动嵌入水印的研究，篡改恢复。 水印技术的应用问题，如何将水印技术更好的运用 到实际生活当中 。
Thank you !
算法流程
嵌 入 水 印
提 取 水 印
嵌入水印示意图
matlab数字水印算法及实现和源代码
摘要：数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来在国内外引起了人们极大的兴趣。
但是由于数字水印技术涉及到的知识面比较广，即使是专业人员有时也感到力不从心，那么如何选择一种有效的编程工具便成为一个亟待解决的问题。
本文从数字水印技术本身的特点、一般模型和典型算法出发，简要地介绍了一种可以快速上手的高效的实用语言——Matlab。
最后,作者给出一个用Matlab实现数字水印实例。
关键词：数字水印Matlab Visual C++6.0 DWT DCT1 引言作为传统加密系统的有效补充办法，从1993年Caronni正式提出数字水印到现在短短几年里，无论是在国内还是在国外对数字水印的研究都引起了人们极大的关注。
但数字水印技术的发展还很不成熟，应用也处于初级阶段。
在我国，知识产权问题是一个敏感的话题，只有深入开展数字水印技术的研究，尽快制定我国的版权保护水印标准，才能使我们在未来可能的国际知识产权纠纷中取得主动权。
那么掌握高效的工具，便成为一个必须解决的问题。
本文就针对数字水印本身的特点，介绍了一种高效的实用工具——MATLAB。
2 数字水印技术2.1 数字水印技术的复杂性数字水印技术涉及到通信理论、编码理论、噪声理论、视听觉感知理论、扩频技术（Spre ad Spectrum）、信号处理(Signal Processing ) 技术、数字图像处理(Digital Image Processing)技术、多媒体(Multimedia)技术、模式识别(Pattern Reorganization)技术、算法设计(Algorithm Design)等理论，用到经典的DFT（Discrete Fourier Transf orm）、DCT(Discrete Cosine Transform)变换和近代最先进的数学工具----小波(Wa velet)。
数字水印又是一个横跨计算机科学、生理学、密码学、数字、数字通信等多门学科，并与I nternet的发展密切相关的交叉科学。
小波变换的数字水印算法及其matlab实现
小波变换的数字水印算法及其matlab实现1. 概述数字水印技术是信息安全领域的重要研究方向之一，在数字水印技术中，小波变换被广泛应用于数字图像的隐写和水印嵌入。
小波变换是一种时域和频域综合分析的数学工具，它具有多分辨率分析的特点，因此适用于数字水印的隐藏和提取。
2. 小波变换的数字水印算法小波变换的数字水印算法包括水印嵌入和水印提取两个部分。
在水印嵌入部分，首先将原始图像进行小波变换，然后将水印信息嵌入到小波系数中，最后进行逆小波变换得到带有水印的图像。
在水印提取部分，首先对带有水印的图像进行小波变换，然后提取小波系数中的水印信息，最后还原出原始的水印信息。
3. 小波变换的数字水印算法的matlab实现假设我们要对一幅图像进行数字水印嵌入和提取，我们可以使用matlab工具进行实现。
我们可以利用matlab中的小波变换函数对图像进行小波变换，得到小波系数。
我们可以将水印信息以一定的规则嵌入到小波系数中，得到带有水印的小波系数。
利用matlab中的逆小波变换函数将带有水印的小波系数还原成具有水印的图像。
在水印提取部分，我们同样可以利用matlab中的小波变换函数对带有水印的图像进行小波变换，得到小波系数，然后提取出小波系数中的水印信息，最后还原出原始的水印信息。
4. 结论小波变换的数字水印算法是一种具有较高安全性和鲁棒性的数字水印算法，它广泛应用于数字图像的隐写和水印嵌入中。
利用matlab工具实现小波变换的数字水印算法不仅可以加快开发的速度，还可以便于算法的验证和分析。
希望本文可以对小波变换的数字水印算法及其matlab实现有所帮助。
5. 参考文献[1] Cox I J, Miller M L, Bloom J A, et al. Digital Watermarking: Princi-ples Practices. Morgan Kaufmann,2001.[2] 刘昆, 李煜,王裴,等.一种新的基于小波变换的数字图像不可见水印算法[J].计算机应用与软件,2005,22(6):42-44.数字水印技术是一种在数字媒体中隐藏信息的技术，旨在保护作品的版权、完整性、认证及追踪，同时又不会对原始媒体造成太大的修改，因此在当前的数字化信息传输和存储领域具有广泛的应用。
基于小波变换的数字水印技术的实现
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Ｓｃｉ ｅｎｃｅ ａｎ Ｔｅｃｈ ｏｇｙ ｎｎｏ ｄ ｎｏｌ Ｉ ｖａｔｏｎ ｉ Ｈｅｒ ｄ ａｌ
Ｔ 技 术
基于小波 变换 的数字水 印技术的实现
周 天琦 ’ 邓凡 ６） ０ （． １ 北方民族大学 ７ ０ ２ ； ２ 西安武警工程学 院 ７１ ０８ ５ ０１ ．
所 谓 数 字 水 印 ， 是 通 过 一 定 的算 法 就 将一 些 标 志性 信 息 直 接嵌 入到 数 字 宿 主 媒 体当中， 根据 对 所 加信 息 要 求 的 不 同 ， 部 这 分 加 入 的 信 息 或 可 见 或 不 可 见 ， 都 不 影 但 响 原宿 主 媒 体 的 功 能 ， 对原 宿 主 媒 体 起 并 到 保护 的 作 用 。通 常 这 些 加 入 的水 印是 含 有 版 权信 息或 其 它重 要 信 息 的数 字 符 号 。 数 字水印生 成是数 字水 印处理 过程 的第 步 关键步 骤。构成 水印 的序列通 常应该 具 有不 可预测 的随 机性 。 由于 人类视 觉系 统对 纹理 具有 极 高的 敏感 性 ， 故水 印不 应含 有过 于 复杂 的纹 理 。通 常意 义上 说 ， 字水 印生 数 成 过 程就 是 在 密 钥 的控 制 下 由原 始版 权 信 息 、认证信 息 、保密信 息或其 他有关信 息生 成适 合于嵌 入到原 始载体 中的 待嵌入信 号的 过 程 。在数 字 水 印算 法 中 ， 往不 是直 接嵌 往 入所需 信 息 ， 而是通 过 某种 方 法生 成适 合嵌 入的水 印 ， 主要 基于如下 考虑 ： 如果 给定的 原 始水 印是具 有 特定 意 义的 图像 数据 ， 相 邻 则 的像 素或 采样 间具 有很 强 的相 关性 ， 且 一 而 旦提 取算 法被 人知 道 ， 击者 很容 易得 到 水 攻 印信 息 。因此 ， 须采 用一 定 的措 施使 水 印 必 信息 能量 分散 ， 除信 息 中相 邻像 素 的空 间 消 相关性 ， 提高其 抵制 图像 剪切 操作能 力 ， 以保 证数 字水 印算 法 的鲁 棒性 ， 同时提 高 了安 全 性 。另一 方面 ， 了提 高 水印 图像 的 质量 或 为 考虑 到水 印检 测 的有效 性 和 自恢 复性 ， 常 通
(完整word版)基于MATLAB的数字水印算法实现
数字水印作为一门新的学科，自 1993 年 Tirkel 等人正式提出到现在十几年里, 国内外对数字水印的研究都引起了极大的关注，从最初的版权保护, 已扩展到多媒体技术, 广播监听， in-ternet 等多个领域.数字水印是永久镶嵌在其他数据( 主要指宿主数据) 中具有可鉴别性的数字信号或数字模式，其存在不能影响宿主数据的正常使用.为了使数字水印技术达到一定的设计要求，当前水印数据一般应具备不可感知性（imperceptible) 、鲁棒性（Robust）、可证明性、自恢复性和安全保密性等特点。
在数字水印技术中, 水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾.理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形。
然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现，实际应用往往只偏重其中的一个方面.如果是为了隐蔽通信，数据量显然是最重要的, 由于通信方式极为隐蔽，遭遇敌方篡改攻击的可能性很小，因而对鲁棒性要求较为不高。
但对保证数据安全来说，情况恰恰相反, 各种保密的数据随时面临着被盗取和篡改的危险, 对鲁棒性的要求很高, 而对隐藏数据量的要求则居于次要地位。
典型的数字水印系统至少包含两个组成部分— - 水印嵌入单元和水印检测与提取单元.将水印信息进行预处理后加入到载体中，称为嵌入。
从水印化数据中提取出水印信息或者检测水印信息的存在性称为水印的提取和检测.数字水印算法主要是指水印的嵌入算法, 而提取算法往往被看成是嵌入算法的逆变换。
当前典型的嵌入算法主要被分为空间域水印算法和变换域水印算法。
DCT 变换域算法是数字水印算法的典型代表, 也是数字水印中较为常用的一种稳健的算法。
其算法思想是选择二值化灰度图像作为水印信息，根据水印图像的二值性来选择不同的嵌入系数, 并将载体图像（原始图像）进行8×8 的分块，再将灰度载体图像( 原始图像）进行DCT变换.然后，将数字水印信息的灰度值直接植入到载体灰度图像的DCT 变换域中, 实现水印的嵌入。
一种基于小波变换的数字图像水印算法的实现
பைடு நூலகம்Ｄ．
图２
方面是 因为小 波理论 本 身的研究 日益 完善 和 成熟 ，另一 方面 则是 小 波 多分辨 分 析方 法 的应用 日益 广泛 ，尤 其是 在信 息处理 方面 。 在图象压缩 新标 准Ｊ Ｅ ２０ 中，小波变换将 Ｐ Ｇ ００ 成 为一 个主要 的技 术。 因为小波 具有 良好 的 时 频特 性 ，并且小 波变换 与人 类视觉 系统 的 某些特 性相 接近 ， 目前 在小波 域嵌 入水 印是 水印研 究的 一个热 点之一 利 用小波 的 多分 辨 特性 ，将 原图像 和水 印图像 进行 一层小 波 变换 ，在计算 原 图的显著 性 ，根据 加性原 理 和 图像各 点的显 著性 ， 自适 应的调 整嵌 入的 强 度。这 样的嵌 入算法 在一 定程 度上解 决 了 鲁棒性和不可见性之间的矛盾。 １ 数字水印的概念 所谓数 字水 印技 术 ，就 是将 一种特 殊标 志信 息（ 机序列或可识 别图案文 字） 入到 伪随 嵌
以嵌在 相 同级 别的 中 高频 信息 上 。如果 在Ｌ 级 的所 有系数 上都嵌 入部 分水 印信息 ，应 该 会有更 好的 鲁棒性 ，但可 见性 同时 会受到 影
响
Ｉ ２ １
Ｉ Ｆ Ｉ Ｅ Ｗ ＯＲ Ｄ ２ １ ＯＲ ＵＮ Ｌ ００
迅速 发展 ，基 于数字 水印技术的 电子多媒体 柞 茹版权保护 问题 已成为信息科学领域 的研 究热点 ，因此数字水印技 术作 为一 门有效的 多 体版权保护技 术受到越 来越 多的关注。 媒 文中着重介绍 了数字水印技 术的 发展 背蒂、 特点 以及小波 变换理 论，并 仿真实现 了一种 基于小波 变换 的数字图像水印算法。
一
实验结 果表 明 ，人 眼对于 嵌入 水印的 图 像和没 有嵌 入水 印的 图像也不 能区 分开 ，具 有一定 的不 可 见性 。水 印提取 过程 不需要 原 始 水印信 息 ，该水 印算法 实现的是 盲水 印 。 而且 水印提 取后 对载体 图像 无影响 。在 小波 域 中嵌 入水 印的 强度可 以适 当的变 化 ，对 图 像的影 响不 是很大 ，但 是在 小波域嵌 入水 印 的 强度 的冗余 度比较 大 。对于小 波域嵌 入 水 印信息 ．不仅可以嵌在Ｌ 的低频系数 ，也可 级
一种基于小波变换的数字图像水印算法
一种基于小波变换的数字图像水印算法随着数字图像传输和存储的普及，图像的安全性和版权保护问题日益受到关注。
为了保护数字图像的版权和完整性，数字图像水印技术应运而生。
本文将介绍，旨在提高图像的安全性和版权保护能力。
数字图像水印算法是一种在图像中嵌入特定信息以实现版权保护和图像完整性验证的技术。
小波变换是一种将信号分解为多个频带的数学变换方法，具有良好的时频局部性和多分辨率特性。
基于小波变换的数字图像水印算法利用小波变换的多分辨率特性，将水印信息嵌入到图像的低频子带中，以实现对图像的保护。
该算法的具体步骤如下：首先，将原始图像进行小波变换，得到图像的低频子带和高频子带。
然后，选择适当的低频子带进行嵌入水印信息。
水印信息可以是数字签名、版权信息等。
接下来，将水印信息通过嵌入算法嵌入到选定的低频子带中。
嵌入算法可以采用替换或增加的方式，将水印信息嵌入到图像中。
最后，对嵌入水印后的图像进行逆小波变换，得到带有水印信息的图像。
基于小波变换的数字图像水印算法具有以下优点：首先，水印信息嵌入到低频子带中，不会引起人眼的明显变化，保证了图像的可视性。
其次，小波变换具有多分辨率特性，可以根据需求选择适当的子带进行水印嵌入，提高了水印的鲁棒性和安全性。
另外，小波变换可以实现对图像的分解和重构，可以有效地抵抗常见的攻击如压缩、旋转和裁剪等。
然而，基于小波变换的数字图像水印算法也存在一些挑战和限制。
首先，水印信息的嵌入和提取需要较大的计算量，对算法的实时性提出了要求。
其次，水印信息的鲁棒性对于图像的失真和攻击具有一定的容忍度，但仍然需要进一步的改进和研究。
综上所述，基于小波变换的数字图像水印算法是一种有效的保护数字图像版权和完整性的技术。
随着数字图像的广泛应用，该算法在信息安全领域具有重要的研究和应用价值。
未来的研究方向可以在提高算法的实时性和鲁棒性的基础上，进一步改进和优化算法，以满足不同应用场景的需求。
基于MATLAB数字水印系统设计
• 不同的应用需求造就了不同的水印技术。按水印 的用途，我们可以将数字水印划分为票据防伪水
• 印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水 印。票据防伪中的水印是相当特别的一种水印， 主要在票据的打印及在电子票据防伪中应用。一 般说，制造假币的人不能对票据中的图像修改的 过多，因此，尺度变换等操作是不在考虑范围内。 另外，票据的破损、图案模糊等地方也必须被考 虑，更要考虑快速检测的要求，在票据的防伪中 水印算法不可以过于复杂。版权标识中的水印是 当前数字水印研究中使用最多的一种。数字作品 既是一种商品也是知识产品，这种双重性即强调 水印隐蔽的特性又强调了水印的稳健的特性，然 而对数据容量的要求相对比较小。篡改提示水印 为脆弱水印的一类，其把保证宿主信号的完整性 及真实性为目的。隐蔽标识的水印主要是将被保
• B=A((c*d-n+1):c*d); %将水印信息嵌入到方差 最大的前n块
• fc_o=ones(1,c*d);
• for g=1:n
• for h=1:c*d
• if B(g)==fc(h)
•
fc_o(h)=message(g);
•
h=c*d;
• end
• end
• end
• message_vector=fc_o;
• 时/空域水印是将水印信息直接叠加到载体信号的 时间域或者空间域之中；然而变换域水印是将水 印信息嵌入到变换域中，此时，水印提取也应该 在变换域进行。时（空）域水印算法在早期的研 究中使用的较多，一般实时性和复杂度等特点比 较好，但其鲁棒性比较差，主要用途是设计脆弱 水印与半脆弱水印；在变换域的水印算法具有良 好的鲁棒性较强和容量较大等特点，所以主要用 途是设计鲁棒水印，也可以与人类的知觉相互结 合从而使水印具有良好的保真度。
一种新型基于小波变换的数字水印方案
信息技术
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图 3 数字水印嵌入前后对比
因子分解问题是数学界上至今没有有效解 决方法的世界性著名难题基础上建立的, 它 成 为 R S A 算 法 安 全 性 的 重 要 保 证 。R S A 算 法 系 统 是 公 钥 系 统 的 应 用 最 广 泛 、最 具 有代表性的算法,许多使用非对称密码进 行加密和数字签名方法体系均是使用RSA 算法。
RSA算法的一般过程是生成一对RSA 密钥,一个由版权所有者保存,是加密时所 以要的保密密钥,由版权所有者保存,而另 外一个是可以对外公开的公开密钥(或解 密密钥),可以将其安全的散播到互联网 中,对应此人就开可以采用自己的私有密 钥 急 性 接 收 并 解 密 。其 算 法 的 实 现 原 理 如 下:
首先,随机任取两个不同的大质数p和 q,计算他们的乘积r=p×q(为达到一定的 安 全 性 , R S A 算 法 密 钥 一 般 采 用 2 10位 或 者 211位)。然后,随机选择一个大整数e,但需要 保证(p-1)×(q-1)与e互质,这样的整数e是 相对方便选择的,因为任何大于质数p和q 的质数都可以 满足条件。而 这里将采用e作 为 加 密 密 钥 。接 着 , 由 计 算 公 式 : d × e=1 mod(p-1)×(q-1)确定出解密密钥d。然 后,r和e可以被公开,一起作为加密密钥, 对明文P进行加密的算法为C=p^e mod r。 这 里 的 C 便 是 通 过 加 密 的 密 文 。解 密 算 法 为:P=C^d mod r。 2 .2 原始水印处理
matlab实现的小波变换彩色图像水印嵌入和提取程序代码
matlab实现的小波变换彩色图像水印嵌入和提取程序代码function dwtglclear allclc;%保存开始时间start_time=cputime;figure(1);%读出原始图像subplot(2,2,1);input=imread('image.bmp');imshow(input);title('原始图像');%读出水印subplot(2,2,2);water=imread('watermark.bmp'); imshow(water);title('水印');%三色分离input=double(input);water=double(water);inputr=input(:,:,1);waterr=water(:,:,1);inputg=input(:,:,2);waterg=water(:,:,2);inputb=double(input(:,:,3));waterb=double(water(:,:,3));%系数r大，增加鲁棒性，r小增加透明性r=0.04;%水印R的分解[Cwr,Swr]=wavedec2(waterr,1,'haar');%图像R的分解[Cr,Sr]=wavedec2(inputr,2,'haar');%水印的嵌入Cr(1:size(Cwr,2)/16)=...Cr(1:size(Cwr,2)/16)+r*Cwr(1:size(Cwr,2)/16);k=0;while k<=size(Cr,2)/size(Cwr,2)-1Cr(1+size(Cr,2)/4+k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/4+...(k+1)*size(Cwr,2)/4)=Cr(1+size(Cr,2)/4+...k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/4+(k+1)*size(Cwr,2)/4)+...r*Cwr(1+size(Cwr,2)/4:size(Cwr,2)/2);Cr(1+size(Cr,2)/2+k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/2+...(k+1)*size(Cwr,2)/4)=Cr(1+size(Cr,2)/2+...k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/2+(k+1)*size(Cwr,2)/4)+...r*Cwr(1+size(Cwr,2)/2:3*size(Cwr,2)/4);Cr(1+3*size(Cwr,2)/4+k*size(Cwr,2)/4:3*size(Cwr,2)/4+...(k+1)*size(Cwr,2)/4)=Cr(1+3*size(Cr,2)/4+...k*size(Cwr,2)/4:3*size(Cr,2)/4+(k+1)*size(Cwr,2)/4)+...r*Cwr(1+3*size(Cwr,2)/4:size(Cwr,2));k=k+1;end;Cr(1:size(Cwr,2)/4)=Cr(1:size(Cwr,2)/4)+r*Cwr(1:size(Cwr,2)/4 ); g=0.02;%水印G的分解[Cwg,Swg]=WAVEDEC2(waterg,1,'haar');%图像G的分解[Cg,Sg]=WAVEDEC2(inputg,2,'haar');%水印的嵌入Cg(1:size(Cwg,2)/16)=...Cg(1:size(Cwg,2)/16)+g*Cwg(1:size(Cwg,2)/16);k=0;while k<=size(Cg,2)/size(Cwg,2)-1Cg(1+size(Cg,2)/4+k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/4+...(k+1)*size(Cwg,2)/4)=Cg(1+size(Cg,2)/4+...k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/4+(k+1)*size(Cwg,2)/4)+...g*Cwg(1+size(Cwg,2)/4:size(Cwg,2)/2);Cg(1+size(Cg,2)/2+k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/2+...(k+1)*size(Cwg,2)/4)=Cg(1+size(Cg,2)/2+...k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/2+(k+1)*size(Cwg,2)/4)+...g*Cwg(1+size(Cwg,2)/2:3*size(Cwg,2)/4);Cg(1+3*size(Cg,2)/4+k*size(Cwg,2)/4:3*size(Cg,2)/4+...(k+1)*size(Cwg,2)/4)=Cg(1+3*size(Cg,2)/4+...k*size(Cwg,2)/4:3*size(Cg,2)/4+(k+1)*size(Cwg,2)/4)+...g*Cwg(1+3*size(Cwg,2)/4:size(Cwg,2));k=k+1;end;Cg(1:size(Cwg,2)/4)=Cg(1:size(Cwg,2)/4)+g*Cwg(1:size(Cwg, 2)/4); b=0.16;%水印B的分解[Cwb,Swb]=WAVEDEC2(waterb,1,'haar');%图像B的分解[Cb,Sb]=WAVEDEC2(inputb,2,'haar');%水印的嵌入Cb(1:size(Cwb,2)/16)+b*Cwb(1:size(Cwb,2)/16);k=0;while k<=size(Cb,2)/size(Cwb,2)-1Cb(1+size(Cb,2)/4+k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/4+...(k+1)*size(Cwb,2)/4)=Cb(1+size(Cb,2)/4+...k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/4+(k+1)*size(Cwb,2)/4)+...g*Cwb(1+size(Cwb,2)/4:size(Cwb,2)/2);Cb(1+size(Cb,2)/2+k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/2+...(k+1)*size(Cwb,2)/4)=Cb(1+size(Cb,2)/2+...k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/2+(k+1)*size(Cwb,2)/4)+...b*Cwb(1+size(Cwb,2)/2:3*size(Cwb,2)/4);Cb(1+3*size(Cb,2)/4+k*size(Cwb,2)/4:3*size(Cb,2)/4+...(k+1)*size(Cwb,2)/4)=Cb(1+3*size(Cb,2)/4+...k*size(Cwb,2)/4:3*size(Cb,2)/4+(k+1)*size(Cwb,2)/4)+...b*Cwb(1+3*size(Cwb,2)/4:size(Cwb,2));k=k+1;end;Cb(1:size(Cwb,2)/4)=Cb(1:size(Cwb,2)/4)+b*Cwb(1:size(Cwb, 2)/4); %图像的重构inputr=WAVEREC2(Cr,Sr,'haar');inputg=WAVEREC2(Cg,Sg,'haar');inputb=WAVEREC2(Cb,Sb,'haar');%三色的叠加temp=size(inputr);pic=zeros(temp(1),temp(2),3);for i=1:temp(1);for j=1:temp(2);pic(i,j,1)=inputr(i,j);pic(i,j,2)=inputg(i,j);pic(i,j,3)=inputb(i,j);endend%转化为uint8output=uint8(round(pic));imwrite(output,'watermarked.bmp','bmp'); %显示时间elapsed_time=cputime-start_time,%输出结果%subplot(2,2,3);figure(3); imshow(output); title('水印图像');。
matlab实现的小波变换图像水印嵌入以及源码
南京航空航天大学《信息隐藏技术》课程专题报告W-SVD水印检测问题研究及算法仿真学号：161120112姓名：刘亚非日期：2014年12月31目录一、问题描述 (3)二、算法描述 (3)三、算法仿真 (3)四、性能分析 (4)五、专题研究体会 (5)六、程序源代码（提交电子的源程序文件即可） (5)一、问题描述当一张图片如果嵌入了水印，在此需要对图片进行水印进行检测，对原始和嵌入后的图像进行对比分析。
分析待测水印，进行检测并进行阙值的确定。
二、算法描述W-SVD算法采用非盲检测手段对图像进行检测。
其思路为：利用原始图像生成一个理论上存在的水印模板（原始水印），从待测图像中提取可能存在的水印模板（待测水印），继而计算二者的相关性。
当二者高度相关时，我们认为待测图像含有水印；反之则检测不出水印。
水印的检测模型如下：我们对水印的识别是通过检测的手段实现的。
对要检测作品N是否含有水印W，需要将原始作品M用策略K加入水印W,然后用同样的策略K从N中提取我们认为是W的W`,继而计算两者的相关性。
当量化的相关性值大于一个特定值是，我们就认为W`=W，即N作品含有W；反之则不然。
计算相关系数的方法：常规检测直接相关性值d其中，W和W`分别表示原始水印和待测水印。
M和N为水印模板的大小。
三、算法仿真（重点论述）1、算法实现的软硬件平台；matlab2、算法由wavedetect.m组成，主要实现W-SVD模型下数字水印的检测。
3、%函数功能:本函数将完成W-svd模型下数字水印的检测%输入格式举例:[corr_coef,corr_DCTcoef]=wavedetect('11.png','10.jpg',1983,'db6',2,0.1,0.99);%参数说明:%input为输入原始图像%seed为随机数种子%wavelet为使用的小波函数%level为小波分解的尺度%alpha为水印强度%ratio为算法中d/n的比例%corr_coef,corr_DCTcoef分别为不同方法下检测出的相关系数四、性能分析（重点论述）实现的截图:在数字水印检测中，会出现两类错误：虚警错误和漏警错误。
基于小波变换的零水印图像算法及Matlab实现（DOC）
基于⼩波变换的零⽔印图像算法及Matlab实现（DOC）数据安全技术作业学⽣学院_____计算机学院_______ 专业班级12级计算机科学与技术学号2111205052学⽣姓名李恒新2013年01 ⽉15 ⽇基于⼩波变换的零⽔印图像算法及Matlab实现摘要数字⽔印⽤于各种版权保护，不同的版权保护会⽤到不同的数字⽔印技术，由此可知⽬前没有⼀种万能的数字⽔印，每种数字⽔印都有其利弊之处。
本⽂提出⼀种另类的数字⽔印技术，这种技术并没有把⽔印植⼊到原图像中，⽽是基于⼩波变换构造出⼀种称为零⽔印的数字图像。
该技术通过使⽤密钥，并选择图像低频⼩波系数来构造零⽔印，并还原了⽔印检测的逆过程。
这种技术应对各种攻击都具有很⾼的鲁棒性和显著性。
整个技术都是⽤Matlab软件来实现的。
关键词：⼩波变换数字⽔印零⽔印Matlab图像处理A Zero Watermarking Algorithm Based on Waveletand achieved by MatlabAbstractDigital watermarking for all kinds of copyright protection, different copyright protection use different digital watermarking technology, thus it can be seen there is no a universal digital watermarking, each digital watermarking has its advantages and disadvantages .This paper presents a kind of digital watermarking technology, this technology is not the watermark implant to the original image, but based on wavelet transform is a kind of structure is called the zero watermarking digital image.The technology use a key, and choose the low frequency image wavelet coefficients to construct non-watermark, and reducing the watermark detection inverse process. This technique deal with all kinds of attack with high robustness and significant. Matlab software was used by The technology.Key words:wavelet transformation digital watermarking zero-watermarking Matlab image processing⽬录摘要 (I)Abstract (II)1. 引⾔ (1)2. 数字⽔印 (1)3. ⼩波变换 (3)3.1. ⼩波变换理论 (3)3.2. ⼩波变换基本原理 (3)4. 零⽔印概念 (4)5. 基于⼩波变换零⽔印算法及Matlab代码实现 (5)5.1. 零⽔印构造算法 (5)5.2. 零⽔印的提取算法 (7)5.3. 零⽔印的相似度鉴定算法 (8)5.4. 峰值信噪⽐PNSR的算法 (9)6. 攻击实验 (9)6.1. 对图像进⾏腐蚀攻击结果 (9)6.2. 对图像进⾏剪切攻击结果 (10)6.3. 对图像进⾏椒盐攻击结果 (11)6.4. 对图像进⾏斑点噪声攻击结果 (11)6.5. 对图像进⾏泊松攻击结果 (12)6.6. 对图像进⾏放⼤两倍的操作后的结果 (12)6.7. 对图像进⾏缩⼩四倍的操作后的结果 (13)6.8. 对图像进⾏膨胀攻击结果 (13)6.9. 对图像进⾏4邻域平均滤波结果 (14)6.10. 对图像进⾏8邻域平均滤波结果 (14)6.11. 对图像进⾏中间剪切攻击的结果 (15)6.12. 对图像进⾏JPEG压缩攻击结果如下 (15)6.13. 总汇 (16)7. 实验结论 (17)8. 本算法的适⽤性 (17)9. 结语 (17)参考⽂献 (19)附录 (20)1.引⾔随着计算机⽹络技术和多媒体技术的迅速发展，数字媒体得到了⼴泛应⽤，各种形式的多媒体数字作品，包括图像、⾳乐、电影等等，都能在⽹上找到相关资源，这就使盗版更加猖狂了！当版权⽆法得到确认时，就会给原作家造成了损失，版权保护成了⼀个亟待解决的现实问题，⽽数字⽔印技术就是为解决这⼀难题⽽诞⽣的！数字⽔印技术是⼀种将特定的标记，利⽤数字内嵌⽅法隐藏在数字图像、声⾳、视频等数字内容中，在保证不影响原内容的感知质量和完整性的同时提供⼀种确认数字内容来源真实性、确保版权拥有者权益、跟踪版权⾏为、认证⽤户使⽤权、隐藏附加其他信息于数字内容中的技术⼿段。
基于小波提升的数字图像水印算法及其MATLAB实现概要
电脑知识与技术DIANNAO ZHISHI YU JISHU开发研究与设计技术基于小波提升的数字图像水印算法及其MATLAB 实现罗建禄1 杨娟2 刘颖1(1. 武警成都指挥学院成都 610213; 2. 重庆通信学院重庆 400035[摘要]数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,涉及到多个学科,迫切需要一种强大的研究工具。
MATLAB 以其自身具有的优势,正好可以成为研究数字水印的一种有效工具。
文章介绍了数字水印技术实现的一般概念,提出了一种基于小波提升的图像数字水印算法. 通过MATLAB 仿真结果表明,利用该算法具有处理速度快,嵌入的水印信息量大、不可见性好等优点。
[关键词] 小波提升;数字水印;MATLAB用数字化技术将图标直接隐藏在静态图像、活动图像或其他数字化传播媒体中的技术被称为数字化水印处理技术,其实质是图像信息的隐藏(图像水印处理技术[1]。
数字化水印技术是本世纪90年代初随着高速发展的信息技术、网络、多媒体、电子出版物而应运而生的一项高新技术。
随着数字技术的发展和网络的普及,数字媒体的复制和通过网络传播对媒体的原始拥有者的权益造成直接的或潜在的威胁。
因此数字媒体的版权保护和身份鉴别成为一个迫切需要解决的首要问题。
数字水印是解决这一问题的有效补充方法,由于数字水印具有双重安全性,即水印的添加与否具有不可知性,水印的提取受密钥的保护,因而非常适用于民用和军用信息安全问题。
1 数字水印1.1 数字水印的基本特性数字水印的基本功能是将产权、产品的标识码以及购买者的信息等(称为水印信号嵌入到数字媒体中。
嵌入的水印信号应当不降低原数据的质量、感觉上不易被察觉(即不可见水印。
可见水印由于容易受到攻击,目前己不是研究的主流方向。
因此数字水印应当满足:(1不可感知性(透明性:水印应当感觉上不可见,以避免影响媒体质量:同时水印应当在统计上不可见,即攻击者难于用统计的方法发现和删除水印。
(2鲁棒性:生成的水印应当具有经受各种常用的信号处理、压缩和解压及抗攻击的能力,任何企图移动和破坏水印的操作都将导致媒体质量的严重破坏。
基于小波变换的数字水印及Matlab实现
基于小波变换的数字水印及Matlab实现
傅德胜;黄伟
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(029)004
【摘要】数字水印技术作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的关注.提出了一种基于小波变换的图像数字水印算法.依据人眼视觉特性,将数字水印信息嵌入到经过小波变换后的图像的高频子带纹理区内,人眼不易察觉,再利用含水印图像和原始图像提取出嵌入的水印.采用多幅图进行实验,结果表明,该数字水印算法具有较好的隐蔽性,而且对常见的图像处理操作攻击具有较好的鲁棒性.
【总页数】4页(P1004-1006,1010)
【作者】傅德胜;黄伟
【作者单位】南京信息工程大学,计算机与软件学院,江苏,南京,210044;南京信息工程大学,计算机与软件学院,江苏,南京,210044
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
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5.基于小波变换的数字水印算法研究与实现 [J], 池越; 周亚同
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基于小波提升的数字图像水印算法及其MATLAB实现
基于小波提升的数字图像水印算法及其MATLAB实现
罗建禄;杨娟;刘颖
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2008(004)0z2
【摘要】数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,涉及到多个学科,迫切需要一种强大的研究工具.MATLAB以其自身具有的优势,正好可以成为研究数字水印的一种有效工具.文介绍了数字水印技柱实现的一般概念.提出了一种基于小波提升的图像数字水印算法.通过LMATLAB仿真结果表明,利用该算法具有处理速度快,嵌入水印信息量大、不可见性好等优点.
【总页数】3页(P45-46,50)
【作者】罗建禄;杨娟;刘颖
【作者单位】武警成都指挥学院,成都,610213;重庆通信学院,重庆,400035;武警成都指挥学院,成都,610213
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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基于小波变换的数字水印与matlab的实现摘要：通过对数字水印的原理和算法的分析，了解信息隐藏的实现手段与效果。
在信息加载和提取过程中，突破传统的加密技术，用更具专业性的检测手段来保护专属的信息产权。
本文利用了水印良好的鲁棒性和不可感知性，致力于对图像的处理，通过实验与测试证实了数字水印可以达到理想的效果，并且运用恰当的算法可以更加简化操作的复杂性。
在此之外，数字水印还可以应用于声音，视频等领域。
其技术手段的实现的更加完善化会带来其更加广阔的应用前景。
关键字：数字水印；信息隐藏；MATLAB;水印检测与提取；JPEG压缩；1 数字水印技术简介1.1数字水印的发展背景随着数字技术和Internet网络的发展，各种形式的多媒体数字作品(图像、视频、音频等)纷纷以网络形式发表，然而数字作品的便利性和不安全性是并存的，它可以低成本、高速度地被复制和传播，而这些特性也容易被盗版者所利用。
因而，采用多种手段对数字作品进行保护、对侵权者进行惩罚己经成为十分迫切的工作。
数字水印技术的研究就是在这种应用要求下迅速发展起来的。
数字水印(digital watermarking)技术也称为数字指纹技术，它将具有特定意义的水印标记不可感知地嵌入到被保护的数字产品中，在产生版权纠纷时，通过相应的算法提取该水印，用以证明作者对该数字产品的所有权，并可作为鉴证、起诉非法侵权的证据。
数字水印技术基本上应当满足隐蔽性、安全性、鲁棒性和水印容量等几个方面的要求。
研究数字水印技术的最初目的是用于保护数字产品的版权，但随着研究的进一步深入，它在信息安全保护领域的应用越来越广泛，并在广播检测、图像认证、盗版跟踪、数字签名、交易水印、拷贝控制、标题与注释等各个领域产生了许多新的用途。
数字水印从正式提出到现在虽然时间不长，但它与传统的密码学相比有明显的优越性，为解决版权保护和内容完整性认证、来源认证、篡改认证、网上发行、用户跟踪等一系列问题提供了一个崭新的研究方向，因此它在数字产品的知识产权保护、商务交易中的票据防伪、声像数据的隐藏标识和篡改提示、隐蔽通信及其对抗等方面具有十分广阔的应用前景。
1.2数字水印的特点（1）鲁棒性：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。
可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数／模与模／数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等（2）隐蔽性：在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，且不易被察觉。
（3）隐藏位置的安全性：水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。
在数字水印技术中，水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾。
从主观上讲，理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形。
然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现，不过这并不会影响数字水印技术的应用，因为实际应用一般只偏重其中的一个方面。
如果是为了隐蔽通信，数据量显然是最重要的，由于通信方式极为隐蔽，遭遇敌方篡改攻击的可能性很小，因而对鲁棒性要求不高。
但对保证数据安全来说，情况恰恰相反，此时，隐藏数据量的要求居于次要地位，各种保密的数据随时面临着被盗取和被纂改的危险，所以鲁棒性是十分重要的。
1.3 数字水印技术的基本原理数字水印的基本原理是将作为标识数据的水印信息嵌入到被保护的宿主数据中，使得水印在宿主数据中不可感知并且足够安全。
通常的水印算法包括三个基本方面：水印的生成、嵌入和提取，并会涉及到水印的选择、水印的验证、基于视觉特性的水印等几项关键技术。
(1)水印的生成水印信号分为无意义水印信号和有意义水印信号两种。
无意义水印信号的产生通常基于伪随机数发生器或混沌系统，产生的水印信号往往需要进一步的变换以适应水印嵌入算法的需要。
有意义水印信号包括二值图像、灰度图像和彩色图像等。
有意义的图像可以直接作为水印嵌入到载体数据中，但是为了增强水印的安全性，一般需要先对水印进行加密预处理，处理的方法包括使用实随机序列进行扩频、对水印信号进行位分解、利用图像的置乱对水印进行预处理等。
数字水印生成过程的一般流程如图1所示。
图1 数字水印生成过程一般流程图(2)水印的嵌入水印的嵌入从数字通信的角度看，可以理解为在一个宽带的信道上用扩频通信技术一个窄带信号，会涉及到嵌入的方法、嵌入的位置、嵌入的信息量等问题。
数字水印嵌入过程的一般流程图如图2所示。
生成水印信息图2数字水印嵌入过程流程图(3)水印的提取与检测水印的提取与检测是一个在有噪信道中弱信号的检测问题，最终目的在于判断水印信号是否存在或把水印提取出来。
在对提取的水印和原始的水印进行判断和检测的过程中，可以通过输出一个0—1决策来判断水印有无。
水印提取与检测过程的一般流程图如图3所示。
图3 数字水印提取检测过程一般流程图1．4数字水印技术的划分(1)按特性划分数字水印的特性可以将数字水印分为鲁棒数字水印和脆弱数字水印两类。
(2)按水印所附载的媒体划分按水印所附载的媒体，我们可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格水印等。
(3)按检测过程划分按水印的检测过程可以将数字水印划分为明文水印和盲水印。
(4)按内容划分按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。
(5)按用途划分不同的应用需求造就了不同的水印技术。
按水印的用途，我们可以将数字水印划分为票据防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印。
(6)按水印隐藏的位置划分按数字水印的隐藏位置，我们可以将其划分为时(空)域数字水印、频域数字水印、时／频域数字水印和时间／尺度域数字水印。
1.5数字水印算法的分类数字水印算法可以分为空间域数字水印算法和变换域数字水印算法两大类。
空间域数字水印算法就是通过改变某些像素的灰度将要隐藏的信息嵌入到其中，把数字水印直接加载到数据上。
这种方法具有算法简单、容易实现、信息隐藏量大和计算速度快等优点，并且许多算法在提取水印和验证水印存在时都不需要原始图像，但通常因为抵抗图像的几何形变、噪声和图像压缩的能力较差而具有较差的鲁棒性。
空间域数字水印的经典算法包括：（1）LSB算法(最低有效位法)，（2）Patchwork方法；（3）纹理映射编码方法；（4）文档结构微调方法等。
变换域数字水印算法是当前数字水印技术领域研究的热点。
它是基于图像的变换利用一个信号可以掩盖另一个较弱的信号这种频率掩盖现象在频域变换中嵌入水印，这些常见变换包括：（1）离散余弦变换(DCT);（2）小波变换(WT);（3）傅氏变换(Fr或FFr);（4）哈达马变换等。
1.6影响水印性能的因素(1) 嵌入信息的数量:嵌入的信息量越多，水印的鲁棒性就越低(2) 水印嵌入强度:在水印嵌入强度和水印可感知性之间有一个均衡。
高鲁棒性需要更强的嵌入，这反过来增大了水印的可感知性。
(3)数据的大小和种类:通常数据的尺寸大小对嵌入水印的鲁棒性有直接的影响。
(4)秘密信息(如密钥):尽管秘密信息的数量对水印的可感知性，鲁棒性没有直接的影响，但在系统安全性方面充当了重要的角色。
密钥空间要足够大，从而使穷举搜索攻击不可行。
考虑这些上述因素，评价水印方法必须在各种不同的测试图像之中进行测试。
此外，为了得到在统计上有效的结果，必须使用不同的密钥和改变水印的强度来对水印系统进行评价。
1.7数字水印技术的攻击问题(1) 简单攻击通常是指普通的图像处理，例如对图像线性和非线性的滤波、有损压缩、图像增强、量化、加噪等。
简单攻击不能识别或分离水印，只可以使水印削弱或删除。
(2) 同步攻击这种攻击通常指几何攻击，如旋转、剪切、平移、二次抽样、缩放等操作。
这种几何攻击实际上并没有去除图像中的水印，但它改变了提取水印所必须的位置信息，使得水印虽然存在，但不能被提取或检测。
(3)伪造攻击这种攻击指试图去伪造原始数据或伪造水印后的数据。
(4)去除水印攻击这种攻击是指通过分析水印后的数据，估计出原始数据或水印数据，从而将水印从水印后的数据中分离出来。
通常采用的方法有:共谋攻击、去噪、特殊的非线性滤波等。
2 小波变换概述2．1小波变换“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。
所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。
与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节小波变换分成两大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波变换 (CWT)。
两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。
从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点：(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)(2)小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性(3)小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口)(4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法)2．2二维小波变换算法讨论当二维空间是可分离的情况下，很容易把一维多分辨率分析推广到二维。
说得具体点就是，二维小波分解算法是：一幅数字化的图像经常可以用一个2维矩阵A表示（经过某种变换），然后行进行一维小波分解，得到新的矩阵B，B由A的水平方向低频，水平方向高频部分组成，再对列进行一位小波分解，得到新的矩阵C，C由B的垂直方向低频，垂直方向高频部分组成，即C由四部分组成：LL（原图像的水平分量低频，垂直方向低频部分），HL（原图像的水平分量高频，垂直方向低频部分），LH（原图像的水平分量低频，垂直方向高频部分），HH（原图像的水平分量高频，垂直方向高频部分）。
为了形象地描绘二维小波分解后的分量，可以见下图：图 3-1图像二维小波分解后的分量其中，LL代表近似部分，HL代表水平细节，LH代表垂直细节，HH代表对角细节。
对于二维小波重构，可以按照分解的逆过程来实现：利用一维小波重构算法先对列重构，再对行重构，就能得到原图像。
2．3常见的小波变换水印算法(1) Barni算法此算法是由 Mauro Barni, Franco Bartolini, Vito Capellini,Alessandro Lippi和Alessandro Piva提出的，算法使用了一般的线性叠加方法。
水印长度由原图像的大小决定，如果原图像的大小为M×N，则Nw=3*M/2*N/ 2，这里Nw表示水印的长度。