图像信息隐藏数字水印算法
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都是既是左边界或右边界，同时又是上边界或下边 界。
28
? 隐藏算法
? 计算图像边界 ? 筛选隐藏位置 ? 数据预处理（加密、随机化等） ? 数据替换
29
? 提取算法（需要原始图像）
? 从原始图像确定隐藏位置 ? 提取信息
30
隐藏了764bits
31
4 渐进图像数字水印
? 图像渐进传输技术
? 网络用户在浏览图片时，首先获得一幅模糊 图像，随着时间的推移，用户可以逐步获得 更加清晰的图像，而如果用户不想看这幅图 像的全貌，可以取消该图像的进一步传输。 这样即节省了用户的时间，又节省了网络带 宽
4
? CPP ：对被保护的数字产品 C 进行的
预处理
? WPP ：对数字水印 W 进行的预处理
? G ：数字水印嵌入算法
? CPP ?1 ：CPP 的逆操作
? C：被保护的数字产品
? W：水印信息
? K：数字水印嵌入算法的密钥
? CW ：嵌入数字水印后的数字产品
5
数字水印框架
? 提取
C
CW
CPP
? 对载体图像做8x8的DCT变换
t1
t2
t3
t4
s3 s4
s1 s2
Biblioteka Baidu
20
? 嵌入：
? 用t的值替换s的值
s???t
? ? 越大，恢复的秘密图像的质量越好，而隐 藏后的载体图像质量则越差
? ? 越小，则情况相反
21
? 提取：
? 对载体图像做 8x8的DCT变换 ? 对相应位置计算：
t ? (1/? )? s
10
1 图像插值数字水印
? 是一种空间域水印 ? 图像插值的主要目的是确定图像中一些
未知像素值，可用于受损图像的修复， 图像的放大等处理操作
11
插值
12
算法实现
? OC为原始载体图像 ? OS为原始秘密图像， N?=N/2
OS OC
13
算法实现
? 目的是将OS隐藏到OC中，并将得到的新
图像通过公开信道进行传送
OC ? ?oc(i, j),1 ? i, j ? N?
OS ? ?os(i, j),1 ? i, j ? N??
14
? 伪随机置换：对原始秘密图像进行伪随
机置换，得到OS? ? 将图像OS?和 OC分为大小分别为4?4和
8? 8的图像块
15
? 嵌入算法
? 在OC的嵌入位置上，初始值设为零 ? 用插值算法根据周围像素值计算这些位置的
? 组合t形成秘密图像
22
算法扩展
? 多址隐藏
? 选择多个不同的位置，嵌入多幅图像
23
Lena 原始图像
Airplane原始图像
隐藏了Airplane的Lena图像 PSNR=40.58db
恢复的Airplane图像 PSNR=26.91db
24
被破坏的图像
恢复的Airplane PSNR=14.02db
D
WRP
W' / 水 印 是 否 存在
K
6
? D ：数字水印提取算法 ? WRP：
? 对直接提取水印的算法，就是 WPP 的逆操作 ? 对判决水印存在与否的算法，则就是数字水印的
判决算法
? 提取过程的输出：两种
? 直接提取水印 ? 判断水印是否存在
? 提取过程中，是否需要原始载体，取决于嵌 入提取算法
25
Hall原始图像
隐藏了Airplane和Hall的Lena图像 PSNR=39.4db
恢复的密图之一 PSNR=26.31db
恢复的密图之二 PSNR=23.89db
26
3 二值图像数字水印
? 确定在图像的哪些位置可以隐藏数据， 哪些位置不能隐藏数据
? 在图像黑（或白）色区域的边界上 ? 在图像全黑（或全白）的区域不能隐藏数据 ? 要避免在图像中的细线（一个像素宽）、直
? 当? 太小时，对载体图像的破坏小，隐藏效果也好， 但恢复的秘密图像质量则会较差
? 当? 太大时，对载体图像的破坏较大，隐藏的效果 不理想，当然恢复的秘密图像的质量却会很好
? ? 的选择：平衡载体图像和秘密图像的质量
19
2 DCT系数置换法
? OC为原始载体图像，分为8x8的块 ? OS为原始秘密图像，分为2x2的块
7
? 根据预处理的不同，可以分为
? 空间域水印（预处理为空操作） ? 变换域水印（预处理为各种变换）
8
水印算法设计的原则
? 稳健性
? 抵抗各种攻击 ? 寻找不变量
? 不可见性
? 不能引起察觉
9
各种图像水印算法
? 图像插值数字水印 ? DCT系数置换法 ? 二值图像数字水印 ? 渐进图像数字水印 ? 无失真数据隐藏算法 ? 小波系数量化法 ? 基于Lagrange 插值的密钥分存水印算法 ? 基于中国剩余定理的水印分存算法
32
? 渐进流数字水印是一种可以用于图像渐 进传输的水印算法，它使得图像在渐进 传输时，只需图像的部分信息即可恢复 图像中隐藏的数字水印，而无需等待所 有的图像数据传输到客户端才检测出水 印
? 渐进水印可分为空间域渐进水印和变换 域渐进水印
原始载体图像 Lena ，512?512
原始秘密图像 Airplane ，256?256
伪装后的载体图像. PSNR=43.12db
恢复的秘密图像. PSNR=29.83db.
18
特点
? 此算法是一个空间域的图像水印算法，它对 图像压缩、滤波等处理带来的破坏的抵抗力 较弱
? 适用于隐蔽传输（无干扰环境） ? 系数? 的选择：不能太大或太小
5.1 图像信息隐藏（数字水印） 算法
1
图像水印算法介绍
? 普通图像水印 ? 图像鲁棒性水印 ? 图像脆弱性水印
2
数字水印三要素
? 水印本身的结构
? 版权所有者、合法使用者等具体信息 ? 伪随机序列 ? 图标
? 水印嵌入算法 ? 水印检测算法
3
数字水印框架
? 嵌入
C
CPP
G
W WPP
K
CPP ?1 CW
值，记为 a ? 计算新值 b
b ? a (1? ? s)
? 组合图像形成嵌入信息的图像
16
? 提取算法
? 将接收图像分为 8? 8 的图像块
? 嵌入位置上的值记为 b'
? 在嵌入位置上，初始值设为零，用插值算
法根据周围像素值计算这些位置的值，记
为a'(=a)
( b' ? 1) s'? a
?
? 组合s并反置乱 17
线边的中间像素、孤立黑（或白）像素等位 置隐藏信息
27
? 满足以下条件的位置不能隐藏数据：
? 该像素既是其所在区域的左边界，同时又是右边界； ? 该像素既是其所在区域的上边界，同时又是下边界； ? 该像素只是左边界、右边界、上边界、下边界四种
边界情况中的一种情况； ? 该像素的周边八个像素中与该像素同色的所有像素
28
? 隐藏算法
? 计算图像边界 ? 筛选隐藏位置 ? 数据预处理（加密、随机化等） ? 数据替换
29
? 提取算法（需要原始图像）
? 从原始图像确定隐藏位置 ? 提取信息
30
隐藏了764bits
31
4 渐进图像数字水印
? 图像渐进传输技术
? 网络用户在浏览图片时，首先获得一幅模糊 图像，随着时间的推移，用户可以逐步获得 更加清晰的图像，而如果用户不想看这幅图 像的全貌，可以取消该图像的进一步传输。 这样即节省了用户的时间，又节省了网络带 宽
4
? CPP ：对被保护的数字产品 C 进行的
预处理
? WPP ：对数字水印 W 进行的预处理
? G ：数字水印嵌入算法
? CPP ?1 ：CPP 的逆操作
? C：被保护的数字产品
? W：水印信息
? K：数字水印嵌入算法的密钥
? CW ：嵌入数字水印后的数字产品
5
数字水印框架
? 提取
C
CW
CPP
? 对载体图像做8x8的DCT变换
t1
t2
t3
t4
s3 s4
s1 s2
Biblioteka Baidu
20
? 嵌入：
? 用t的值替换s的值
s???t
? ? 越大，恢复的秘密图像的质量越好，而隐 藏后的载体图像质量则越差
? ? 越小，则情况相反
21
? 提取：
? 对载体图像做 8x8的DCT变换 ? 对相应位置计算：
t ? (1/? )? s
10
1 图像插值数字水印
? 是一种空间域水印 ? 图像插值的主要目的是确定图像中一些
未知像素值，可用于受损图像的修复， 图像的放大等处理操作
11
插值
12
算法实现
? OC为原始载体图像 ? OS为原始秘密图像， N?=N/2
OS OC
13
算法实现
? 目的是将OS隐藏到OC中，并将得到的新
图像通过公开信道进行传送
OC ? ?oc(i, j),1 ? i, j ? N?
OS ? ?os(i, j),1 ? i, j ? N??
14
? 伪随机置换：对原始秘密图像进行伪随
机置换，得到OS? ? 将图像OS?和 OC分为大小分别为4?4和
8? 8的图像块
15
? 嵌入算法
? 在OC的嵌入位置上，初始值设为零 ? 用插值算法根据周围像素值计算这些位置的
? 组合t形成秘密图像
22
算法扩展
? 多址隐藏
? 选择多个不同的位置，嵌入多幅图像
23
Lena 原始图像
Airplane原始图像
隐藏了Airplane的Lena图像 PSNR=40.58db
恢复的Airplane图像 PSNR=26.91db
24
被破坏的图像
恢复的Airplane PSNR=14.02db
D
WRP
W' / 水 印 是 否 存在
K
6
? D ：数字水印提取算法 ? WRP：
? 对直接提取水印的算法，就是 WPP 的逆操作 ? 对判决水印存在与否的算法，则就是数字水印的
判决算法
? 提取过程的输出：两种
? 直接提取水印 ? 判断水印是否存在
? 提取过程中，是否需要原始载体，取决于嵌 入提取算法
25
Hall原始图像
隐藏了Airplane和Hall的Lena图像 PSNR=39.4db
恢复的密图之一 PSNR=26.31db
恢复的密图之二 PSNR=23.89db
26
3 二值图像数字水印
? 确定在图像的哪些位置可以隐藏数据， 哪些位置不能隐藏数据
? 在图像黑（或白）色区域的边界上 ? 在图像全黑（或全白）的区域不能隐藏数据 ? 要避免在图像中的细线（一个像素宽）、直
? 当? 太小时，对载体图像的破坏小，隐藏效果也好， 但恢复的秘密图像质量则会较差
? 当? 太大时，对载体图像的破坏较大，隐藏的效果 不理想，当然恢复的秘密图像的质量却会很好
? ? 的选择：平衡载体图像和秘密图像的质量
19
2 DCT系数置换法
? OC为原始载体图像，分为8x8的块 ? OS为原始秘密图像，分为2x2的块
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? 根据预处理的不同，可以分为
? 空间域水印（预处理为空操作） ? 变换域水印（预处理为各种变换）
8
水印算法设计的原则
? 稳健性
? 抵抗各种攻击 ? 寻找不变量
? 不可见性
? 不能引起察觉
9
各种图像水印算法
? 图像插值数字水印 ? DCT系数置换法 ? 二值图像数字水印 ? 渐进图像数字水印 ? 无失真数据隐藏算法 ? 小波系数量化法 ? 基于Lagrange 插值的密钥分存水印算法 ? 基于中国剩余定理的水印分存算法
32
? 渐进流数字水印是一种可以用于图像渐 进传输的水印算法，它使得图像在渐进 传输时，只需图像的部分信息即可恢复 图像中隐藏的数字水印，而无需等待所 有的图像数据传输到客户端才检测出水 印
? 渐进水印可分为空间域渐进水印和变换 域渐进水印
原始载体图像 Lena ，512?512
原始秘密图像 Airplane ，256?256
伪装后的载体图像. PSNR=43.12db
恢复的秘密图像. PSNR=29.83db.
18
特点
? 此算法是一个空间域的图像水印算法，它对 图像压缩、滤波等处理带来的破坏的抵抗力 较弱
? 适用于隐蔽传输（无干扰环境） ? 系数? 的选择：不能太大或太小
5.1 图像信息隐藏（数字水印） 算法
1
图像水印算法介绍
? 普通图像水印 ? 图像鲁棒性水印 ? 图像脆弱性水印
2
数字水印三要素
? 水印本身的结构
? 版权所有者、合法使用者等具体信息 ? 伪随机序列 ? 图标
? 水印嵌入算法 ? 水印检测算法
3
数字水印框架
? 嵌入
C
CPP
G
W WPP
K
CPP ?1 CW
值，记为 a ? 计算新值 b
b ? a (1? ? s)
? 组合图像形成嵌入信息的图像
16
? 提取算法
? 将接收图像分为 8? 8 的图像块
? 嵌入位置上的值记为 b'
? 在嵌入位置上，初始值设为零，用插值算
法根据周围像素值计算这些位置的值，记
为a'(=a)
( b' ? 1) s'? a
?
? 组合s并反置乱 17
线边的中间像素、孤立黑（或白）像素等位 置隐藏信息
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? 满足以下条件的位置不能隐藏数据：
? 该像素既是其所在区域的左边界，同时又是右边界； ? 该像素既是其所在区域的上边界，同时又是下边界； ? 该像素只是左边界、右边界、上边界、下边界四种
边界情况中的一种情况； ? 该像素的周边八个像素中与该像素同色的所有像素