数字水印技术_毕业设计论文

目录1.数字水印技术的概述 (2)1.1数字水印的概述 (2)1.2数字水印的典型算法 (3)2.可实现数字水印技术的实用工具——Matlab (4)2.1概述 (4)2.2算法中常用的Matlab函数介绍 (5)3.离散余弦变换（DCT）算法及水印实现 (6)3.1DCT变换公式 (6)3.2二维DCT的性质 (7)3.3DCT变换水印的实现 (8)3.4离散余弦变换水印提取算法 (10)4.数字水印的性能评估和攻击 (14)4.1数字水印的性能评估和基准 (14)4.2图像水印的攻击 (16)4.3DCT算法水印实现的攻击实验 (16)5.总结 (19)1.数字水印技术的概述1.1数字水印的概述伴随着计算机网络的发展，信息媒体的数字化为信息的存取提供了巨大的便利，显著提高了信息表达的效率和准确性。

但是同时也带来了一些负面影响,一些别有企图的个人和团体在没有得到原作者的同意的情况下复制和传播有版权的数据文件或作品。

所以，数字媒体的信息安全、知识产权保护和认证等问题变得日益突出，变成一个急需解决的议题。

密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一，但是此方法有缺点：一是加密后的文件因不可理解性从而妨碍信息的传播。

二是一旦被解密后，文件就不再受保护。

所以，需要一种代替技术或者是对密码学进行补充的技术，这时，数字水印技术便被提出了。

数字水印技术是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及数据完整性的新型技术，原作者的创作信息和个人标志通过数字水印系统以人所不可感知的水印形式嵌入在多媒体中，从而使人们无法从表面上感知水印，只有专用的检测器或软件才可以检测出隐藏的数字水印。

水印的存在要以不破坏原数据的欣赏价值、使用价值为原则。

数字水印技术基本特征主要有：鲁棒性、不可见性、不可检测性、自恢复性。

数字水印的主要应用领域有版权保护、盗版跟踪、图像认证、票据防伪、标题与注释、拷贝保护。

数字水印按特性划分分为鲁棒数字水印和脆弱数字水印；按水印所附载的媒体划分分为图像水印、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；按检测过程划分分为明文水印和盲水印；按内容划分分为有意义水印和无意义水印；按用途划分分为票据防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印；按水印隐藏的位置划分分为时（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。

尽管人们都在努力发展和完善数字水印技术，但水印技术仍然没有完全成熟和广为人们理解，而且还有很多问题没有得到解决。

尽管水印技术很难在短期内取得突破，但是，鉴于水印技术的广泛的应用价值，有必要对水印技术作一番深入研究。

1.2数字水印的典型算法目前实现数字水印的典型算法有：1、空域算法。

最简单和有代表性的方案就是用水印信息代替图像的最低有效位（LSB）或多个位平面的所有比特的算法。

这是一种典型的空间域数据隐藏算法。

该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息(具体取多少位，以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则)。

Patchwork是一种基于统计的数字水印，其嵌入方法是任意选择N对图像点，在增加一点亮度的同时，降低另一点的亮度值。

该算法的隐藏性较好，并且对有损的JPEG和滤波!压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且不能完全自动完成。

2、变换域算法。

变换域算法包括离散余弦变换(DCT)、小波变换(WT)、傅氏变换(FT或FFT)以及哈达马变换(Hadamardtransform)等等。

其中基于分块的DCT 是最常用的变换之一， DCT数字水印算法是首先把图像分成8×8的不重叠像素块，在经过分块DCT变换后，即得到由DCT系数组成的频率块，然后随机选取一些频率块，将水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些DCT系数中。

该算法是通过对选定的DCT系数进行微小变换以满足特定的关系，以此来表示一个比特的信息。

另外基于DFT和DWT算法与上述算法具有相似的原理。

这种以变换域算法为代表的通用算法普遍采用变换技术，以便在频率域实现水印信号叠加，并借鉴扩频通讯技术对水印信号进行有效编码，从而提高了透明性和健壮性，同时还适当利用滤波技术对水印信号引入的高频噪声进行了消除，从而增加了对低频滤波的抵抗力。

3、压缩域算法。

基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及VOD(Video on Demand)中有很大的实用价值。

相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。

该方法有一个问题值得考虑，即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案将一个误差扩散和累积起来，为解决此问题，该算法采取了漂移补偿的方案来抵消水印信号的引入所引起的视觉变形。

4、NEC算法。

该算法由NEC实验室的COX等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位，其实现方法是首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N（0，1）分布，密钥一般由作者的标识码和图象的哈希值组成，其次对图象做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制（叠加）该图象除直流（DC）分量外的1000个最大的DCT系数。

该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。

由于采用特殊的密钥，因此可防止IBM攻击，而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分；水印信号由独立同分布随机实数序列构成，该实数序列应该具有高斯分布N（0，1）分布的特征。

5、生理模型算法。

人的生理模型包括人类视觉系统HVS和人类听觉系统HAS。

该模型不仅被多媒体数据压缩系统所利用，同样可以供数字水印系统所利用。

利用视觉模型，实现了一个基于分块DCT框架的数字水印系统；实现了一个基于小波分解框架的数字水印系统；实现了一个空域数字水印系统。

它们的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND(Just Noticeable Difference)描述来确定在图象的各个部分所能容忍的数字水印信号的最大强度，从而能避免破坏视觉质量。

也就是说，利用视觉模型来确定与图象相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。

这一方法同时具有好的透明性和强健性。

2.可实现数字水印技术的实用工具——Matlab2.1概述Matlab是当前在国内外十分流行的工程设计和系统仿真软件包。

它是一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一人方便的、界面友好的用户环境。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

用Matlab研究数字水印的优点：（1）集成了DFT、DCT、DWT等函数有丰富的小波函数和处理函数，这不仅方便了研究人员，而且使源程序简洁明了、易于实现。

（2）强大的数学运算功能。

能够方便、高效地实现音频、视频中的大量矩阵运算。

（3）提供了图像处理工具箱、小波分析工具箱、数字信号处理工具箱。

用来编制跨数字图像处理技术、数字信息处理等多学科的数字水印技术是非常好的选择。

（4）Matlab语言的使用者都可以是工具箱的作者，可以按照Matlab工具箱的规则，结果图像处理函数，开发专用数字水印工具箱。

2.2算法中常用的Matlab函数介绍Matlab有丰富的库函数，其中有实现数字水印算法的FFT、DCT、DWT等函数和相关处理函数，大大简化了算法的实现。

简要介绍与数字水印算法实现有关的一些常用函数。

1、图像文件输入输出函数imread：从文件读取图像，图像文件可以是bm、pdf、jpeg、pcx、tiff、xwd等格式。

imwrite：把图像写成文件load：将以mat为扩展名的图像文件调入到内存save：将工作空间中的变量保存到以mat为扩展名的图像文件中2、图像显示函数image：建立并显示图像，它可返回一个图像的句柄给一个image对象imshow：显示一幅图像truesize：调整图像显示大小3、LSB空间域算法常用函数rand：产生随机序列unit8：把其它类型对象转换为8位无符号整数类型double：把其它类型对象转换为双精度数值size：计算图像（矩阵）的大小sum：对元素求和reshape：重新排列矩阵4、DCT域图像变换函数dct ，dct2：分别实现一维信号和二维信号的DCT （离散余弦变换）idct ，idct2：分别实现一维信号和二维信号的IDCT （逆向离散余弦变换）5、DWT 域图像变换函数dwt ，dwt2：分别实现一维信号和二维信号的DWT （离散小波变换） idwt ，idwt2：分别实现一维信号和二维信号的IDWT （离散小波变换） wavedec2：多级二维小波分解函数waveinfo ：提供小波包中所有的小波信息6、攻击函数imcrop ：将图像剪裁成指定的矩形imresize ：使用指定的插值方法，调整图像大小imrotate ：使用指定的插值方法逆时针将图像旋转任意指定的角度imadjust ：用于调整图像的对比度imnoise ：给图像增加噪声filter ，filter2：实现对一维和二维信号的滤波3.离散余弦变换（DCT ）算法及水印实现3.1DCT 变换公式DCT 变换公式是这一算法的核心，有必要先了解一下DCT 正反变换公式。

DCT 正反变换公式的核心是余弦变换，计算速度比较快，水印技术所用的是二维变换，这里给出二维的DCT 正反变换公式，二维DCT 正变换公式为：N y M x y x f v c u c F N y M x 2)12(cos 2)12(cos ),()()(),(1010++=∑∑-=-=ππνμμ=0,1, ⋅ ⋅ ⋅, M-1;ν=0,1, ⋅ ⋅ ⋅, N-1其中：=)(u c ⎪⎩⎪⎨⎧M M 21 12,10-⋅⋅⋅==M u u⎪⎩⎪⎨⎧=N N v c 21)( 12,10-⋅⋅⋅==N v v 二维DCT 反变换公式为：Nv y M u x v u F v c u c y x f M u N v 2)12(cos 2)12(cos),()()(),(1010++=∑∑-=-=ππ 11,0;11,0-⋅⋅⋅=-⋅⋅⋅=N y M x其中x ，y 为空间采样值，u ，v 为频域采样值。

因为数字图像多用像素方阵来标识，即M=N ，此时，二维DCT 正反变换可以简化为：N y N x y x f v c u c F N y N x 2)12(cos 2)12(cos ),()()(),(1010++=∑∑-=-=ππνμ11,0;11,0-⋅⋅⋅=-⋅⋅⋅=N v N uN vy N u x v u F v c u c y x f N u N v 2)12(cos 2)12(cos),()()(),(1010++=∑∑-=-=ππ11,0;11,0-⋅⋅⋅=-⋅⋅⋅=N y N x3.2二维DCT 的性质离散余弦变换是图像处理技术中几种最基本的酉变换之一。