DCT系数在数字视频水印技术中的运用
数字视频水印的几种DCT算法的实用研究 (文稿)经一平
数字视频水印的几种DCT算法的实用研究（经文稿）[前言]水印在时域中嵌入很容易被擦去，为了追求其鲁棒性，以便在数字版权管理中获得应用，都采用在频域中嵌入水印信息的算法。
实际的数字视频水印不可能脱离节目的生产环境。
由于视频节目在储存时都需DVI格式转换成压缩编码格式，在进行节目编排和处理时再转换成DVI格式，这种转换在节目制作过程中会反复多次，多次经过编解码卡，广播级编解码卡会使图像轻微损失，由于控制在一定的范围内，并不会影响播出的质量。
要保持水印在制作与对手的攻击中不丢失信息，就要把信息保持在这些频域分量中，隐藏而不被解读。
这就使得数字视频水印的嵌入和检测与编码的格式密切相关。
本文介绍的是与MPEG2相关的水印算法。
[DCT算法的原理]在被MPEG2处理的图像序列中，一个亮度宏块由16个小块构成，每个块为一个8X8个数据阵列。
每个块是进行DCT变换的单位。
水印的嵌入与检测按下述步骤进行1)一般选择在I 进行，也可选择在所有帧进行2)一个块嵌入一位信息，块可以通过选定的算法来选取。
3)水印信息嵌入在DCT系数中，由算放来确定哪几个DCT系数图1 DCT算法的原理嵌入的操作过程1）在编码过程中嵌入按MPEG2 压缩编码过程，在DCT变换后，选择水印嵌入算法，在DCT系数中嵌入水印信息。
这种方法要把算法一同做在编/解码器中。
发展中的水印算法要加盟各种成熟的MPEG2编/解码器，不是立竿见影的选择。
2）在编码器后加入面对MPEG2的码流，必须在自己的实用水印系统中建立解码与编码环境，这是一件工作量较大而又必须做的工作。
至少要解读PES包，使DCT系数呈现出来，按选定的算法与水印信息进行修改，再通过编码环境形成嵌入的MPEG2码流。
这个方法的好处是避开了编码器，任何MPEG2的码流都可以嵌入。
图2在MPEG2编码器后加入水印信息时码流的变化[几种DCT算法的介绍与比较]在基本的架构确定之后水印的算法可在三个方面去尝试：1）嵌入块位置与大小的选择，对与某种算法，须选择合适的位置。
dctdwt嵌入水印原理
dctdwt嵌入水印原理DCT（离散余弦变换）和DWT（离散小波变换）都是用于图像处理和压缩的常见变换技术。
这两种变换技术也可以用于嵌入数字水印，以保护图像的版权和验证图像的完整性。
嵌入水印的基本原理是，将水印信息嵌入到原始图像的频域中，而不会对图像的视觉质量产生明显的影响。
这可以通过在变换域中修改一些特定的系数来实现。
DCT是一种将输入信号分解成一组频率分量的技术，其中低频分量对应于图像中的平滑区域，而高频分量对应于图像中的细节。
嵌入水印的过程通常包括以下步骤：Step 1: 图像分块将原始图像分成较小的块，每个块通常为8x8像素。
这是因为DCT是基于8x8的图像块进行变换的。
Step 2: DCT变换对每个图像块应用DCT变换，将图像从空间域转换到频域。
得到的DCT系数表示了每个频率分量的强度。
Step 3: 水印嵌入选择一些低频DCT系数或高频DCT系数，并将水印信息嵌入到这些系数中。
通常，水印信号是一串数字或二进制码，可以通过算法将其嵌入到选定的DCT系数中。
Step 4: 反变换将嵌入水印后的DCT系数应用逆变换，从频域转换回到空域。
得到的图像即为嵌入了水印的图像。
DWT是一种将信号分解成一组尺度分量和细节分量的技术。
类似于DCT，DWT也可以用于图像分块、变换和反变换的过程。
下面是使用DWT 嵌入水印的一般步骤：Step 1: 图像分块将原始图像分成较小的块，通常是2的幂次方尺寸，如32x32或64x64Step 2: DWT变换对每个图像块应用DWT变换，得到尺度分量和细节分量。
尺度分量对应于图像的低频分量，而细节分量对应于图像的高频分量。
Step 3: 水印嵌入选择一些尺度分量或细节分量，并将水印信息嵌入到这些分量中。
和在DCT中一样，通过一些算法将水印信号嵌入到选定的DWT分量中。
Step 4: 反变换将嵌入水印后的DWT分量应用逆变换，从频域转换回到空域。
得到的图像即为嵌入了水印的图像。
dct、dwt嵌入水印原理
dct、dwt嵌入水印原理DCT (Discrete Cosine Transform) 和 DWT (Discrete Wavelet Transform) 是两种常用的图像压缩技术，它们也可以用于嵌入水印。
下面将详细介绍这两种方法的原理。
DCT是一种将图像从空域转换到频域的技术。
它通过将图像分解为若干个频率分量，然后对每个频率分量进行变换，从而得到图像的DCT系数。
DCT变换后，图像中低频分量通常具有更高的能量，而高频分量则具有更低的能量。
这意味着压缩后的图像可以保留较多的低频信息，而高频信息则被较为精细地表示。
利用这个特性，可以将水印嵌入到图像的高频系数中。
嵌入水印的具体过程如下：1.将原始图像分成不重叠的图像块，并对每个图像块应用DCT变换，得到其DCT系数矩阵。
2.对DCT系数矩阵中的一些高频分量进行修改，以嵌入水印。
可以通过在DCT系数中添加或减去一些特定的数值来嵌入二进制水印信息。
嵌入水印时，需要保证修改后的DCT系数仍然在原始范围内，以避免图像失真。
3.对修改后的DCT系数矩阵应用逆DCT变换，将其转换回空域，得到嵌入了水印的图像。
DWT是一种将图像分解为不同尺度和方向的频率分量的技术。
与DCT不同，DWT可以同时提取图像的局部和全局细节。
DWT使用一组基函数（小波）将图像分解为多个频率组件，并且每个组件都具有不同的频率和位置。
嵌入水印时，可以将水印嵌入到图像的不同频率组件中。
嵌入水印的具体过程如下：1.将原始图像进行离散小波变换，得到不同尺度和方向的频率组件。
2.对其中的一个或多个频率组件进行修改，以嵌入水印。
可以通过在频率组件中加入或减去一些特定的数值来嵌入二进制水印信息。
3.对修改后的频率组件进行逆离散小波变换，将其合并回原始图像。
为了增强水印的鲁棒性和不可见性，通常还会使用一些处理技术，如加密、扩展等。
加密技术可以保证水印信息的安全性，扩展技术则可以在不影响图像感知质量的情况下，提高水印的容量和鲁棒性。
改进DCT算法在数字水印中的应用研究
其 中咄（＝ ， ， 为 各个 系数Ｃ的Ｊ Ｄ值 ， ｎ∈｛ ， ， ， １ … ） Ｎ ｍ， ０１… ７｝ 系数Ｃ 图像块 中 的位置 ， 为 调整 因子 ，（ ｎ 为照 度掩 为 在 ｔｍ， ） 蔽 门限 矩 阵 ， （ ） ｒｎ ｃｅｃ函数 ， ｍ， ） １ ６ ・ 为Ｋ ｏ ｅ ｋｒ ｙ（ ｎ ＜ 为用 来保 证 视
２ 水 印 的嵌 入 与提 取
２１ 水 印 的 嵌 入 ．
设 水 印图像 大小 为Ｍ ， 始 图像 大小 为ＮＩＮ 。 ｘ 原 Ｍ２ Ｘ ２ 则嵌
入 方案 如 下：
“” Ｏ 需要 把ｃ减小 到
， 把其 余小 于 的系数 增大 到 以上 。
（ ） 图像 分割 为互 不重 叠 的８ ８ １将 ｘ 的子 块 ， 并把 每个 小 块进 行 快速 Ｄ Ｔ Ｃ 变换 ， 根据Ｊ Ｅ 量 化表进 行量 化 。 ＰＧ （ ） 择适 量 的嵌入 系数 ， 文 中系数 选择 如前 所述 。 ２选 本
变 成 最 小 。 设 Ｃ ， １ … ，是 被 选 择 系 数 ，是 被 选 择 系 数 的 数 假 ｉ＝ ， ｎ ｉ ｎ
ｊ Ｃ 酉 １ 毒
ｆ ０ ） １ ｆ
量， 那么 修改 后系数 满足 下列 要求 ：
式（） ４ 中当嵌 入水 印 比特为 “ ” １ 时选 “ ” 为 “ ” 一 ， ０ 时选 “ ” ＋。
为 了在 嵌 入水 印后使 图像 峰 值信 噪 比Ｐ Ｎ Ｓ Ｒ尽 可 能 大 ． 可 以采用 同时 修改 多个 系数 的方 法 ：又 由于均 方差 ＭＳ 与Ｐ Ｓ Ｅ ＮＲ 成 反 比 ， Ｅ 小 ，Ｓ Ｒ 大 ，所 以可 以通过 减 小 ＭＳ 来保 证 ＭＳ 越 ＰＮ 越 Ｅ Ｐ Ｎ 尽 可能最 大化 。然 而单 纯使 用Ｐ Ｎ 来 衡量 水 印图像 质量 ＳＲ ＳＲ
一种基于DCT系数的数字视频水印方法
磷 究 与 开 发
吴 柯
（ 南理工 学院计 算机 系 ，岳 阳 ４ ４ ０ 湖 １０ ０）
摘
要 ：选择 在 Ｉ ＶＯＰ 的 ＤＣＴ 系数 中嵌 入 水 印 ， 据 ＤＣＴ 系数 的 大 小 关 系 。 用 交 换 法嵌 入 比 特 信 息 。 根 采 在 水 印 嵌 入 时 ． 录 下 最 近 处理 过 的 ｎ 个 块 的 ＤＣ 系数 ． 据 一 个 用 户 密钥 从 这 些 ＤＣ 系数 生 成 记 根
数 字视 频水印检测 过程是嵌 入过程 的逆过 程 ：
① 根据用 户密钥 ｋｙ生 成 ｍ 比特 的标识码 ； ｅ， ②设 当前处 理到 ｒ 第个 Ｄ Ｔ块 ， Ｃ 根据最 近的 ｎ 个
中； 采用小波变换 ， 则水 印嵌入在小波量化系数 中。此 视频流的数据 比特率 ； 易设计 出抗多种攻击 的水 印。
频、 视频 、 图像 资 源可 以随 意下 载 、 制 、 辑或 做 各 复 编
种不 同的应用 ， 品侵权更加 容易 ， 改也更 加方 便 。 作 篡
类方案 的优点是： 印仅嵌入在量 化系数 中 ． 水 不会 增加
点 是： 印嵌 入 的方 法 比较 多 ， 则上 数 字 图像水 印 水 原
方案 均可 以应 用 于此 。
②水印嵌入在编码阶段 的变换域 中的量化系数
中， 如水 印嵌 入在 Ｄ Ｔ量 化系 数 中， Ｃ 如果 ＭＰ Ｇ编码 Ｅ
器采 用 的是 Ｄ Ｔ变换 ．则水印嵌 入在 Ｄ Ｔ量化 系数 Ｃ Ｃ
频 有其 自身 的特点， 研究 的 内容主要 是水 印算 法 和水
ＭＰ Ｇ采用 了 三种预 测模 型， Ｅ 即帧 内图像 Ｉ前 向预测 、 图像 Ｐ和双 向预 测图像 Ｂ。
基于dct域的数字水印算法
基于dct域的数字水印算法
数字水印技术是应用于数字版权保护领域的一种技术手段。
在数字媒体的传输和复制
过程中，数字水印技术可以将一些特定的信息加入到原始媒体中，使得这些信息不易被发
现和删除，从而防止数字媒体的盗版和篡改。
其中基于DCT域的数字水印算法是当前常用
的数字水印算法之一。
DCT变换是一种广泛应用于图像压缩中的技术，它会将图像分解成一系列DCT系数。
基于DCT域的数字水印算法通过利用图像的DCT系数，将水印信息隐藏在DCT系数中，从
而实现了数字媒体的保护。
基于DCT域的数字水印算法主要包括以下步骤：
一、水印信息的嵌入
1.将原始图像通过DCT变换得到一组DCT系数。
2.将水印信息转换为二进制序列，并将其嵌入到DCT系数中。
1.对含有水印信息的图像重新进行DCT变换。
3.对比提取出的二进制序列与原始水印信息，判断是否一致。
1.嵌入过程简单：通过将水印信息嵌入到DCT系数中，可以避免在图像像素域内的复
杂计算和处理，从而提高了嵌入过程的效率。
2.抗攻击性强：由于水印信息被嵌入到DCT系数中，在图像压缩、旋转、裁剪等操作
中也不容易被破坏，因此抗攻击性较强。
3.鲁棒性好：基于DCT域的数字水印算法水印信息的嵌入不会对图像的色调、饱和度、亮度等造成影响，因此不会产生图像视觉上的畸变。
基于DCT域的数字水印算法在数字版权保护领域具有广泛的应用，但其嵌入的水印信
息难以被视觉感知，需要通过专门的算法来提取和检测。
1利用DCT系数映射关系快速实现视频水印嵌入
第7 期
陈杰等： 利用 DCT 系数映射关系快速实现视频水印嵌入
到 Full DCT 域系数， 将水印嵌入低频分量中抵抗缩 。 ［ 6 ］ 小攻击 文献 算法的流程如图 2 所示， 与图 1 相比， 增加了 Block DCT 域和 Full DCT 域之间的转 6］提出的 但仍能够保证实时性。 以文献［ 换环节， Block DCT 域和 Full DCT 域之间的映射关系为基础 提出一种能够抵抗缩小攻击的第 2 类水印算法， 算 法避免图 2 中 Block DCT 域和 Full DCT 域之间的转 换环节， 快速实现图 1 所示的操作流程， 进一步提高 了实时性。
( ) = cos ( （ 2 j + 1 ） vπ ) 2 MN
槡
u = 0， （ i mod N） ≠ 0 u ≠ 0， （ i mod N） = 0 其他
Block DCT 域和 Full DCT 域之间存在映射关 系， 如果对 Full DCT 域系数修改可通过 Block DCT 域实现而无须进行转换， 那么可以避免图 2 中 Block DCT 域和 Full DCT 域间相互转换的环节， 实现 如
收稿日期： 2010-05-05 ； 修回日期： 2010-07-14
基金项目： 国家自然科学基金项目（ 60832010 ） ； 上海市自然科学基金项目（ 09ZR1412400 ） 。 第一作者简介： 陈杰（ 1984 — ）， 男。上海大学通信与信息工程学院通信工程专业硕士研究生， 研究方向为多媒体信息安 全、 数字水印。E-mail： chenjie2008@ shu． edu． cn。
1
算法构架
缩小攻击会改变视频帧的尺寸从而改变 Block DCT 的结构， 由于无法从遭受攻击后的视频中获得 原先的 Block DCT 域 系 数， 所以将水印信息嵌在 Block DCT 域和运动向量中的第 2 类水印算法要做
毕业设计(论文)-基于dct域的数字水印算法研究与应用[管理资料]
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毕业设计中文摘要毕业设计英文摘要目次1 绪论 (1)课题的研究现状及热点问题 (1)数字水印的关键技术及应用 (2)本文的主要研究内容 (5)2 数字水印的基本原理 (6)DCT域数字水印嵌入原理 (6)DCT域数字水印提取原理 (6)本章小结 (7)3 数字水印的嵌入设计 (7)DCT域数字水印嵌入流程 (7)水印嵌入的结果 (8)本章小结 (11)4 数字水印的提取设计 (12)DCT域数字水印提取流程 (12)水印提取的结果 (13)本章小结 (15)5 鲁棒性分析 (16)抗噪声测试 (16)抗压缩测试 (20)本章小结 (21)结论 (22)参考文献 (23)致谢 (25)附录A (25)附录B (27)1 绪论课题的研究现状及热点问题随着计算机的普及，许多传统媒体内容都向数字化转变，并且在电子商务中即将占据巨大市场份额，如mp3的网上销售，数字影院的大力推行，网上图片、电子书籍销售等等，在无线领域，随着移动网络由第二代到第三代的演变，移动用户将能方便快速的访问因特网上数字媒体内容，基于有线或无线网络的数字媒体内容的应用即将是信息时代新的传统。
但是，数字媒体内容的安全问题成了瓶颈问题，一度制约着信息化进程。
为了有效地解决信息安全和版权保护等问题,近年来提出了加解密、数字签名、数字指纹、数字水印等多种技术。
其中数字水印是20世纪90年代出现的一门崭新的技术,它通过在数字产品中嵌入水印信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性[1]。
它弥补了加解密技术不能对解密后的数据提供进一步保护的不足, 弥补了数字签名不能在原始数据中一次性嵌入大量信息的弱点, 弥补了数字指纹仅能给出版权破坏者信息的局限[2]。
国际上一些成立了专门的机构，如拷贝保护技术工作组（CPTWG,Copy Protection Technique Working Group）从1995年开始致力于基于DVD的视频版权保护研究，安全数字音乐创始（SDMI,Secure Digital Music Initiative）从1999年开始研究音频的版权版护，数字水印是其中的核心关键技术。
一种基于DCT系数的数字视频水印算法
抗攻 击 能力 ； 水印仅 嵌入 在 Ｄ Ｔ系数 中， Ｃ 不会 增加
数据 比特率 ； 易设计 出抗 多种攻 击 的水印 。
１ 嵌 入 原 理
在 嵌 入 点 的选 择 上 ， 择 １ 进 行 水 印 的 嵌 选 帧 入 。根 据 ＭＰ Ｇ 编码 特 点 ： 帧 采 用 帧 内编 码 ， Ｅ Ｉ 只
信 息到视 频 信 号 中 ， 依 据 人 的 视 觉 特 性 进 行 调 并
制， 在得 到较 好 的主观视 觉质 量 的 同时得 到较 强 的
苏 琴
（ 明理工 大学 理学 院 ， 南 昆 云 昆明 ６ ０ ９ ） ５ ０ ３
摘
要 ： 章提 出了一 种基 于 ＤＣ 的 ＭＰ Ｇ一 频 水 印技 术的 设计 方 法 。该算 法将 水 印信 息经 文 Ｔ Ｅ ２视
Ｈａｈ置乱后 嵌入 在 Ｉ 色度 Ｄ 系数 上 。这 种 算 法将 混 沌 理论 与 置乱 技 术和 扩 频 技 术 综合 运 用 ｓ 帧 Ｃ
ｖ ｓｂｉ ｔ ｉｉ ｌ ｙ，ｒ ｂｕｓ ｎｅ ｓａ ｅ ｕ ｉｙ ｏｆｔ ｔ ｒ ａ ｋ． ｉ ｏ ｔ ｓ ｎｄ ｓ ｃ ｒｔ ｈｅ ｗａ ｅ ｍ ｒ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ：ｄ ｇｉａ ｉ ｅ ｔ ｒ ａ ｋｉ ｇ； ｐ ｅ ｄ ｓ ｅ ｔ ｕ ； ＰＥＧ－ ｄ ｉ ｔ ｌｖ ｄ ｏ ｗａ ｅ ｍ ｒ ｎ ｓ ｒ ａ ｐ ｃ ｒ ｍ Ｍ ２
对基 于 Ｄ Ｔ变换 的数 字视频 水 印方案 进 行研 究具 Ｃ
有 很高 的价值 。 ］
基 于 ＤＣ Ｔ变换 的数 字 视 频 水 印 算 法 ， 印 的 水
用 本身 的信息 进行 编码 ； 利用 过 去 的参 考 进行 Ｐ帧
基于DCT域的数字水印算法
在受到不同攻击的图像中，水印提取 准确率如下表所示
实验结果展示
01
02
03
| --- | --- | --- | --- |
| JPEG压缩 | 98% | 96% | 94% |
| 噪声添加 | 95% | 92% | 89% |
实验结果展示
| 滤波 | 92% | 88% | 85% |
数字水印提取算法
数字水印提取算法是用于从嵌入水印后的图像中提取出水印信息的过程。
提取算法通常采用与嵌入算法相反的过程，即从DCT系数中提取出水印信 息，并进行解码和验证。
提取算法需要保证能够准确提取出水印信息，同时抵抗各种攻击和噪声的 影响。
03
基于DCT域的数字水印算法实 现
水印信息预处理
01
基于DCT域的数字水印算法
汇报人： 2024-01-01
目录
• 引言 • DCT域数字水印算法原理 • 基于DCT域的数字水印算法实
现 • 实验结果与分析 • 算法优化与改进 • 总结与展望
01
引言
研究背景与意义
数字水印技术的必要性
随着数字媒体的普及，版权保护问题 日益突出。数字水印技术作为一种有 效的版权保护手段，具有重要意义。
DCT域的特点
离散余弦变换（DCT）在图像处理中 广泛应用，特别是在图像压缩标准 JPEG中。基于DCT域的数字水印算法 具有较好的鲁棒性和隐蔽性。
数字水印技术概述
数字水印的基本概念
数字水印是一种将特定信息嵌入数字媒体中的技术，这些 信息通常是不可见的，但可通过特定算法提取。
数字水印的应用领域
数字水印技术在版权保护、内容认证、广播监视等方面有 广泛应用。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体中的技术，以实现版权保护、身份认证、防伪追踪等目的。
基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）和奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的数字水印技术是其中较为常用和有效的一种方法。
DCT是一种将信号从时域转换到频域的变换方法，其主要特点是采用正交基函数，将信号能量从低频部分逐渐递减到高频部分。
在数字水印技术中，DCT可以将原始图像转换为频域表示，然后通过嵌入水印信息改变高频系数，从而隐藏包含水印信息的频域特征。
嵌入水印的过程可以通过修改DCT系数的幅值或相位来实现。
SVD是一种将矩阵分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量的方法，用于解决线性方程组、矩阵逆等操作。
在数字水印技术中，SVD可以将原始图像分解为三个矩阵，其中一个矩阵包含了图像中的主要信息，另外两个矩阵包含了次要信息。
通过修改这两个次要信息矩阵，可以嵌入水印信息。
使用DCT和SVD进行数字水印嵌入的基本步骤如下：1. 预处理：将原始图像进行预处理，例如将彩色图像转换为灰度图像，统一图像尺寸等。
2. DCT变换（或SVD分解）：对预处理后的图像进行DCT变换（或SVD分解），得到频域表示。
3. 选择水印信息：选择合适的水印信息，可以是文本、图像、音频等。
4. 水印信息嵌入：根据嵌入算法，将选择的水印信息嵌入到图像的频域表示中的特定位置。
嵌入算法可以是幅值调制或相位调制等。
5. 逆变换：对嵌入水印后的频域表示进行逆变换，得到带有水印的图像。
6. 后处理：对逆变换得到的图像进行后处理，例如调整图像的亮度对比度，增加噪声等，以提高水印的鲁棒性和不可察觉性。
7. 水印检测：对带有水印的图像进行水印检测，即从图像中提取嵌入的水印信息。
基于DCT和SVD的数字水印技术具有以下优点：DCT和SVD变换对图像的变化具有较好的鲁棒性，可以抵抗一定的图像操作和攻击。
基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法
基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法数字水印技术是一种保护数字媒体作品的方法，其中最常用的是视频数字水印技术。
基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的视频数字水印算法是目前应用较广的两种方法。
下文将分别介绍它们的原理和特点。
一、基于DCT域的视频数字水印算法DCT是一种广泛应用于音频和视频编码的一维变换方法，同时也可用于图像压缩和加密。
在基于DCT的数字水印中，水印信息通常嵌入在视频的低频系数中，因为低频系数对于视频质量的影响较小，使得水印影响恢复的难度也随之增大。
具体实现方式为，在进行DCT变换后，将一部分低频系数修改成水印信息。
这部分低频系数也称作“水印区域”，可以根据水印强度、嵌入率等参数进行调整。
水印的提取便是将水印区域解码并恢复出原始水印。
该方法的优点是隐藏在低频区域的水印不容易被注意到，且强度适中时不会对视频质量产生太大影响。
不足之处是对于经过编辑或压缩后的视频，该水印可能难以恢复或不可用。
二、基于DWT域的视频数字水印算法DWT是一种多维矩阵变换，能够在一定程度上减少信号中冗余信息，并可实现数字水印的嵌入和提取。
相比DCT，DWT 能够更好地处理图像或视频中的边缘和细节。
在基于DWT的数字水印中，水印信息被嵌入到视频的高频系数中，因为高频系数对视频质量的影响较小，同样也增加了水印提取的难度。
具体实现方式为，在进行DWT变换后，将一部分高频系数修改成水印信息，这部分高频系数也称作“水印区域”。
水印区域的位置由DWT的分解层数、水印大小、嵌入率等参数决定。
提取水印时，需要使用同样的分解层数和水印大小等参数。
与基于DCT的水印算法相比，基于DWT的算法更具抗压缩能力，并且能够适应图像或视频的不同尺寸和分辨率，但也存在一定的弱点。
例如，在不同空间域的DWT子带中，水印的韧性也会不同，这需要在具体实现中进行优化和调整。
总之，基于DCT的水印算法更适用于一些对视频质量要求不高的应用场景，例如版权保护等，而基于DWT的算法则更适用于对视频质量和韧性都有较高要求的应用场景。
DCT域水印算法原理
DCT域水印算法原理DCT（Discrete Cosine Transform）域水印算法是一种常用的数字图像水印技术，其原理基于频域转换。
1.将图像转换为频域：首先，将原始图像转换为频域表示。
这可以通过应用离散余弦变换（DCT）来实现。
DCT将图像分解为一组基函数，这些函数是一系列正弦波，其频率范围从低频到高频。
这种变换可以提取图像中的频域特征，并将其表示为一组权重。
2.选择水印位置：在DCT域中，选择要嵌入水印的位置。
一般来说，选择低频区域是最常见的选择，因为低频系数对图像的感知质量更不敏感。
3.生成水印：生成用于嵌入的水印。
水印可以是文本、图像或其他形式的信息。
通常会对水印进行预处理，如二值化和调整大小，以便更好地嵌入到图像中。
4.嵌入水印：将水印嵌入到选定的DCT系数位置中。
这可以通过简单地将水印系数添加到原始图像的DCT系数中来实现。
注意，嵌入水印时需要注意使得DCT系数仍然满足统计特性，以保证水印嵌入后图像质量的不变。
5.反变换：将经过水印嵌入的DCT系数进行反变换，将其转换回空域表示。
这可以通过应用逆DCT变换来实现。
反变换后可以得到带有水印的图像。
6.提取水印：对带有水印的图像进行处理，从DCT系数中提取水印。
这可以通过比较原始图像和提取的图像的DCT系数来实现。
使用提取算法，可以检测到水印的存在并提取出嵌入的水印信息。
7.水印检测：根据提取到的水印信息进行水印检测。
这可以通过比较提取的水印和原始水印来实现。
通常会计算提取水印和原始水印之间的相似性度量。
如果相似性超过一些阈值，则可以认为水印检测成功。
DCT域水印算法的特点是嵌入水印后对图像的视觉质量损失较小，而且水印具有一定的鲁棒性，即使经过压缩和修改，水印仍然可以提取出来。
此外，DCT域水印算法还具有较高的安全性，水印信息很难被未经授权的用户窃取或篡改。
总结来说，DCT域水印算法通过将图像转换到频域进行处理，实现了在图像中嵌入和提取水印信息的目的。
DCT域水印算法原理
DCT域水印算法原理DCT（Discrete Cosine Transform）是一种将信号从时域转换到频域的数学变换方法。
DCT 域水印算法利用了这个变换方法的性质，将水印嵌入到图像的DCT系数中，以实现对图像进行水印隐藏和提取的目的。
DCT是一种将图像或信号编码为频谱的变换方法，它将时域上的图像或信号转换为频域上的一组系数。
在DCT域中，图像的低频分量集中在左上角，高频分量在右下角。
因此在DCT域中，图像变得更易处理和压缩。
在嵌入过程中，首先将图像划分为若干个重叠的图像块，并对每个图像块进行DCT变换。
然后选择一些低频系数进行水印嵌入，在DCT系数中加入水印信息。
为了保证嵌入的水印不被轻易检测和移除，通常会采用一些随机化和加密的方法来加强水印的鲁棒性和安全性。
在提取过程中，同样将图像划分为重叠的图像块，并对每个图像块进行DCT变换。
然后根据嵌入时选择的低频系数，提取出水印信息。
为了增加提取的准确性和鲁棒性，通常还会采用一些模板匹配或相关性计算方法来对提取结果进行处理和判断。
1.鲁棒性：由于图像的DCT系数主要集中在低频分量上，而水印嵌入也主要集中在低频系数上，因此对图像进行一些常见的几何和信号处理操作（如缩放、旋转、加噪声等）时，水印嵌入的鲁棒性比较好。
2.安全性：由于DCT域水印算法采用了随机化和加密的方法进行水印嵌入，因此水印信息在嵌入后难以被轻易检测和移除，提高了水印的安全性。
3.容量：DCT域水印算法具有较高的水印容量，可以嵌入较大的水印信息。
然而，DCT域水印算法也存在一些问题：1.适应性差：DCT域水印算法对于一些复杂的图像场景，如纹理过于复杂或有大量细节的图像，可能会导致水印嵌入效果不理想。
2.频谱泄露：由于DCT域水印算法是一种离散的变换方法，嵌入水印后，DCT系数之间可能存在一定的相关性，导致水印信息泄露的风险。
3.嵌入容量限制：尽管DCT域水印算法具有较高的嵌入容量，但由于需要保持图像的视觉质量，嵌入容量仍然有一定的限制。
基于DCT变换的数字图像水印研究
基于DCT变换的数字图像水印研究
数字图像水印技术是一种将信息嵌入到数字图像中的方法，以实现版权保护、身份认证等目的。
近年来，DCT变换已成为
数字图像水印技术中广泛使用的一种方法。
DCT变换是将一个信号从时域转换到频域的方法，它通过将
信号分解为不同频率的基本信号来实现这一转换。
DCT变换
常常被用于数字信号处理中，特别适合于图像和音频信号处理。
在数字图像水印中，DCT变换通常被用于嵌入和提取水印信息。
嵌入水印信息时，原始图像首先通过DCT变换转换到频域，然后选择一些低频和中频的DCT系数进行改变，嵌入水
印信息。
提取水印信息时，首先需要对被嵌入水印的图像进行DCT变换，得到一组DCT系数。
然后通过比较这些系数和原
始图像中对应的系数，提取出嵌入的水印信息。
DCT变换的优点在于其能够将某些频率的信息集中在少数几
个DCT系数中，从而使得水印信息嵌入到图像中的影响最小化。
此外，DCT变换的实现简单，计算速度快，非常适合于
用于数字图像水印中。
数字图像水印研究中的挑战主要在于如何在水印信息嵌入和提取过程中保持图像的质量。
如果嵌入的水印信息造成原始图像的失真，则会影响到图像的清晰度和视觉效果。
因此，需要在水印信息嵌入和提取的过程中找到一个合适的平衡点，以保证水印信息的可见性和图像的质量。
总的来说，DCT变换是数字图像水印中一种非常有效的工具。
它能够将水印信息嵌入到图像中的同时不影响原始图像的质量，为数字版权保护提供了很大的帮助。
在未来的研究中，我们可以探索更加先进的DCT变换方法，以进一步提高数字图像水
印的安全性和可靠性。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术数字水印技术是一种能够在数字媒体中嵌入特定信息的技术。
它能够在不影响原始媒体的情况下，将数字媒体与对应的元数据结合起来。
其中，DCT变换和SVD变换都是数字水印技术中常用的变换方法。
DCT变换是一种离散余弦变换。
它将信号分解成一系列谐波分量，而且这些分量是互相独立的。
因此，在数字水印技术中，DCT变换可以利用这种独立性，将嵌入的水印信息分散在各个频率分量中。
具体的方法是，将原始媒体分成若干个块，并对每个块进行DCT 变换。
然后，在变换后的频率分量中选择一些位置，将它们的值改变为嵌入的水印信息。
最后，再对这些块进行逆变换，就可以得到带有水印的原始媒体。
SVD变换是一种奇异值分解变换。
它将矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中一个矩阵是由原矩阵的左奇异向量组成的，另一个矩阵是由原矩阵的右奇异向量组成的，而中间的一个矩阵则是由原矩阵的奇异值组成的一个对角矩阵。
在数字水印技术中，SVD变换可以利用这种对角矩阵的性质，将嵌入的水印信息集中在对角矩阵的某几个位置上。
具体的方法是，将原始媒体表示为一个矩阵的形式，并对这个矩阵进行SVD分解。
然后，在对角矩阵的某几个位置上，将它们的值改变为嵌入的水印信息。
最后，再将三个矩阵乘起来，就可以得到带有水印的原始媒体。
总的来说，DCT变换和SVD变换都是数字水印技术中常用的技术。
它们都能够将嵌入的水印信息分散或者集中在信号的某些频率分量或者矩阵的某些位置上。
但是，它们也都有一些局限性。
例如，DCT变换在处理高动态范围的图像时容易丢失细节信息，而SVD变换在处理数据量较大的媒体时会比较耗时。
因此，在具体的应用中，需要根据实际情况选择合适的变换方式。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术数字水印技术是一种通过在数字媒体中嵌入不可见的信息来进行身份验证、版权保护和数据完整性验证的技术。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术是应用最广泛的两种方法之一。
本文将详细介绍这两种技术的原理和应用。
DCT变换是一种将时域信息转换为频域信息的方法，可以对图像、音频和视频等数字媒体进行压缩和去噪。
在数字水印技术中，DCT变换可以将图像转换为一系列频域系数，然后将水印信息嵌入到这些系数中。
水印信息可以是数字序列、文本或者图像等形式。
DCT变换的主要原理是将图像划分为多个非重叠的块，然后对每个块进行DCT变换。
DCT变换的结果是一系列频域系数，其中低频系数表示图像的主要结构，而高频系数则表示图像的细节信息。
通过调整这些系数的数值，我们可以将水印信息嵌入到图像中。
嵌入水印的方法通常是将水印信息乘以一个密钥，然后加到DCT系数中。
由于水印信息相对较小，因此可以将其嵌入到图像的低频系数中，这样可以保证水印的不可见性。
水印的提取则是将图像的DCT系数减去原始图像的DCT系数，然后除以密钥来还原水印信息。
SVD变换是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的方法，可以用于图像压缩、去噪和修复等应用。
在数字水印技术中，SVD变换可以将图像分解为一个特征矩阵和两个正交矩阵，其中特征矩阵包含了图像的主要结构，而正交矩阵则包含了图像的细节信息。
嵌入水印的方法通常是将水印信息加到特征矩阵中的对角线元素上。
由于特征矩阵的对角线元素对图像的主要结构有很大影响，因此可以将水印信息嵌入到这些元素中。
水印的提取则是将特征矩阵中的对角线元素减去原始图像的对角线元素来还原水印信息。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术在版权保护和数据完整性验证方面具有重要的应用价值。
通过嵌入水印，可以有效地识别和追踪数字媒体的来源和使用情况。
这两种技术都具有较高的鲁棒性，可以抵抗常见的攻击，如图像压缩、噪声添加和滤波等操作。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术数字水印技术是一种在数字图像、音频或视频中插入不可见信息的技术，以实现版权保护、身份验证和内容完整性验证等目的。
基于DCT（离散余弦变换）和SVD（奇异值分解）的数字水印技术是其中常用的一种。
DCT变换是一种常用的信号分析技术，它将时域信号转换为频域信号。
DCT变换主要用于图像和视频编码中，通过分解图像的频谱，可以得到图像的主要频率成分。
基于DCT变换的数字水印技术将水印信息嵌入到图像的高频部分，由于人眼对高频信号的感知不敏感，所以插入的水印信息对图像质量的影响相对较小。
DCT变换的主要优势是它能够对图像进行分块处理，从而使得数字水印能够抵抗一定程度的攻击，如剪切、旋转和缩放等。
SVD变换是一种矩阵分解技术，它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。
SVD变换在数字水印技术中常用于提取和检测水印信息。
将待检测的图像进行SVD变换，得到图像的奇异值矩阵。
然后，通过比较图像的奇异值与指定的阈值，可以确定图像是否包含水印信息。
SVD变换的主要优势是它能够对图像进行全局处理，从而提高了水印的鲁棒性和检测性能。
1.图像预处理：将待插入水印的图像进行预处理，包括图像的归一化、平滑和增强等操作，以提高水印的嵌入效果和检测性能。
2.水印嵌入：将水印信息嵌入到图像的高频部分，可以是图像的DCT系数或SVD奇异值。
嵌入过程可以采用加法或乘法操作，具体方式取决于水印信息的类型和嵌入算法。
3.水印提取：从经过水印嵌入的图像中提取水印信息，可以通过逆DCT变换或逆SVD变换实现。
提取过程需要对图像进行适当的滤波和增强操作，以减少噪声和提高水印的可见性。
4.水印检测：通过比较提取到的水印信息与原始水印进行匹配，确定图像是否包含水印信息。
检测过程可以采用相关性或统计方法，具体方式取决于水印的嵌入算法和检测性能要求。
基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术具有一定的优势，如对图像进行分块处理和全局处理等，能够提高水印的鲁棒性和检测性能。
DCT系数在数字视频水印技术中的运用
者为序 列号，且往往并不可见。水印和原始数据之间相互密 间大 ，有 较高的抗破译功能。所形成的混沌序列复杂度非常
切联系，并且隐藏于其 中，从而也就成了源数据 的重要组成 高。一般 来说，因为混沌信号对初始条件具备了极高的敏感
部分之一。数字水印技术依据载体主要可 以可分成文 本、图 性，所 以往往会成为伪随机信号的优先考虑对 象，如此即可
技术，即数字水 印技术正好应运而生。这一技术主要是在 原 之中，均有非常好的成效。该序列的优势是具备了非常好的
始的数据当中加进他 人不知 的秘密信息来核实此数据之所 随机性，大大高于传统意义上的序列发生器所制造处理 的序
有权。这类被嵌入其中的水印或者是文字，或 者为标 识，或 列。因为对初条件 以及参数非常敏感 ，所 以该系统密钥 的空
入到小波量化系数之中。这一方案的好处在于水印只是嵌入 ＤＣ系数绝对值在２１至５０之间，那么强度是４；一旦原色度ＤＣ
到量化系数之中，并不至于提高视频流数据产生的比特率 ， 系数绝对值超过了５ｌ，那 么强度则是６。（５）对嵌入 了水 印之
而且还容易设计可应对各 类攻击 的水 印。（３）将水印直接嵌 后的色度ＤＣ系数实施ＶＬＣ编码，并且取代原有色度ＤＣ系数
严重起来 ，所 以如何对音视频以及图像等作品的作者权益实 的置乱方法。
施合理保护，对经过作者授权的使用者怎样实施资格验证，
（２）运用混沌序列把水 印转换 为伪 随机序列 。使用混
也就成了一定要合理处置 好的问题。此时，一种全新的信息 沌 序列 ，不管是在图像数字水印之中，还是在视 频数字水印
１ 数字视频水印技术概述
并把其转换为 （一１，１）这一双极性序列Ｂ。其后，把长度３２
视频水印技 术属于数字水印技术研究的一项重点内。由 的混沌 序列同样转换为 （一１，１）的双极性序列Ｐ。最后，再
一种基于DCT系数的数字视频水印方法
（ １） 水印嵌入方法
①对 ８×８ 的数据块做 ＤＣＴ 变换， 并用一个量化表
对它的系数进行量化； 得到量化后的 ＤＣＴ 系数 ＡＣ０—
ｆ
ｆ
" " ＡＣｆ， 若 ＡＣｈ＝０，且 ＡＣｈ≠０， 选取 ＡＣＫ－１、ＡＣＫ， 若 ＡＣＫ－１
ｈ＝ｋ＋１
ｈ＝ｋ
≥ＡＣＫ 表示 Ｗｉｊ＝１， 若 ＡＣＫ－１＜ＡＣＫ， 表示 Ｗｉｊ＝０； ②假设待嵌入的水印数据为 Ｗ，将其扩展为如下
将水印嵌入到量化后的 ＤＣＴ 系数中有几种选择： ①嵌 入 到 ＤＣ 系 数 ； ②嵌 入 到 低 频 系 数 ； ③嵌 入 到 中 频系数； ④嵌入到高频系数。不同的选择又有许多应
用 方 法：如 选 取 几 个 中 频 位 置 或 选 取 几 个 绝 对 值 较 大 的系数等。
３ 一种基于 ＤＣＴ 系数的视频数字水印方法
吴柯
（ 湖南理工学院计算机系， 岳阳 ４１４０００）
摘 要： 选择在 ＩＶＯＰ 的 ＤＣＴ 系数中嵌入水印， 根据 ＤＣＴ 系数的大小关系， 采用交换法嵌入比特信息。 在水印嵌入时， 记录下最近处理过的 ｎ 个块的 ＤＣ 系数， 根据一个用户密钥从这些 ＤＣ 系数生成 一个标识码， 实现水印的检测。
入标识码。设当前处理到第 ｒ 个 ＤＣＴ 块， 选取 ＤＣＴｒ－ｎ＋１， ＤＣＴｒ－ｎ＋２， ．．．， ＤＣＴ， 共 ｎ 个 ＤＣ 系数。这 ｎ 个 ＤＣ 系数分 为 ｍ＝Ｒｏｕｎｄ （ｎ／２） 对 （Ｒｏｕｎｄ： 取 整）： ＤＣｐ０，ＤＣｑ０，ＤＣｐ１， ＤＣｑ１．．．．ＤＣｐｍ－ １，ＤＣｑｍ－ １。定义： ＤＣｐｉ＞ＤＣｑｉ 则标识位等于 １； ＤＣｐｉ＜ＤＣｑｉ， 则 标 识 位 等 于 ０， 从 而 可 以 得 到 ｍ 比 特 的 标识值。
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DCT系数在数字视频水印技术中的运用作者：王伟来源：《无线互联科技》2018年第06期摘要：文章提出DCT系数之下的MPEG-2视频水印技术运用方法。
这一算法对相关水印信息进行Hash置乱之后嵌入到I帧色度的DC系数之上。
该算法把混沌理论、置乱技术以及扩频技术等加以汇总以后全面应用至视频水印体系之中，从而提升了水印所具有的不可预见特性、鲁棒特性以及安全特性。
文章对数字视频水印技术进行了概述，阐述了DCT系数在视频水印技术中的运用方法，并分析了DCT系数应用实验的结果。
关键词：DCT；数字视频水印；技术鉴于我国互联网技术的飞速发展，对数字化信息所实施的交流也已经达到了极大的深度，发布的方式也变得更为丰富。
现代人可随时应用网络来发布自身作品或者搜索所需要的视频。
然而，随后产生的非法侵权盗版甚至恶意篡改等现象变得愈加严重。
由于上网后可对音视频或者图像等进行随心所欲地下载、编辑以及运用，导致网络侵权问题变得更加严重起来，所以如何对音视频以及图像等作品的作者权益实施合理保护，对经过作者授权的使用者怎样实施资格验证，也就成了一定要合理处置好的问题。
此时，一种全新的信息技术，即数字水印技术正好应运而生。
这一技术主要是在原始的数据当中加进他人不知的秘密信息来核实此数据之所有权。
这类被嵌入其中的水印或者是文字，或者为标识，或者为序列号，且往往并不可见。
水印和原始数据之间相互密切联系，并且隐藏于其中，从而也就成了源数据的重要组成部分之一。
数字水印技术依据载体主要可以可分成文本、图像、音频、视频以及软件水印等。
笔者在此所探究的是将离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）系数运用到视频之中的水印技术[1]。
1 数字视频水印技术概述视频水印技术属于数字水印技术研究的一项重点内。
由于视频具备了自己鲜明的特色，所以探究的内容涵盖了水印算法与水印嵌入形式、水印安全性等。
判断的性能指标包括了隐蔽性、嵌入量以及安全性等。
目前，常用的数字视频水印嵌入办法分成3类：（1）将数字水印直接就嵌到原始的视频流之中。
这一方案的好处是水印嵌入办法多，一般来说数字图像水印都能使用这一办法。
（2）将水印嵌入到编码变换域当中的系数之中。
比如，可以把水印嵌入到DCT系数当中，一旦动态图像专家组（Moving Pictures Experts Group.MPEG）编码器用的是DCT变换的话，那么就把水印嵌进DCT系数之中。
如果用的是小波变换的话，那么就把水印嵌入到小波量化系数之中。
这一方案的好处在于水印只是嵌入到量化系数之中，并不至于提高视频流数据产生的比特率，而且还容易设计可应对各类攻击的水印。
（3）将水印直接嵌入到MPEG压缩的比特流之中。
这一方案的好处是没有了解码与再编码这一过程，所以也就不至于导致视频质量有所降低，而且计算的复杂度也比较低。
劣势则是因为压缩比特率是有限制的，所以也就控制了所嵌入的水印数据量[2]。
2 DCT系数在视频水印技术中的运用方法2.1对水印实施预处理的方法（l）为持续提升水印安全性，应当对水印实施置乱，其后所看到的就是一幅缺乏条理的图像，该图像不仅没有色彩和纹理，而且还没有形状，以至于难以得到一丝一毫的有用信息。
依据该特点，参与置乱之外的人员绝对无法对图像实施各类统计和分析，甚至在其截取到这一图像以后也无法做到。
笔者建议使用Hash置乱，就是因为这一算法具备了无冲突与强密钥保障的鲜明特征，可以称得上是绝佳的置乱方法。
（2）运用混沌序列把水印转换为伪随机序列，使用混沌序列，不管是在图像数字水印之中，还是在视频数字水印之中，均有非常好的成效。
该序列的优势是具备了非常好的随机性，大大高于传统意义上的序列发生器所制造处理的序列。
因为对初条件以及参数非常敏感，所以该系统密钥的空间大，有较高的抗破译功能。
所形成的混沌序列复杂度非常高。
一般来说，因为混沌信号对初始条件具备了极高的敏感性，所以往往会成为伪随机信号的优先考虑对象，如此即可对其信号实施加密性调制。
笔者所使用的是通过混沌序列，对置乱之后的水印予以扩频调制，实施步骤是把置乱之后的水印图像依据由左至右、由上而下的次序转化为一维序列，并把其转换为（-1，1）这一双极性序列B。
其后，把长度32的混沌序列同样转换为（-1，1）的双极性序列P。
最后，再把双极性水印序列实施32位比特重复，用双极性混沌序列P加以调制，形成需要加以嵌入的水印序列W[3]。
2.2对水印实施嵌入的方法本实验在I帧色度DC系数之中嵌进水印。
主要操作方式是：（1）依据位置读取原始压缩状态下的视频。
（2）在读至I帧信息过程中把嵌入的次数标成0。
（3）运用帧内解码法对所读取宏块之中的色度块实施VLC解码，以求得到色度DC的系数。
（4）计算出水印嵌入值。
为切实降低对色度DC系数所造成的各种影响，使用自适应分类取值法：一旦原色度DC系数绝对值在0-20之间，那么强度是2；一旦原色度DC系数绝对值在21至50之间，那么强度是4；-旦原色度DC系数绝对值超过了51，那么强度则是6。
（5）对嵌入了水印之后的色度DC 系数实施VLC编码，并且取代原有色度DC系数的VL编码。
（6）重复前5点一直到水印嵌入完。
一旦原视频的信息量过大，可把水印信息进行重复性嵌入，如此即可极大地提升水印具有的鲁棒性。
2.3对水印实施提取的方法本方法并不要求用原来的视频码流提取相关水印，运用对已经加入到水印中的视频码流实施局部解码，并且依据I帧对应的色度DCT系数加以计算。
主要步骤是：（l）依据位读取出已经嵌入到水印中的压缩状态视频流。
（2）在读至I帧头部的信息过程，把次数的标记设成0。
（3）依据帧内的宏块解码法，对所读到的宏块之中的色度块实施VLC解码，从而确定色度DC系数。
（4）对I帧中的色度DCT系数加以计算。
水印提取过程中的误码率主要是取决于序列之长度以及水印之强度。
（5）重复前4步，一直到完全提取好水印信息为止。
将所提取水印序列加以恢复为0、l序列之后，依据从左至右、由上而下的次序建立二维矩阵数据，并且转换为二值图像，通过反置乱之后得出最终的水印图像[4]。
3 DCT系数应用实验的结果3.1水印具备的不可见性状况（l）差异化嵌入强度差异对于视频造成的不同影响。
为了更加方便地检测各类不同强度，可以在实验中应用MPEG-2视频“football”为测试的序列，确定步长是8，应用不一样的嵌入强度，分别是0，1，2，3，4，6，其后再从所嵌入水印视频之中取出I帧画面之后，和没有水印的同一帧画面加以对比，可以发现，如果嵌入的强度愈小，那么嵌入对于视频画面造成的影响也就愈小。
在强度是1，2，3时一般并无变化，在强度达到4时画面中己出现轻微变化，在强度达到6之后，画面就出现了显著变化。
因为极少数DC系数相对较大，所以这一算法自适应置入嵌入强度的变化界限是1，3，4，6。
（2）相同嵌入强度对于各种类型视频造成的不同影响。
在具体实验可使用MPEG-2视频“mobile”“foreman”加以测试。
在不同类型的视频中嵌入一样强度的水印之后，原始视频与嵌入水印之后的视频几乎并无分别。
同时，还可依据人的主观感受来评价水印所具有的不可见性。
在实验过程中引入峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）为不可见性的主要度量指标。
各类不同视频在嵌入一样强度的水印之后，图像就会出现变化。
不管帧数怎样增加，I帧PSNR都在30以上，从而确保了水印具备不可见性。
3.2水印具备的鲁棒性状况鲁棒性通常关注的是对图像处理所实施的攻击，包括了缩放、噪声、旋转、锐化以及抖动等方式。
视频水印不仅要对这些攻击具备鲁棒性，而且还一定要关注别的视频处理攻击方式，比如，帧删除、帧替换以及扰动等。
扰动攻击通常是指与加入噪声相类似的攻击形式。
如果攻击者掌握了水印嵌入办法，甚至于对嵌入水印中的DC系数也有部分掌握的话，那就能够对视频当中的DC系数实施随机型扰动，以求尽可能地影响到水印提取工作。
在此状况之下，水印就要具备相应的鲁棒性。
笔者在实验过程中随机选了数组图像，并在其色度中增加了随机序列，其后在实施水印提取，可发现细微扰动之前与之后图像并无多大变化，所提取水印序列和原始水印的序列是一样的。
还有一种办法是实施乘性扰动，把伪随机序列和DC系数乘起来，会对视频图像造成极大干扰。
通过这一扰动方式，视频会出现极大变化，导致难以从中提取所需水印。
但是，因为乘性扰动对于图像所造成的影响过大，往往会导致视频失去应用功能，故此类攻击的实用性相当小。
3.3水印具备的安全性状况没有通过授权的人如果要运用不正当方式来得到视频水印信息的话，通过以下两类办法：（1）合理猜测经授权用户的密钥。
可使用统计手段加以推测，因为本文的算法应用了Hash加以置乱，具备了无冲突与强密钥控制等鲜明特征，所以使用这种攻击方式能够猜中密钥的把握非常小，可全面阻止。
（2）在密钥存在偏差的情况下予以攻击。
但是，即便是非常小的一点偏差，实施置乱之后的结果也存在非常大的差别。
所以，这一算法对于抵御第二类攻击也具备非常好的作用。
4结语总的来说，数字视频水印不仅被使用于版权保护领域，而且还被运用到隐蔽通信领域之中。
笔者在文中所探讨的数字视频水印技术在不可预见特性、鲁棒特性、实时特性以及安全特性等方面具有极好的性能，尤其是在鲁棒性上。
本实验对于水印实施了包括扰动、帧删除以及格式转化等在内的各种攻击手段，均取得了很好的成效。
原因是在实施了加扰之后，DC系数之变化主要依然停留于算法所预留的各项变化范畴之中。
通过帧删除的攻击以后，所产生的水印序列就有可能被移位，然而水印序列属于重复性嵌入，通过汇总即可提取到更为精准的相关信息。
[参考文献][1]王雪筠.基于BTBC区域和DCT变换的数字视频水印技术[J]电脑知识技术，2010 （18）：5031-5033.[2]吴昊.基于区间设定的DCT域视频水印算法[J]杭州电子科技大学学报，2014 （2）：20-23[3]马睿，高梅，石云，等.基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法[J].数字技术与应用，2016 （3）：149-150[4]吴娱.基于DCT算法的视频数字水印的研究与实现[J].大学教育，2016 （12）：133-134.。