基于离散小波变换的数字水印算法 毕业设计论文
基于小波变换的数字水印技术
基于小波变换数字水印技术摘要: 伴随多媒体技术与互连网技术快速发展, 基于数字水印技术电子多媒体作品版权保护问题已成为信息科学领域研究热点, 所以数字水印技术作为一个有效多媒体版权保护技术受到越来越多关注。
文章着重介绍数字水印技术发展背景、特点和小波变换理论。
关键词: 数字水印小波变换数字图像水印算法数字水印技术是20世纪90年代出现一门崭新技术, 经过在数字产品中嵌入可感知或不可感知信息证实数字产品全部权或检验数字内容原始性。
数字水印是用于处理知识产权保护问题、最含有潜力多学科交叉技术, 自1993年提出以来发展十分快速, 已经受到国际学术界和企业界高度关注。
一、数字水印概念所谓数字水印技术, 就是将一个特殊标志信息（伪序列或可识别图案文字）嵌入数字媒体, 用以辨识数据版权、正当使用者, 从而认证或控制数据使用。
而利用数字水印进行多媒体信息认证则是利用人类知觉系统冗余, 在不影响数字媒体感官（视或听）质量前提下, 将与媒体内容相关或不相关标志信息作为水印直接嵌入媒体内容中。
这一过程并不影响原始多媒体数据可用性, 在检验盗版行为时, 能够从含水印多媒体数据中提取出相关信息, 用以证实数字产品版权, 指证盗版行为。
除此之外, 数字水印还在真伪判别、隐蔽通信、标志隐含、电子身份认证等方面含相关键应用价值。
二、数字水印种类现在数字水印技术大致上可分为空域和变换域水印两大类。
空域数字水印是经过改变空域像素灰度值来嵌入水印信息, 如LSB（least Significant bits）嵌入。
变换域数字水印则是将载体图像变换到变换域, 经过改变变换域系数来嵌入水印, 如DCT（discrete cosine transform）域嵌入。
当嵌入水印信息比较多时, 通常变换域水印要优于空域水印算法。
小波分析理论和方法是从Fourier分析演变而来。
小波变换以牺牲部分频域定位性能来取得时? D频局部性折中, 其不仅能提供较正确时域定位, 而且能提供较正确频域定位。
毕业设计(论文)数字图像水印技术的研究与实现
湖南涉外经济学院毕业设计（论文）题目DWT域数字图像水印技术的研究与实现作者学部电气与信息工程学部专业通信工程学号指导教师黄彩云二〇一一年五月十日湖南涉外经济学院毕业设计（论文）任务书电气与信息工程学部通信工程系系（教研室）主任:（签名） 2010 年 12 月 18 日学生姓名: 学号: 专业: 通信工程1 设计（论文）题目及专题： DWT域数字图像水印技术的研究与实现2 学生设计（论文）时间：自 2011 年 1 月 8 日开始至 2011 年 4 月 25 日止3 设计（论文）所用资源和参考资料：[1] 陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[J].科学出版社,2002, [2] 何东健.数字图像处理[J].西安电子科技大学出版社,2003，[3] 陈书海，傅录祥.实用数字图像处理[J].科学出版社,2005. [4] 陈桂明.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像[J].北京科学出版社,2000. [5] 汪小帆,戴跃伟,茅耀斌.信息隐藏技术方法与应用[J].北京机械工业出版社,2001.4 设计（论文）应完成的主要内容：就对目前数字水印技术的发展状况，包括数字水印的基本特征及分类，数字水印处理系统的基本框架以及目前的一些主要算法进行了论述。
最后围绕数字水印的两个最重要的特点——隐蔽性和鲁棒性进行考虑，设计并实现了一个完整的水印系统。
5 提交设计（论文）形式（设计说明与图纸或论文等）及要求：(1) 撰写设计报告；(2) 设计报告要求字数达2万字，提供电子版和文字版；(3) 设计报告包括目录、中英文摘要、关键词、方案选择及确定、技术要求、设计过程及参数计算、软件流程图及源程序、调试方法及步骤、小结等；(4) 提供电路原理图，要求用A0或A1图纸描绘。
6 发题时间： 2010 年 12 月 18 日指导教师：（签名）学生：（签名）湖南涉外经济学院毕业设计（论文）指导人评语[主要对学生毕业设计（论文）的工作态度，研究内容与方法，工作量，文献应用，创新性，实用性，科学性，文本（图纸）规范程度，存在的不足等进行综合评价]指导人：（签名）年月日指导人评定成绩：毕业设计（论文）评阅人评语[主要对学生毕业设计（论文）的文本格式、图纸规范程度，工作量，研究内容与方法，实用性与科学性，结论和存在的不足等进行综合评价]评阅人：（签名）年月日评阅人评定成绩：毕业设计（论文）答辩记录日期：学生：江堃学号： 200703402205 班级：通信工程0702 题目：DWT域数字图像水印技术的研究与实现提交毕业设计（论文）答辩委员会下列材料：1 设计（论文）说明书共页2 设计（论文）图纸共页3 指导人、评阅人评语共页毕业设计（论文）答辩委员会评语：[主要对学生毕业设计（论文）的研究思路，设计（论文）质量，文本图纸规范程度和对设计（论文）的介绍，回答问题情况等进行综合评价]答辩委员会主任：（签名）委员：（签名）（签名）（签名）（签名）答辩成绩：总评成绩：摘要随着计算网络和多媒体技术的快速发展，特别是Internet的普及，信息安全问题日益突出。
一种基于离散小波变换和支持向量机的数字水印技术探讨
REGION INFO 数字地方
由于 SVM 进行嵌入水印图像的几何校正需要的主成分向量 维数较少，因此，只选取 4 个低阶的主成分向量作为训练样本 的特征向量，需要回归分析的旋转角度、平移和缩放参数定义 为训练样本集，则 SVM 模型可以用此样本集来构建，一般选取 水印嵌入区的数个角点附近嵌入的水印比特作为样本，因其对 几何攻击更敏感。设T（(a,ab)，b）（(1 ≤ a ≤ n,1 ≤ b ≤ n）) 是该模板，n 通 常取 4，以载体图像中的默认水印嵌入区角点坐标为中心，其归 一化相关系数超过某个门限 0.78 时，则认为找到水印嵌入区角 点的候选坐标，然后对所有找到的候选角点坐标按其相似度高 低进行加权平均得出最终的水印嵌入区角点坐标估计值。
二、基于离散小波变换的数字水印嵌入
离散小波变换（DWT）是本文完成水印嵌入和提取的基 础，基本思想就是把数字图像进行高频率和低频率的子图像， 然后再根据不同子图像的特点针对性的进行处理。图像经过二 维 DWT 变换后降低了图像变换系数之间的相关性，且能将数据 块能量集中，压缩到低频系数中有利于图像的传输、水印嵌入等。
REGION INFO 数字地方
一种基于离散小波变换和支持向量机的
数字水印技术探讨
◆ 陈 慧 龙 飞 段智云
摘要：数字水印技术一般对中值滤波、噪声等攻击的防御能力较强，但遭到几何攻击的数字水印 提取时仍比较困难，因此本文提出一种基于离散小波变换和支持向量机的数字水印技术，并且此技术可 以抗几何攻击。首先，用离散小波变换分块变换，把小波系数分块并计算每个块的平均值，通过对这些 块的平均值进行量化来嵌入水印。训练后的支持向量机修正几何形变参数。实验证明论文的算法不仅可 以抵抗传统的攻击比如噪声、滤波和裁剪，在抵抗多种组合几何形变时自适应性更好。
基于离散小波变换和人类视觉系统的数字水印算法
基于离散小波变换和人类视觉系统的数字水印算法米小珍;车宇;董华军【摘要】Based on DWT and HVS a digital watermarking algorithm is presented regarding brightness characteristics , frequent domain characteristics and mage type characteristics of HVS. The secret information can be embedded into different orientation factors of DWT, which achieves intercalation and extraction of a digital watermarking in image information, and serves the purpose of protecting information security. The experience of practice shows that the algorithm can improve the invisibility with strong robustness.%通过对人类视觉系统(HVS)的亮度特性、频域特性、图像类型特性的研究,提出一种基于离散小波变换和人类视觉系统数字水印算法,将秘密信息嵌入到小波变换不同的方位系数中.实现了水印信号在图像信息中的嵌入与提取,达到隐藏秘密信息的目的.实践证明该算法能提高水印的不可见性,同时具有很强的鲁棒性.【期刊名称】《大连交通大学学报》【年(卷),期】2012(033)001【总页数】5页(P48-52)【关键词】离散小波变换;数字水印;信息安全性;人类视觉系统【作者】米小珍;车宇;董华军【作者单位】大连交通大学机械工程学院,辽宁大连116028;大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116028;大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116028【正文语种】中文0 引言如今，数字媒体更加广泛应用于人们的生活当中，数据信息的传递变得更加简单.但由于一些人受到利益的驱使做一些非法拷贝、修改等侵权行为，使人们意识到产品信息安全的重要性.基于离散小波变换(DWT)和人类视觉系统(HVS)的数字水印技术把秘密的信息通过特殊的算法进行适当的变换后嵌入到多媒体产品中，可以在开发的网络环境下保护和认证信息的完整性.近些年来，数字水印技术的研究取得了很大的进展.其中典型的算法主要有空间域算法、变换域算法和生理模型算法.典型的空间域算法是把密钥嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位上，这样能够使嵌入的水印是不可见的.其缺点是鲁棒性较差，导致水印信息容易被图像处理破坏.小波水印算法是根据小波分解后产生的细节子带和近似子带的不同来确定水印嵌入的不同位置，可分为低频域水印和高频域水印.变换域算法是利用强信号掩盖较弱信号的掩盖现象，然后把水印嵌入到频域中.其中应用最广的是基于图像的余弦变换的频域水印算法.该类算法有较强的抗攻击能力，适合用于数字产品版权保护，但其隐藏和提取信息操作非常复杂，不能够隐藏较大的信息，有一定的局限性.生理模型算法包括人类视觉系统和人类听觉系统，主要是通过从视觉模型提取出的最小可觉差(Just Noticeable Difference)，确定图像在各个位子所能承受的数字水印信号的强度的极大值来避免视觉质量被破坏，能够提高水印的透明性和强健性.本文结合人眼视觉特点，利用人眼视觉系统的亮度特性，通过一种基于DWT和HVS的水印嵌入算法可以得到更好的水印嵌入图片.1 小波水印和HVS算法基本原理1.1 小波水印算法的基本概念小波水印算法根据小波分解后产生的近似子带和细节子带系数的不同，确定水印嵌入的不同位置，主要算法可分为两类:低频域水印和高频域水印算法［1］.其中近似子带的系数能量大，并且通过简单的信号处理后仍然可以非常好的保留，一定强度的水印被嵌入，原图视觉效果不受其影响［2］.人眼的视觉特性(HVS)用于高频域水印算法，在细节子带的边缘和纹理处有较大系数的情况下，水印的信息被嵌入后，人眼对图像的变化不敏感.这种算法结合自适应思想，能够增强水印的鲁棒性. 水印的嵌入过程通常用可加性模型进行水印嵌入，水印嵌入的公式为:式中，Q为阈值;p为水印.小波分解后的低频域和高频域以及对应的近似子带和细节子带是水印嵌入的主要位置.嵌入水印的流程如图1所示.图1 嵌入水印的流程1.2 HVS 算法人的生理模型包括人类视觉系统(HVS，Human Visual System)和人类听觉系统(HAS，Human Auditory System)该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用，同样可以供数字水印系统利用.HVS方法利用人眼的视觉特性选择嵌入位置点及嵌入的水印强度［3］.在图像方面来说，人类视觉系统有许多对图像处理具有重要价值的特性，例如频率敏感性、亮度特性、视觉系统对颜色的感知性等.其中，亮度特性是关于人眼对亮度变化的敏感性.由于人眼对高亮度区域的噪声不敏感，所以亮度越高的背景所能嵌入的信息越多.从图像的类型方面来说，在图像中纹理越密集的位置能嵌入的信息越多.HVS对不同颜色表现不同的敏感性的特性在彩色图像的数字水印嵌入中具有至关重要的意义.每个彩色图像都可分为R、G、B三种基色，在向彩色图像嵌入水印时，根据人眼对不同颜色敏感性的不同，从而调整水印的嵌入能力，使嵌入后的水印图像具有较好的质量.根据人眼对各颜色敏感性的不同，在此取R∶G∶B=1∶2∶4.2 水印的嵌入与提取数据的所有权是通过在原始的数据中合理的嵌入秘密信息(水印)来核实的［4-5］.水印可以嵌入标识、文本文字、排列号等，并且具有不可见性，与原始图像、音频数据等紧密结合在一起保存起来.在图2中(a)为水印信号嵌入模型，把水印信号嵌入到原始数据中;(b)为水印提取模型，把水印从水印图像中提取出来;(c)为水印信号检测模型，检测指定数据中是否含有指定的水印信号.图2 水印嵌入、提取、检测模型2.1 水印的嵌入算法采集的二维图像信号在一次离散小波变换后分解成4幅，按从左到右从上到下的顺序依次为原图像的低频、垂直细节、水平细节、高频.然后，按照同样的方式继续对低频分量进行第2次、小波变换.经过DWT分解后，低频与原始采集的图像相近，所以在该频段中所加入的水印信息具有较强的鲁棒性［6］.可是人类视觉系统对水印加入低频分量的敏感性要远高于对高频加入的图像信息.再由图像的压缩知识可以使我们了解到，水印加在高频段在图像进行有损压缩的情况下容易丢失数据［7］.结合以上的情况考虑，本算法采用不同基色与不同加权相乘的方法对JPEG图像进行处理来解决可视失真，采用多层次嵌入低频小波系数以及在中频嵌入水印的方式来提高水印的鲁棒性.在本算法中，从原始的信息图像中分解出ER、EG、EB3个基色分量，在对三个基色分量进行2层小波分解.然后，同样的方法分解 QR、QG、QB三个数字水印的基色分量，对其分别进行小波分解.最后将水印的三个基色分量的分解系数分别对应的嵌入到原始彩色图像的三基色分解系数中去，算法的嵌入公式为:其中，r∶g∶b=2∶1∶4，并且r(g，b)、A(x，y)是原始数据图像的红色分量R或(G、B)经DWT两层分解后的平滑逼近区域的第x，y各系数的值，其它的可依次类推.2.2 水印提取算法水印提取的算法就是水印嵌入的逆向算法［8］，就是把原始图像和数字水印图像分别作两层小波的分解，从原图像信息和数字水印图像的第二层分解的低频系数得到水印的低频系数，从原图像和数字水印图像的第一层得到高频系数.实现过程中按嵌入时相同的过程将原始图像的小波系数相应地从水印图像的小波系数中减去.最后用反变换的方法处理数字水印的小波系数，从而得到水印的图像.实验中，对于加入水印后的图像的检测采用峰值信噪比(PSNR)，对于水印的相似性检测用归一化互相关系数(NC)，计算公式如下:式中，M和N代表图像的大小;I'(i，j)和I(i，j)是指原始图像和嵌入水印之后图像的像素值.通过比较PSNR的大小来衡量图像的质量，通常PSNR越大，图像的质量越高.式中，WM(i，j)代表水印图像的像素灰度值;WM*(i，j)代表从受攻击后的宿主图像中提取出来的水印图像的象素灰度值，H和W代表水印图像的高和宽.3 实例应用与分析为测试本算法的效果，以大连交通大学教学用的CRH3转向架的图像作为测试图像，进行水印的嵌入与提取实验，同时对水印图像进行透明性和鲁棒性检测.3.1 水印的嵌入与提取的透明性检测实验采用以MATLAB7.0分析了该转向架图像，“大连交通大学”图像作为原始水印，选择bior4.4双正交小波基.采用峰值信噪比PSNR来度量图像质量，水印嵌入后的图像峰值信噪比PSNR为59.6977dB，从图中看出它与原始图像区别很小，具有较好的透明性.无攻击时水印的嵌入与提取如图3所示.图3 水印算法透明性测试3.2 鲁棒性检测算法的抗攻击性是认证水印的一个重要的性能指标.通常对图像的攻击包括:改变图像内容、噪声攻击、图像增强处理、几何变形攻击等.图像增强处理攻击又包括滤波，增强对比度，直方图均衡化等.(1)噪声攻击后的水印提取对嵌入水印后的图像进行噪声攻击，嵌入水印图像的转向架图像分别进行三次加噪:第一次为加入椒盐噪声(0.03);第二次为加入高斯噪声(0.02);第三次为加入乘性噪声(0.01).利用水印的提取算法在受过噪声攻击后的图像中提取水印.实验结果如图4所示，从实验结果看来，本文所提出的算法能够抵抗一般的噪声攻击.图4 抗噪声检测(2)滤波攻击后的水印提取本文采用对嵌入水印的图像进行灰度处理，然后进行5×5的中值滤波操作.一般来讲，经过滤波处理后的图像变得模糊，同时对水印的影响也较大.但利用我们的方法，从提取出的水印图像可以看出，即使图像经过滤波攻击后变得比较模糊，我们仍可以获得比较清晰的图片如图5所示.图5 抗噪声检测4 结论本文采用一种基于离散小波变换和HVS的数字水印算法，将水印信息自适应地嵌入到CRH3高速列车转向架的原始彩色图像的三基色分解系数中，得到了安全可靠的图片.从算法的保真度和抗攻击性两个方面进行试验测试，对原始图片进行椒盐噪声、高斯噪声、乘性噪声和中值滤波攻击，受攻击后提取出水印的NC值仍然很大，即能得到很大的相关度，表明该算法对这些攻击具有较好的保真度和鲁棒性. 这种算法非常适合应用于嵌入到多媒体产品中，能够很好的保护版权和验证真伪，并且具有十分广阔的发展前景.但该算法仍然有不成熟的方面，有些问题还需要解决.例如:图像的不可感知性和算法的稳健性之间的矛盾，因为两者不可能同时满足，只能在两者中寻找一平衡点.所以，如何在提高算法稳健性的同时还能结合HVS的特点，使图像的感知性和算法的鲁棒性达到平衡仍是一个有待解决的问题.参考文献:［1］兰红星，陈松乔，胡爱娜.基于小波域的第二代数字水印算法的研究［J］.电子学报，2007，35(9):1799-1803.［2］罗军辉，冯平.Matlab7.0在图像处理中的应用［M］.北京:机械工业出版社，2005.［3］周伟，桂林.MATLAB小波分析高级技术［M］.西安:西安电子科技大学出版社，2006.［4］刘雪婷.浅析基于小波变换的数字水印技术［J］.科技信息，2007，5:27-28. ［5］孙延奎.小波分析及其应用［M］.北京:机械工业出版社，2005.［6］彭珍妮.小波域数字认证水印算法研究［D］.南京:南京航空航天大学，2007. ［7］赵翔，郝林.数字水印技术综述［J］.计算机工程与设计，2006，27(11):1946-1950.［8］LU YINGHUA，QIN JING，KONG JUN.A robust digital watermarking scheme based on optimal coefficients selector about sub images［C］.The 2007 international conference on wavelet analysis and pattern recognition.Hong Kong:IEEE，2007:1865-1869.。
基于改进离散小波变化的数字水印技术
第１３卷㊀第７期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．７㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年７月㊀Ｊｕｌ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０７－００１５－０５中图分类号：ＴＰ３０１文献标志码：Ａ基于改进离散小波变化的数字水印技术彭荣杰，黎龙珍（黔南民族职业技术学院大数据与电子商务系，贵州都匀５５８０００）摘㊀要：离散小波变换的数字水印算法单一，且在鲁棒性㊁不可见性和安全性上较差，针对这一问题，本文在原有离散小波变化的基础上提出离散小波变换和分数阶傅里叶变换（ＤＷＴ－ＦＲＦＴ）的数字水印算法㊂首先对载体图像进行离散小波变化，提取第三层小波系数，再结合分数阶傅里叶变换取其幅度系数进行水印信息嵌入，与其相位系数进行重组㊂该方法利用小波变换的多分辨率和分数阶傅里叶变换的频域特性，能更好地把水印信息嵌入在载体图像中㊂通过Ｍａｔｌａｂ２０１８ａ实验，证明该算法相对于传统离散小波变化，峰值信噪比（ＰＳＮＲ）和相关系数（ＮＣ）均是最优，可以有效地保证水印的鲁棒性㊁不可见性和安全性㊂为进一步提高数字水印版权保护技术提供了参考㊂关键词：数字水印；离散小波变换；分数阶傅里叶变换；Ａｒｎｏｌｄ变换ＤｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍＰＥＮＧＲｏｎｇｊｉｅ，ＬＩＬｏｎｇｚｈｅｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢｉｇＤａｔａａｎｄＥ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ，ＱｉａｎｎａｎＥｔｈｎｉｃＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＤｕｙｕｎＧｕｉｚｈｏｕ５５８０００，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＴｈｅｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｓｉｎｇｌｅａｎｄｈａｓｐｏｏｒｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｉｎｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｅｃｕｒｉｔｙ．Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｉｓｓｕｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＤＷＴ－ＦＲＦＴ）．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｉｍａｇｅｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｔｈｉｒｄｌａｙｅｒｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｅｍｂｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｉｒｐｈａｓｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｒｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｕｔｉｌｉｚｅｓｔｈｅｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｂｅｔｔｅｒｅｍｂｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｃａｒｒｉｅｒｉｍａｇｅｓ．ＴｈｒｏｕｇｈＭａｔｌａｂ２０１８ａｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｉｔｉｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｔｈｅｂｅｓｔｐｅａｋｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＰＳＮＲ）ａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＮＣ）ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｃｈａｎｇｅｓ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｉｎｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｅｃｕｒｉｔｙｏｆｔｈｅｗａｔｅｒｍａｒｋ．Ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｃｏｐｙｒｉｇｈｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ；ｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ；Ａｒｎｏｌｄｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ基金项目：黔南民族职业技术学院院级科研项目（ｑｎｚｙｋｙ－２０２２－０５）㊂作者简介：彭荣杰（１９９５－），女，硕士研究生，主要研究方向：信号与信息处理㊁计算机应用技术；黎龙珍（１９９５－），女，硕士研究生，主要研究方向：大数据技术㊂通讯作者：彭荣杰㊀㊀Ｅｍａｉｌ：１６４２４７８８４０＠ｑｑ．ｃｏｍ收稿日期：２０２３－０４－１８０㊀引㊀言随着大数据技术的日益成熟，数字化扫描仪和数码相机等设备也在增多㊂人们已经可以轻松地在网上分享自己的资源，但在享受便利的同时，复制㊁分发㊁编辑和身份验证等问题也相继出现㊂尤其在新闻㊁设计㊁摄影和电子商务等领域较为突出，给图像创作者带来了难以评估的损失㊂为此，需要开发出一些解决方案来杜绝此类问题㊂目前，数字水印即已成为保护数字版权的有效方法㊂文献［１］基于离散小波变换（ＤＷＴ）的算法即是当前的研究重点，通常分为时域算法和频域算法㊂该算法可以平衡时域中水印信号的特征和频域中通过平移和缩放操作实现不同尺度的精细分析，从而可以更有效地提取信号的特征㊂文献［２］提出一种基于分数傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的盲数字图像水印算法，这是普通傅立叶变换的推广，其输出具有信号的混合时间和频率分量㊂该算法不仅具有良好的不可感知性和安全性，而且对ＪＰＥＧ压缩噪声攻击和图像处理操作具有很强的鲁棒性，即使在复合攻击下也能提供保护㊂所以，本文提出离散小波变换和分数阶傅里叶变换（ＤＷＴ－ＦＲＦＴ）的数字水印算法，尝试在保证高鲁棒Copyright ©博看网. All Rights Reserved.性的基础上提高水印的安全性㊂１㊀数字水印相关技术１．１㊀离散小波变换在图像处理中，小波变换被应用于原始图像㊂多分解成４个频率部分，低频部分为ＬＬ，高频部分为（ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ）是时频域的一种转换，具有多次度的特点㊂将数字图像系数Ａ０进行小波分解，再将Ａ０通过低通滤波器（Ｈ）和高通滤波器（Ｇ）后，采样得到低通系数（Ａｊ＋１）和高通系数（Ｄｊ＋１），公式如下［３－４］：Ａｊ＋１（ｋ）＝ðｎＡｊ（ｎ）Ｈ（ｎ－２ｋ）（１）Ｄｊ＋１（ｋ）＝ðｎＡｊ（ｎ）Ｇ（ｎ－２ｋ）（２）１．２㊀Ａｒｎｏｌｄ变换为了增强水印的鲁棒性和安全性，将水印嵌入数字图像之前，将使用Ａｒｎｏｌｄ加密算法对水印进行预处理㊂Ａｒｎｏｌｄ变换是一种基于像素位移和矩阵变换相结合的加密技术，可以通过改变像素的位置或灰度值进行加密［５］，这样即使攻击者提取水印，也无法获得原始水印图像［６］㊂Ａｒｎｏｌｄ变换公式定义如下［７］：ｘ２ｙ２æèçöø÷＝１１１２æèçöø÷ｘ１ｙ１æèçöø÷ｍｏｄ（Ｎ）（３）㊀㊀其中，（ｘ１，ｙ１）表示原始矩阵中像素点的坐标；（ｘ２，ｙ２）表示变换后像素的坐标；Ｎ是矩阵大小，逆Ａｒｎｏｌｄ变换通过式（４）来解密Ａｒｎｏｌｄ加密消息：ｘ１ｙ１æèçöø÷＝２－１－１１æèçöø÷ｘ２ｙ２æèçöø÷ｍｏｄ（Ｎ）（４）１．３㊀分数阶傅里叶变换分数阶傅里叶变换是空间域和频率域的组合，具有旋转和角度连续性的特点，因此被用在数字水印领域［８］㊂二维图像信号ｆ（ｓ，ｔ）的Ｐ阶分数阶傅里叶变化为：Ｆ（ｐ１，ｐ２）（ｕ，ｖ）＝ʏ＋¥－¥ʏ＋¥－¥ｆ（ｓ，ｔ）Ｋｐ１，ｐ２（ｘ，ｔ，ｕ，ｖ）ｄｓｄｔ（５）ｆ（ｓ，ｔ）＝ʏ＋¥－¥ʏ＋¥－¥Ｆ（ｐ１，ｐ２）（ｕ，ｖ）Ｋ－ｐ１，－ｐ２（ｘ，ｔ，ｕ，ｖ）ｄｕｄｖ（６）㊀㊀其中，Ｋ（ｐ１，ｐ２）ｘ，ｔ，ｕ，ｖ()＝Ｋｐ１ｓ，ｕ()ˑＫｐ２ｔ，ｖ()（７）Ｋｐ１ｓ，ｕ()＝㊀１－ｊｃｏｔ∂２Πｅｊ（ｓ２＋ｕ２）２ｔａｎ∂－ｊｓｕｓｉｎ∂（８）Ｋｐ２ｓ，ｕ()＝㊀１－ｊｃｏｔβ２Πｅｊ（ｔ２＋ｖ２）２ｔａｎβ－ｊｔｖｓｉｎβ（９）㊀㊀式（８） 式（９）中，∂＝ｐπ／２，β＝ｐπ／２表示二维ＦＲＦＴ信号的旋转角度，ｐ１和ｐ２为变换阶数，在（０，１）上提取，具有时频域的双重特性，并且能够描述２个域的信息㊂在分数阶傅里叶域中嵌入水印，可以共享空间域和变换域水印技术的特性㊂将水印嵌入到信号混合时频分量的中间带，不仅保证了水印的良好不可感知性，而且可以提供很好的保护，防止来自空间域和频率域的攻击㊂２㊀水印嵌入和提取过程２．１㊀水印嵌入水印嵌入框架流程如图１所示㊂由图１可知，步骤如下：A r n o l d 变换水印幅度水印嵌入组合I F R F T相位I D WT水印嵌入图像载体图像D WTF R F T图１㊀水印嵌入框图Ｆｉｇ．１㊀Ｗａｔｅｒｍａｒｋｅｍｂｅｄｄｉｎｇｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍ㊀㊀（１）对水印图像进行二值化处理，对二值化后的水印图像进行Ａｒｎｏｌｄ变换处理，得到ＩＡｒｎｏｌｄ（ｘ，ｙ）㊂（２）对载体图像进行小波变换，提取第一层小波系数ＨＬ１，再对ＨＬ１进行小波变换，提取第二层小波系数ＨＬ２，对ＨＬ２进行小波变换，提取第三层小波系数ＨＬ３，再对其系数矩阵进行分数阶傅里叶变换，变换阶次为（０．９，０．９），得到幅度矩阵Ａ１，相位矩阵Ｂ１㊂（３）用随机信号生成器生成２个不同的序列ＰＮ１和ＰＮ２，利用加性准则嵌入水印［９－１０］，推得的数学公式具体如下：Ｉｗ（ｘ，ｙ）＝Ａ１＋ｋ＋ｓｅｑｕｅｎｃｅ（ｘ）（１０）㊀㊀当ＩＡｒｎｏｌｄ（ｘ，ｙ）＝０，ｓｅｑｕｅｎｃｅ（ｘ）取ＰＮ１，记为ＰＮ１＿ｓｅｑｕｅｎｃｅ＿０㊂当ＩＡｒｎｏｌｄ（ｘ，ｙ）＝１，ｓｅｑｕｅｎｃｅ（ｘ）取ＰＮ２，记为ＰＮ２＿ｓｅｑｕｅｎｃｅ＿１，得到新的幅度矩阵Ａᶄ１㊂６１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀Copyright ©博看网. All Rights Reserved.（４）得到新的幅度矩阵Ａᶄ１和相位矩阵Ｂ１进行重组，得到新的重组矩阵，对重组矩阵进行（－０．９，－０．９）分数阶傅里叶变换，再进行逆小波变换，最后得到水印嵌入图像㊂２．２㊀水印提取该方法的水印提取过程不需要任何原始图像，属于盲水印算法，提取步骤如下：（１）对嵌入水印的图像进行小波变换，提取第三层小波系数ＨＬ２，对第三层小波系数ＨＬ２进行分数阶傅里叶变换，得到幅度矩阵和相位矩阵，选择幅度矩阵㊂㊀㊀（２）用相关系数的方法提取水印，公式如下：ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ｉ）＝ｃｏｒｒ２（ｐｎ＿ｓｅｑｕｅｎｃｅ＿０，ｓｅｑｕｅｎｃｅ）；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ１（ｉ）＝ｃｏｒｒ２（ｐｎ＿ｓｅｑｕｅｎｃｅ＿１，ｓｅｑｕｅｎｃｅ）；ＩＡｒｎｏｌｄ（ｘ，ｙ）＝１０{ｉｆｉｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ１（ｉ）ȡｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ｉ）ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ１（ｉ）＜ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ｉ）（１１）（３）对ＩＡｒｎｏｌｄ（ｘ，ｙ）进行逆Ａｒｎｏｌｄ变换，得到原始水印图像㊂３㊀实验与分析为了验证本文算法的有效性，本文利用Ｍａｔｌａｂ２０１８ａ进行实验仿真，选取１０２４ˑ１０２４的载体图像，水印为３２ˑ３２的二值图像㊂本文中，研发得到的载体图片和水印图片如图２所示㊂（a ）载体图片（b ）水印图片图２㊀本文的载体图片和水印图片Ｆｉｇ．２㊀Ｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｉｍａｇｅａｎｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅｏｆｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ３．１㊀不可感知性测试为了描述水印图像的不可感知性［１１］，本文采用峰值信噪比（ＰｅａｋＳｉｇｎａｌＴｏＮｏｉｓｅＲａｔｉｏｎ，ＰＳＮＲ）来判断载体图像和水印图像的相似程度㊂定义公式见如下：ＰＳＮＲ＝１０ｌｇ２５５２１ＭˑＮðＭ－１ｉ＝１ðＮ－１ｊ＝１［Ｈ（ｘ，ｙ）－Ｈᶄ（ｘ，ｙ）］２（１２）其中，Ｈ（ｘ，ｙ）为载体图像，Ｈᶄ（ｘ，ｙ）为水印图像㊂ＰＳＮＲ值越大，表明相似程度越好，水印图像的不可感知性越好㊂本文算法和传统算法所得结果进行对比，见表１㊂实验仿真结果如图３所示㊂表１㊀不同算法下ＰＳＮＲ结果Ｔａｂ．１㊀ＰＳＮＲｒｅｓｕｌｔｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ算法ＰＳＮＲ／ｄＢＤＷＴ４０．３２１５ＦＲＦＴ５０．３６９２本文算法（ＤＷＴ－ＦＲＦＴ）６０．１３４６（a ）原图片（b ）添加水印图片图３㊀实验仿真结果Ｆｉｇ．３㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ㊀㊀从实验仿真结果分析，本文算法添加水印的图片和原图片的不可感知性最好，从客观的数据分析可知，本文算法的ＰＳＮＲ值最大，不可感知性最优㊂３．２㊀鲁棒性测试为了客观描述文本算法的鲁棒性，采用归一化相关系数（ＮＣ）来评价，公式如下［１２－１３］：ＮＣ（Ｗ，Ｗᶄ）＝㊀ðＸ－１ｉ＝０ðＹ－１ｊ＝０Ｗ（ｉ，ｊ）Ｗᶄ（ｉ，ｊ）ðＸ－１ｉ＝０ðＹ－１ｊ＝０Ｗ（ｉ，ｊ）２ðＸ－１ｉ＝０ðＹ－１ｊ＝０Ｗᶄ（ｉ，ｊ）（１３）其中，Ｗ（ｉ，ｊ）为嵌入的水印图像，Ｗᶄ（ｉ，ｊ）为提取的水印图像㊂未受攻击的水印图像和未受攻未提取的水印图像如图４所示㊂（a ）未受攻击的水印图像（b ）未受攻击提取的水印图像图４㊀未攻击的水印图像和未攻击提取的水印图像Ｆｉｇ．４㊀Ｕｎａｔｔａｃｋｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅａｎｄｕｎａｔｔａｃｋｅｄｅｘｔｒａｃｔｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅ㊀㊀对图像进行滤波㊁放大㊁椒盐噪声㊁剪切㊁旋转㊁ＪＰＥＧ压缩等操作，实验结果如图５所示㊂７１第７期彭荣杰，等：基于改进离散小波变化的数字水印技术Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(a)滤波攻击的水印图像(a1)滤波攻击后提取的水印图像(b)放大攻击的水印图像(b1)放大攻击后提取的水印图像(c)椒盐噪声攻击的水印图像(c1)椒盐噪声攻击后提取的(d)剪切攻击的水印图像(d1)剪切攻击后提取的水印图像水印图像(e)旋转攻击的水印图像(e1)旋转攻击后提取的水印图像(f)J P E G压缩攻击的水印图像(f1)J P E G压缩攻击后提取的水印图像图５㊀各种攻击下的水印图像和各种攻击后提取的水印图像Ｆｉｇ．５㊀Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅｓｕｎｄｅｒｖａｒｉｏｕｓａｔｔａｃｋｓａｎｄｅｘｔｒａｃｔｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅｓａｆｔｅｒｖａｒｉｏｕｓａｔｔａｃｋｓ㊀㊀从图像效果来看，本文对滤波㊁抗噪声㊁放大㊁椒盐噪声㊁剪切㊁旋转㊁ＪＰＥＧ压缩等攻击都有一定的作用㊂其中，抗ＪＰＥＧ压缩攻击方法鲁棒性最好，能完全正确地识别出水印图像，对剪切攻击方法鲁棒性最弱，但能大致提取出水印图像㊂为了定量描述本文算法的性能，对水印图像采用不同攻击，攻击后进行水印提取，比较其ＮＣ值，结果见表２㊂表２㊀攻击下不同算法的ＮＣ结果Ｔａｂ．２㊀ＮＣｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｕｎｄｅｒａｔｔａｃｋ攻击内容算法ＤＷＴＦＲＦＴ本文算法（ＤＷＴ－ＦＲＦＴ）不攻击０．８０００００．７６６２３０．９９９９３滤波０．７１０６３０．５５７１００．９０２５７椒盐噪声０．７７２３１０．６２１４４０．９７９４６放大０．７２１５６０．７３３１００．９４４７７剪切０．５６６６２０．４６１１２０．８９４５６旋转０．５５２３４０．４５１４３０．８９５５７ＪＰＥＧ压缩０．７８１６１０．７０５２６０．９８９３２㊀㊀通过比较可知，本文算法在滤波㊁椒盐噪声㊁放大㊁剪切㊁旋转㊁ＪＰＥＧ压缩等不同攻击下，与ＤＷＴ㊁ＦＲＦＴ算法相比，ＮＣ值最优，鲁棒性更强㊂４㊀结束语面对日益严重的数字版权保护问题，用于版权保护的技术也应得到加强㊂本文对ＤＷＴ算法进行改进，提出ＤＷＴ－ＦＲＦＴ算法，该算法利用小波变换的多分辨率和分数阶傅里叶变换的频域特性，能更好地把水印信息嵌入在载体图像中，保证了数字水印的鲁棒性㊁不可见性，也提高了数字水印版权的安全性㊂就文件类型而言，本文仅对数字图像进行了版权保护㊂将来，可以扩展到音频㊁视频等多媒体文件类型，形成多种类型的版权管理方法㊂参考文献［１］ＫＵＭＡＲＲ，ＳＩＮＧＨＳ，ＳＡＨＡＲＡＮＲ．Ａｓｅｃｕｒｅｎｏｎ－ｂｌｉｎｄｂｌｏｃｋｂａｓｅｄｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｕｓｉｎｇＤＷＴａｎｄＤＣＴ［Ｃ］／／ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｋｏｃｈｉ，Ｉｎｄｉａ：ＩＥＥＥ，２０１５：２０４２－２０４８．（下转第２６页）８１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀Copyright©博看网. All Rights Reserved.ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｄｉｓａｓｔｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｃ］／／２０１６４９ｔｈＨａｗａｉｉＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅｓ（ＨＩＣＳＳ）．Ｋｏｌｏａ，ＨＩ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，２０１６：２０７－２１６．［１１］ＳＡＲＯＪＡ，ＰＡＬＳ．Ｕｓｅｏｆｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａｉｎｃｒｉｓｉｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：Ａｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｉｓａｓｔｅｒＲｉｓｋＲｅｄｕｃｔｉｏｎ，２０２０，４８：１０１５８４．［１２］ＮＧＵＹＥＮＤ，ＭＡＮＮＡＩＫＡＡ，ＪＯＴＹＳ，ｅｔａｌ．Ｒｏｂｕｓｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｒｉｓｉｓ－ｒｅｌａｔｅｄｄａｔａｏｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｕｓｉｎｇｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡＡＡＩＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＷｅｂａｎｄＳｏｃｉａｌＭｅｄｉａ．Ｍｏｎｔｒｅａｌ，ＱＣ，Ｃａｎａｄａ：ＡＡＡＩ，２０１７，１１（１）：１－４．［１３］ＤＥＲＣＺＹＮＳＫＩＬ，ＭＥＥＳＴＥＲＳＫ，ＢＯＮＴＣＨＥＶＡＫ，ｅｔａｌ．Ｈｅｌｐｉｎｇｃｒｉｓｉｓｒｅｓｐｏｎｄｅｒｓｆｉｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅｎｅｅｄｌｅｉｎｔｈｅｔｗｅｅｔｈａｙｓｔａｃｋ［Ｊ］．ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔａｒＸｉｖ：１８０１．０９６３３，２０１８．［１４］ＴＡＫＡＨＡＳＨＩＢ，ＴＡＮＤＯＣＥＣ，ＣＡＲＭＩＣＨＡＥＬＣ．ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇｏｎＴｗｉｔｔｅｒｄｕｒｉｎｇａｄｉｓａｓｔｅｒ：ａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｗｅｅｔｓｄｕｒｉｎｇＴｙｐｈｏｏｎＨａｉｙａｎｉｎｔｈｅＰｈｉｌｉｐｐｉｎｅｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓｉｎＨｕｍａｎＢｅｈａｖｉｏｒ，２０１５，５０：３９２－３９８．［１５］ＦＡＮＧＪｉａｎ，ＨＵＪｉａｍｅｎｇ，ＳＨＩＸｉａｎｗｕ，ｅｔａｌ．ＡｓｓｅｓｓｉｎｇｄｉｓａｓｔｅｒｉｍｐａｃｔｓａｎｄｒｅｓｐｏｎｓｅｕｓｉｎｇｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａｄａｔａｉｎＣｈｉｎａ：Ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆ２０１６Ｗｕｈａｎｒａｉｎｓｔｏｒｍ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｊｏｕｒｎａｌｏｆｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，２０１９，３４：２７５－２８２．［１６］ＳＵＴＴＯＮＪ，ＳＰＩＲＯＥＳ，ＪＯＨＮＳＯＮＢ，ｅｔａｌ．Ｗａｒｎｉｎｇｔｗｅｅｔｓ：ｓｅｒｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｆｍｅｓｓａｇｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｗａｒｎｉｎｇｐｈａｓｅｏｆａｄｉｓａｓｔｅｒｅｖｅｎｔ［Ｊ］．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆Ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１４，１７（６）：７６５－７８７．［１７］ＬＩＬｉｆａｎｇ，ＺＨＡＮＧＱｉｎｇｐｅｎｇ，ＷＡＮＧＸｉａｏ，ｅｔａｌ．ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｏｆｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａｄｕｒｉｎｇＣＯＶＩＤ－１９ｅｐｉｄｅｍｉｃ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｎＷｅｉｂｏ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＳｏｃｉａｌＳｙｓｔｅｍｓ，２０２０，７（２）：５５６－５６２．［１８］吴布林，薛冬，杨克．重大突发公共事件中社交媒体用户信息行为研究［Ｊ］．情报理论与实践，２０２１，４４（１０）：１３７－１４１．［１９］ＣＨＥＮＪｕｎｔｉｎｇ，ＳＨＥＪ．Ａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ ＳｉｎａＷｅｉｂｏ［Ｃ］／／２０１２３２ｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＷｏｒｋｓｈｏｐｓ．Ｍａｃａｕ：ＩＥＥＥ，２０１２：１４７－１５４．［２０］谢雨杉，柯青，王笑语，等．新冠疫情背景下情绪与信息行为的关系及情绪角色的主题分析［Ｊ］．图书情报工作，２０２２，６６（０８）：１０２－１１２．［２１］ＭＯＩＭ，ＦＲＩＢＥＲＧＴ，ＭＡＲＴＥＲＥＲＲ，ｅｔａｌ．Ｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａｄａｔａｓｔｒｅａｍｓｉｎｅｍｅｒｇｅｎｃｉｅｓ［Ｃ］／／２０１５２ｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒＤｉｓａｓｔｅｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＩＣＴ－ＤＭ）．Ｒｅｎｎｅｓ，Ｆｒａｎｃｅ：ＩＥＥＥ，２０１５：４２－４８．［２２］陆恒杨，范晨悠，吴小俊．面向网络社交媒体的少样本新冠谣言检测［Ｊ］．中文信息学报，２０２２，３６（０１）：１３５－１４４，１７２．［２３］ＲＵＤＲＡＫ，ＳＨＡＲＭＡＡ，ＧＡＮＧＵＬＹＮ，ｅｔａｌ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇａｎｄｃｏｕｎｔｅｒｉｎｇｃｏｍｍｕｎａｌｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓｄｕｒｉｎｇｄｉｓａｓｔｅｒｅｖｅｎｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＳｏｃｉａｌＳｙｓｔｅｍｓ，２０１８，５（２）：４０３－４１７．［２４］朱益平，刘春年．应急信息的数据准确性测量框架研究［Ｊ］．图书馆学研究，２０１７（１３）：８８－９２，５８．［２５］徐文强，刘春年，周涛．大数据环境下应急信息质量评估体系研究［Ｊ］．图书情报工作，２０２０，６４（０２）：５０－５８．［２６］ＭＯＩＭ，ＲＯＤＥＨＵＴＳＫＯＲＳＮ，ＫＯＣＨＲ．Ａｎｏｎｔｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅｕｓｅｏｆｑｕａｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｅｄｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａｄａｔａｉｎｅｍｅｒｇｅｎｃｉｅｓ［Ｊ］．ＩＡＤＩＳＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｎＷＷＷ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，２０１６，１４（２）：３８－５７．［２７］吴雪华，毛进，陈思菁，等．突发事件应急行动支撑信息的自动识别与分类研究［Ｊ］．情报学报，２０２１，４０（０８）：８１７－８３０．［２８］刘校麟，陈蕾．基于机器学习的突发事件微博谣言识别技术研究进展［Ｊ］．网络安全技术与应用，２０２２（０５）：５４－５６．［２９］孙小川．面向微博的突发事件抽取方法研究［Ｄ］．北京：中国人民公安大学，２０２０．［３０］吕龙．基于深度学习的突发事件新闻文本分类研究［Ｄ］．武汉：武汉理工大学，２０２０．［３１］杨秀璋，武帅，张苗，等．基于ＴｅｘｔＣＮＮ和Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ的微博舆情事件情感分析［Ｊ］．信息技术与信息化，２０２１（０７）：４１－４６．［３２］吴军．数学之美［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２０１２：６０－６４．［３３］ＰＥＲＬＩＣＨＣ，ＰＲＯＶＯＳＴＦ，ＳＩＭＯＮＯＦＦＪ．Ｔｒｅｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎｖｓ．ｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ：Ａｌｅａｒｎｉｎｇ－ｃｕｒｖｅａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．２００３，４：２１１－２５５．［３４］张艺梅，丁香乾，贺英，等．逻辑模型树算法性能分析与改进研究［Ｊ］．微型机与应用，２０１４，３３（２３）：２５－２８．（上接第１８页）［２］陈梦莹，王展青．基于ＦＲＦＴ及ＨＶＳ的自适应数字水印算法［Ｊ］．计算机应用研究，２０１７，３４（０７）：２１８０－２０８３．［３］ＭＥＮＧＺｈａｏｘｉｏｎｇ，ＭＯＲＩＺＵＭＩＴ，ＭＩＹＡＴＡＳ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎｓｃｈｅｍｅｏｆｃｏｐｙｒｉｇｈｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇａｎｄｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ［Ｃ］／／４２ｎｄＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｏｋｙｏ，Ｊａｐａｎ：ＩＥＥＥ，２０１８：３５９－３６４．［４］崔锦泰．小波分析导论［Ｍ］．美国：美国学术出版社，１９９２．［５］陈涛．基于ＤＣＴ域的数字图像水印算法研究及应用［Ｄ］．济南：山东师范大学，２０１１．［６］ＣＨＥＮＷ，ＱＵＡＮＣ，ＴＡＹＣＪ．ＯｐｔｉｃａｌｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＡｒｎｏｌｄｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＯｐｔｉｃｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２００９，２８２（１８）：３６８０－３６８５．［７］熊玮．一种基于位置变换和灰度变换相结合的数字图像置乱方法［Ｊ］．软件导刊，２０１１，１０（１１）：１５９－１６１．［８］吴强，彭亚雄．基于ＤＷＴ－ＦＲＦＴ变换和ＱＲ分解的盲数字水印算法［Ｊ］．电子科技，２０１８，３１（１０）：５３－５５，６８．［９］华梦，王雷．基于ＤＣＴ－ＤＷＴ的ＦＲＦＴ数字水印算法［Ｊ］．南京理工大学学报，２０１５，３９（０４）：４３５－４３９．［１０］尹康康，石教英，潘志庚．一种鲁棒性好的图像水印算法［Ｊ］．软件学报，２００１，１２（０５）：６６８－６７６．［１１］刘锋，胡晨，张萌，等．一种基于小波变换的图像数字水印技术［Ｊ］．电子器件，２００３，２６（０１）：５６－５９．［１２］刘挺，尤韦彦．一种基于离散小波变换和ＨＶＳ的彩色图像数字水印技术［Ｊ］．计算机工程，２００３，２９（０４）：１１５－１１７．［１３］张阳，卿粼波，何小海．基于ＤＷＴ－ＳＶＤ鲁棒盲水印算法研究［Ｊ］．智能计算机与应用，２０２２，１２（０２）：４４－４８，５３．６２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀Copyright©博看网. 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基于小波变换的数字水印技术研究及其应用分析
基于小波变换的数字水印技术研究及其应用分析近年来，随着数字化技术的迅速发展，数字媒体的内容传播已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
而数字媒体的无限制传播也带来了一个巨大的问题——版权安全问题。
数字水印技术因此而应运而生。
本文将对基于小波变换的数字水印技术进行研究，并探讨其在实际应用中的效果和局限性。
一、基本原理数字水印技术是将一些特殊的信息嵌入到数字媒体文件中，这些信息通常是不可见的。
数字水印技术可以应用于图片、音频、视频等各种媒体领域。
这些嵌入的信息可以被用来验证文件的真实性或者防止侵权行为。
基于小波变换的数字水印技术，通常是将数字水印信息嵌入到原始信号的高频分量中。
它的基本原理是将数字水印信息与原始信号进行小波变换，然后在其高频分量中嵌入数字水印信息。
小波变换提供了一种优秀的多分辨率分析方法，可以将原始信号分解成不同分辨率的频带，极大提高了数字水印的嵌入效果。
同时，小波变换还具有良好的时域局部性和空间频率局部性，可以在高频分量中嵌入较弱的水印以增加鲁棒性，同时又不会影响到原始信号的质量。
二、实际应用数字水印技术的应用十分广泛，比如电子商务、版权保护和取证等方面。
下面，我们将分别介绍数字水印技术在这些领域中的应用情况。
在电子商务方面，数字水印技术可以保护商家的产品图片、视频以及其他电子文档等信息，防止重复利用或者盗用。
另外，数字水印技术还可以在数字媒体中嵌入潜在用户信息，方便营销推广。
在版权保护方面，数字水印技术可以在数字媒体中植入特殊的信息，标记媒体所有权和版权信息。
这可以有效保护版权，防止非法复制和传播，加强知识产权的保护。
在取证方面，数字水印技术可以嵌入不同的信息，如用户ID、时间戳等，可以在被篡改或者破坏的情况下实现取证目的。
此外，数字水印还可以用来记录分发和使用权，方便版权追溯。
三、局限性与发展趋势尽管数字水印技术在保护版权上的作用已经得到了广泛的认可，但是在实际应用中仍然存在一定的局限性。
基于小波变换域的数字水印
基于小波变换域的数字水印一例1 数字水印技术数字水印技术（Digital Watermark），是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐藏的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
嵌入数字作品中的信息必须具有以下基本特征才能称为数字水印。
（1）隐藏性：在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。
（2）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。
（3）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 数字水印算法现在典型数字水印算法主要有：空间域算法，变换域算法，压缩域算法，NEC 算法，生理模型算法等。
3 基于小波变换域的数字水印小波水印算法根据小波分解后产生的近似子带和细节子带系数的不同，确定水印嵌入的不同位置，主要可以分为低频域水印和高频域算法。
低频域水印算法主要考虑近似子带系数能量大，经过一般的信号处理后仍能保留的特点，嵌入一定强度的水印，达到不影响原图视觉质量的效果。
高频域水印算法利用人眼的视觉特性（HVS ），在细节子带的边缘和纹理处系数较大，嵌入水印信息后，人眼对图象的变化不敏感。
4 基于小波变换域的数字水印实例本实例是一种基于离散小波变换（DWT ）和HVS 的数字水印算法。
（1）人类视觉系统（HVS ）对于图像来说，HVS 的主要特性一般表现在三个方面：亮度特性、频域特性、图像类型特性。
其中，亮度特性是HVS 特性中最基本的一种，主要是关于人眼对亮度变化的敏感性。
一般来说，人眼对高亮度的区域所附加的噪声其敏感性较小，这就意味着，如果图像的背景亮度越高，那么它所能潜入的附加信息就越多。
对于频域特性来说，如果将图像从空域变换到频域，那么，频率越高，人眼的分辨能力就越低；频率越低，人眼的分辨能力就越高。
基于离散小波变换的遥感影像数字水印的实现
基于离散小波变换的遥感影像数字水印的实现蒋文娟;徐冬;蒙斌【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2015(011)003【摘要】Digital Watermark technology is the most active topics in protection of digital information. In this paper, Discrete Wave-let Transform(DWT) is applied in a remote sensing image, and the embedding-watermark and extracted-watermark algorithms on the remote sensing image are simulated based on MATLAB. Some familiar attack tests are applied in the image that have embed-ded watermark, and the results are analyzed. Experiments have shown that the DWT algorithm proposed in this paper has good in-visibility. And it has a certain robustness against impulse noise, etc.%数字水印技术是数字信息版权保护领域的一个热点.该文将离散小波变换应用于遥感影像,并基于MATLAB仿真实现了在遥感影像中的水印嵌入提取.进行了几种常见的攻击测试,并对实验结果进行了分析.实验证明离散小波变换算法实现的数字水印具有不可见性,对椒盐噪声等攻击具有一定的鲁棒性.【总页数】3页(P185-186,213)【作者】蒋文娟;徐冬;蒙斌【作者单位】海南师范大学信息科学技术学院,海南海口571158;海南师范大学信息科学技术学院,海南海口571158;海南基础地理信息中心,海南海口570203【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于低频子带离散小波变换的数字水印技术 [J], 梁艳招2.基于离散小波变换的彩色图像数字水印分析 [J], 陈艳丽;王海涛;王娟3.基于离散小波变换的音频信号数字水印技术研究 [J], 赵翠4.基于分数阶离散小波变换的数字水印算法 [J], 刘玮5.一种高效的基于离散小波变换和最低有效位的数字水印技术 [J], 陈慧;龙飞;段智云因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于离散小波变换的数字水印算法
实验结果表明，本文所研究的算法具有良好的鲁棒性，同时也很好地保证了水印的不可感知性。
关键字：数字水印；离散小波变换；图像置乱；人类视觉特性
ABSTRACT
With the rapid development of network communication and broad appkication of multimedia techniligy,copyright protection of digital median work isbecomingmore and more important.Digital watermarking is viewed as an effective tool for copyright protection of multimedia data.
(3)可证明性
数字水印能够为宿主数据的产品归属问题提供完全和可靠的证据．数字水印可以是已经注册的用户号码．产品标志或者有意义的文字等，它们被嵌入到宿主数据中，需要时可以将它们提取出来，判断数据是否受到保护，并能够监视被保护数据的传播以及非法复制，进行真伪鉴别等．一个好的水印算法应该能够提供没有争议的版权证明．
计算机毕业设计论文_基于小波变换的数字水印技术研究
目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 数字水印的应用 (2)1.4 本文研究的主要内容 (3)第2章数字水印技术的原理 (4)2.1 数字水印的分类 (4)2.2 数字水印的主要的特性 (4)2.3 数字水印的基本原理 (6)2.3.1 水印的生成 (6)2.3.2 水印的嵌入 (6)2.3.3 水印的提取和检测 (6)2.4 数字水印的定义 (7)2.5 水印处理的基本条件 (8)2.6 本章小结 (9)第3章图像水印的预处理 (10)3.1 图像水印的加密处理 (10)3.2 图像水印的置乱处理 (12)3.3 图像水印的差错控制编码 (14)3.4 本章小结 (16)第4章小波变换的原理 (17)4.1小波变换的理论基础 (17)4.2小波变换在图像水印中的应用基础 (18)4.2 离散小波变换的Mallat算法 (19)4.3 离散小波变换算法的实现 (21)4.3.1 正向小波的变换 (21)4.3.2 离散小波逆变换（IDWT） (24)4.4 本章小结 (26)第5章小波域的图像水印 (27)5.1 小波域图像水印技术 (27)5.2 小波水印基本原理 (27)5.3 自适应水印算法 (29)5.3.1 水印图像进行预处理 (29)5.3.2. 自适应水印嵌入和提取 (29)5.4 自适应水印算法实现 (29)5.4.1 自适应图像水印的嵌入算法实现 (29)5.4.2 自适应水印提取算法实现 (31)5.5 自适应水印实验结果 (32)5.6 攻击检测 (32)5.7 本章小结 (33)结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)摘要随着多媒体和Internet的迅速发展，对数字产品的保护和信息安全的迫切需求使得数字水印技术成为多媒体信息安全研究领域的一个热点问题。
基于小波变换图像水印技术近年来受到人们高度重视，特别是，随着JPEG2000将小波变换纳入其中，该领域的研究更加具有实际意义。
毕业：基于小波变换的数字水印技术研究正规版
毕业：基于小波变换的数字水印技术研究(可以直接使用，可编辑优秀版资料，欢迎下载）基于小波变换的数字水印技术研究摘要：算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。
在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。
通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印；提取时也依赖于相应块的平均值，所以不需要原始图像参与。
算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性。
关键词：信息隐藏；数字水印；小波变换引言随着计算机和网络的飞速发展，人们的许多创作和成果都以数字形式进行存储和发布。
然而，数字作品极易被非法拷贝、伪造和窜改，使得很多版权所有者不愿意利用网络公开其作品，从而阻碍其自身发展。
目前，数字作品的版权保护不仅仅是立法问题，也是一个很重要的技术难题。
从技术上看，数字媒体版权信息的嵌入和检测问题，是数字作品版权保护的两个关键问题，它综合了传统密码学的认证和鉴别问题的特点，又加入了稳健性要求。
版权保护信息必须与被保护的数据密切结合，版权保护信息的鉴别过程必须具有了抗干扰能力。
在这种情况下，数字水印技术应运而生。
1.数字水印技术概述提到水印，人们都会想到钞票中的水印。
钞票水印具有两条特性，首先，水印在通常情况下不可见，只有在特殊的观察条件下才可见（钞票中水印在光下可见）。
其次，水印信息必须与载体对象相关（在这里表示纸币的真实性）。
1.1数字水印技术的特性可证明性：能够为受到版权保护的数字产品提供完全可靠的证据。
不可见性：即被嵌入水印信息的数字产品不会出现明显的质量下降，隐藏的数据不易被察觉；另外，不能用统计的方法恢复出水印。
鲁棒性：添加的数字水印必须对施加于宿主图象的攻击具有一定的免疫能力，不能因为对宿主图象的某种操作而导致水印信息丢失。
1.2数字水印技术的应用水印技术的应用极为广泛，主要有以下7种应用领域：广播监控、所有者识别、所有权验证、交易跟踪、内容真伪鉴别、拷贝控制以及设备控制。
基于小波的数字水印的研究实现
• 多维度与多模态数字水印研究：目前数字水印主要关注图像内容。未来可以探 索将数字水印技术应用于音频、文本和多模态数据。这种多维度和多模态的水 印技术将有助于更全面地保护多媒体数据的版权和完整性。
性质
具有多分辨率分析、时频局部化 、灵活性等特性，能够适应不同 的信号处理需求。
小波变换在图像处理中的应用
01
02
03
图像压缩
通过小波变换将图像分解 为不同频率的分量，去除 冗余信息，实现图像压缩。
图像增强
利用小波变换的时频局部 化特性，对图像进行滤波、 锐化等处理，提高图像质 量。
图像去噪
通过小波变换去除图像中 的噪声，实现图像的降噪 处理。
02
03
鲁棒性测试
性能分析
对水印图像进行多种攻击测试， 如JPEG压缩、噪声污染、剪切等， 观察水印提取效果。
分析算法的运行时间、内存占用 等性能指标，与现有算法进行比 较。
结果比较与讨论
与其他算法比较
将基于小波的数字水印算法与其他主流算法在性能和 效果上进行对比。
优缺点分析
分析该算法的优点和不足，探讨改进方向和潜在应用 场景。
VS
基于小波的数字水印技术利用小波变 换的多尺度特性和人类视觉系统特性， 将水印信息嵌入到图像的多个尺度上， 实现水印的鲁棒性和不可见性。同时， 小波变换还可以用于水印的提取和检 测。
02 小波变换原理
小波变换的定义与性质
定义
小波变换是一种信号处理方法， 通过伸缩和平移操作，将信号分 解为不同频率和时间尺度的分量 。
一种基于离散小波变换的数字水印技术
软件导刊・2007・6月号作者简介:陈琳(1983-,男,汉族,中国地质大学(武汉信息工程学院硕士研究生,主要研究方向为图像处理。
一种基于离散小波变换的数字水印技术陈琳(中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074摘要:提出了在一种离散小波变换域内实现图像水印的方法。
这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图像及水印图像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的频段来嵌入水印信息。
该方法也利用了人眼视觉特性,算法简单而有效。
实验证明,该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对常见的水印攻击都有较强的鲁棒性。
关键词:数字水印;DWT ;小波变换;Fibonacci 变换中图分类号:TP309文献标识码:A文章编号:1672-7800(200706-0091-030前言传统的密码学领域的技术不能很好地解决数字作品容易被非法复制和拷贝这一问题,而综合了传统密码学的认证问题和鉴别问题的特点且与被保护数据紧密结合的数字水印技术则越来越受到人们的重视,逐步成为多媒体信号处理领域的研究热点。
数字水印技术即是通过在原始数据中嵌入秘密信息———水印来证实该数据所有权的信息识别技术。
这种被嵌入的水印可以是一段文字、标识或者序列号,等等,而且这种水印通常是不可见或不可察的,它与原始数据(如图像、音频、视频数据紧密结合并隐藏其中,成为源数据不可分离的一部分,且可以经过一些不破坏源数据使用价值或商用价值的操作而保存下来。
数字水印的透明性和健壮性始终是一对相互制约的矛盾,只有在保证透明性的前提下,尽量提高水印的健壮性。
文中采用具有实际意义的二值图像作为水印,提出了与JPEG2000和MPEG-4标准相兼容的基于DWT 的水印技术方案。
1基本算法1.1选择嵌入频段数字水印方案最重要的性质是鲁棒性和透明性,两者存在一定的矛盾。
鲁棒性要求加强水印信息,而信息太强则会使水印不透明。
图像的边缘和纹理部分能隐藏较多的数据,而图像的平坦部分对噪声相对敏感。
基于小波变换的数字水印算法研究
基于小波变换的数字水印算法研究数字水印技术是一种数字版权保护技术，通过在数字图像、音频、视频等媒体中插入不可见的标识信息来识别其版权和来源。
随着数字媒体的迅速发展，数字水印技术也日益得到广泛应用。
然而，数字水印技术在数据传输过程中易受到攻击，因此如何提高水印的鲁棒性和安全性成为了数字水印技术领域的研究热点。
本文主要研究基于小波变换的数字水印算法。
一、小波变换介绍小波变换（Wavelet Transform）是一种时间-频率分析的方法，能够将信号分解为不同频率的成分。
小波变换是对连续信号和离散信号的分析工具。
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）是离散信号的小波变换，它具有良好的局部性和多分辨率特性。
二、数字水印算法的基本原理数字水印的基本原理是插入一个密钥，将其置入原始图像或音频，使其不可察觉地嵌入其中。
水印一般是由一个位流构成的，其中不同的位表示不同的信息，例如版本号、作者、版权等。
数字水印技术也可以应用于数字签名，即数字签名会为文档创建一个唯一的、不可变性的身份识别标识。
三、基于小波变换的数字水印算法小波变换能够将信号分解为不同尺度的信号，因此，在数字水印设计中，小波变换能够被用来选择一组尺度来嵌入水印。
基于小波变换的数字水印算法可以通过以下步骤实现：1. 信号分解：利用小波变换将信号分解为多个尺度的信号；2. 水印嵌入：选择一个或多个尺度将水印嵌入到信号中；3. 信号重构：利用小波变换将带有水印的信号重构。
基于小波变换的数字水印算法有许多优点，例如多分辨率、局部性和稳定性。
然而，这种算法的缺点是在选择水印嵌入尺度时，需要牺牲水印的嵌入率以保证水印的安全性和鲁棒性。
四、小波域数字水印算法的应用小波域数字水印算法是一种基于小波变换的数字水印算法，其应用广泛。
小波域数字水印算法可以通过以下步骤实现：1. 使用小波变换对数字信号进行变换，并计算其小波系数；2. 利用小波系数嵌入水印；3. 通过小波反变换将带水印的小波系数转换为原始数据。
一种基于离散小波变换的多重水印算法
一种基于离散小波变换的多重水印算法在数字作品中嵌入鲁棒水印是对数字作品进行版权保护的一种技术。
本文提出了一种基于离散小波变换的多重水印算法。
先对两个水印图像进行置乱，对原始图像进行尺度为3的离散小波变换，提取出第3层的低频子带及水平方向、垂直方向和对角方向高频子带，再利用量化的方法，把水印图像分别嵌入到低频子带和水平方向高频子带中。
实验证明用这种算法嵌入的数字水印对一些常见的攻击有较好的鲁棒性。
标签：离散小波变换量化多重水印置乱一、引言随着信息产业的飞速发展，大量的数字作品在网上进行传送，网络在给人们带来方便的同时，也给信息安全带来了威胁。
为了对数字作品的版权进行保护，研究者提出了数字水印技术。
数字水印技术作为知识产权保护的一种有效手段，已经成为社会研究的热点技术。
1.数字水印技术数字水印技术是一种信息隐藏技术，它的基本思想是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息，以便保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为或者提供产品的附加信息。
为了更好地对数字产品的版权进行保护，人们在同一数字产品中用相同或不同的算法嵌入多个水印，即采用多重数字水印技术对数字产品的版权进行保护。
2.离散小波变换和量化设，其傅里叶变换为，当满足容许条件（完全重构条件或恒等分辨条件）时，称为一个基本小波或母小波。
将母函数经伸缩和平移后得，称其为一个小波序列。
其中，a为伸缩因子，b为平移因子。
对于任意的函数的连续小波变换为其重构公式（逆变换）为在连续小波中，考虑函数，这里，且是容许的，为方便起见，在离散化中，总限制a只取正值，这样相容性条件就变为。
通常，把连续小波变换中尺度参数a和平移参数b的离散化公式分别取作，这里，扩展步长是固定值，为方便起见，总是假定（由于m可取正也可取负，因此这个假定无关紧要）。
所以对应的离散小波函数即可写作而离散化小波系数可表示为其重构公式为C是一个与信号无关的常数。
基于量化的数字水印算法不是将水印信息简单地加在原始信号上，而是根据不同的水印信息用不同的量化器去量化原始载体信号，从而实现水印信息的嵌入。
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。
基于小波变换的数字水印算法研究
基于小波变换的数字水印算法研究摘要:现在，随着计算机网络的飞速发展和多媒体技术的广泛应用，人们可以非常方便的从网络上获取多媒体产品。
因此，数字多媒体的信息安全，版权保护问题就成为迫切需要解决的重要问题。
此时数字水印技术应运而生，随着研究工作的不断深入,应用领域也在不断的扩大。
因此，对数字水印技术的研究不但又重大的理论意义，更有非常重要的使用意义。
数字图像水印算法种类繁多，本文主要研究基于小波变换的数字水印算法。
关键词：数字水印、小波变换、算法研究The Research on Digital WatermarkingAlgorithm Based on Wavelet Transform. Abstract:Nowadays, with the rapidly development of the network and widely application of the multimedia technology, people could get multimedia product through Internet conveniently. Thus, digital multimedia security and copyright protection become an urgent problem to be solved. Watermarking technology was brought up on this background at this time. Its application field spread widely with a huge amount of research development.So the study of watermarking technology is meaningful not only in the theory field, but also in application filed. There are many kinds of algorithms on watermarking technology, and this article mainly discusses the research on digital watermarking algorithm based on wavelet transform.Keywords:Digital Watermarking; Wavelet Transform; Algorithms1.数字水印技术数字水印技术是通过一定的算法将一些标识信息(即数字水印）直接嵌入数字载体（包括图像、音频、文档、软件）当中，但不影响原载体的欣赏价值和使用价值。
基于小波分析的图像水印算法研究设计
1绪论在日常生活中，人们将纸币对着光源，通过检查其中是否有“水印”来判断纸币的真伪。
此外水印还被广泛应用于支票、证书、护照、发票等重要印刷品中，并成为判断传统印刷品真伪的一个重要手段。
而对于一些数字作品，比如图像、音乐、视频、电子图书等，数字水印技术就成为保护这些数字作品的一个有效的选择。
数字水印技术在真伪鉴别、隐蔽通信、标志隐含、电子身份认证等方面具有重要的应用价值。
数字水印技术的研究涉及信息学、密码学。
数学、计算机科学、模式识别等多种学科，其巨大而广阔的应用前景引起了学术界、工业界和军方的关注。
1.1数字水印产生的背景作为传统加密方法的有效补充手段，数字水印近年来引起了人们的高度重视，并逐步成为多媒体信号处理领域的一个研究热点。
数字水印技术通过一定的算法将一些水印信息直接嵌入到多媒体内容当中，但不影响原内容的价值和使用，并且不能被人的知觉系统觉察或注意到，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
其中的水印信息可以是作者的序列号、公司标志、有特殊意义的文本等，这些信息可以用来识别文件、图像或音乐制品的来源、版本、作者、发行人等。
数字水印与载体信息紧密结合并隐藏其中，成为源数据的一部分，并可经历一些攻击手段而存活下来。
与加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但它可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播、鉴别真伪和非法拷贝、解决版权纠纷等方面，为法庭提供了有力证据。
数字水印技术的出现有着深刻的历史背景。
世纪末，数字技术的飞速发展以及互联网的普及给人们的工作和生活带来了巨大便利，人们可以通过互联网传递重要信息，进行网上贸易，或者发布自己的数字作品等等。
以数字媒介为载体的多媒体信息如图像、音乐和视频等的传播和获取也变得日益快捷和方便，多媒体信息的交流达到了前所未有的深度和广度。
但是随之而来的一些问题也出现了。
一些非法个人、团体在没有得到数字作品所有者的许可下，利用网络的开放性和共享性，随意复制、篡改、传播有版权的内容，或者在电子商务中进行非法盗用和恶意篡改等。
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第
1.1选题背景及意义
随着多媒体数据在网上交易和传送的日益增多,由于数字信息极易被篡改、复制与散布,如何对数字作品的知识产权进行保护已经成为迫切需要解决的问题。对数字产品的保护最初是通过加密来完成的,但这种方法至少有两个问题:首先,加密算法存在被破解的可能性,而且一旦被破解,将没有办法证明产品的所有权。另外,加密将影响数字产品的传播,限制了数字产品迅速发展的优势。
息直接或间接嵌可靠性，从而成为知识产权和数字多媒体防伪的有效手段．
1.2.
不同的用途，对于数字水印的要求各不相同，通常我们要求数字水印应具有如下基本特征[4 5]：
(1)安全性
数字水印能抵抗各种蓄意的攻击，主要是指水印不容易被复制和伪造的能力，以及不易被非法检测的能力．必须能够唯一地标志原始图像的相关信息，任何第三方都不能伪造他人的水印图像．
(5)鲁棒性
数字水印应该很难被去除．在不能得到水印的全部信息(如水印数据、嵌入算法、嵌入位置、嵌入密钥等)的情况下，只知道部分信息，应该没有办法完全去除水印，任何试图完全破坏水印的操作将对载体的质量产生严重破坏，使得载体数据无法使用．一个好的水印算法应该对信号处理、通常的几何变形，以及恶意攻击具有鲁棒性．衡量一个水印算法的鲁棒性，通常使用下面这样一些处理．
④量化与增强．水印应该能够抵抗对宿主数据信号的A/D、D/A转换、重采样等处理，以及一些常规的图像操作，如图像在不同灰度级上的量化，亮度与对比度的变化、图像增强等，都不应该对水印产生严重的影响．
1.2.2
在国外，自从1994年的IEEE国际图像处理会议上，R.G.sehyndel等人第一次明确提出了“数字水印”的概念以来，数字水印技术有着突飞猛进的发展，1992年的关于水印文章只有两篇，到1998年就猛增到103篇．并且越来越多有影响的国际会议(如IEEE ICIP、IEEE ICASSP、ACM Multimedia等)以及一些国际权威杂志(如Proceedings of IEEE、Signal Processing、Communications ofACM等)相继出版了数字水印的专辑．研究数字水印的机构，如麻省理工学院的媒体实验室、明尼苏达大学、普林斯顿大学、南加州大学等，以及NEC公司、IBM公司等，都一直在致力于信息隐藏技术方面的研究，并已取得了大量研究成果．基于小波变换的数字水印同时也在不断的发展和进步，Kunder等人最早提出将水印嵌入到DWT(DiscrctewaveletTransform)域，其算法首先将图像和水印进行小波变换，然后将特定子带的水印信号缩放后嵌入到相应图像子带上，最后经过小波逆变换得到嵌入水印后的图像．现在基于DWT域的数字水印不仅能够应用于图像，以及在语音和视频文件中也有较好的效果．而且小波变换和基于空域的水印算法比较，在抗干扰，鲁棒性等方面有更好的效果．
实验结果表明，本文所研究的算法具有良好的鲁棒性，同时也很好地保证了水印的不可感知性。
关键字：数字水印；离散小波变换；图像置乱；人类视觉特性
ABSTRACT
With the rapid development of network communication and broad appkication of multimedia techniligy,copyright protection of digital median work isbecomingmore and more important.Digital watermarking is viewed as an effective tool for copyright protection of multimedia data.
①滤波、平滑处理．水印应该具有低通特性，低通滤波和平滑处理应该无法删除水印．
②数据压缩处理．图像、声音、视频等信号的压缩算法是去掉这些信号中的不重要部分．通常水印的不可感知性就是将水印嵌入在宿主数据对感知不敏感的部位，而这些不敏感的部位经常是被压缩算法所去掉的部分．所以，一个好的水印算法应该将水印嵌入在宿
1.2数字水印概述
Cox等把水印定义为“不可感知地在作品中嵌入信息的操作行为”[2]；杨义先等认为“数字水印是永久镶嵌在宿主数据中的具有可鉴别性的数字信号或模式，并且不会影响宿主数据的可用性”[3]．大部分学者认为所谓数字水印技术，就是将数字水印嵌于一个宿主载体中，不被觉察到或者不易被注意到，而且同时不影响宿主载体的视觉效果和使用价值，宿主载体可以是图像、声音、文字、符号和数字等一切可以作为标记和标识的信息．数字水印技术实际是利用数字产品的信息冗余性，把与多媒体内容相关或不相关的一些标识信
(2)不可感知性
在宿主数据中隐藏的数字水印应该是不能被感知的，即加入水印后宿主数据不能有视觉质量的下降，与原始数据对比，很难发现二者的差别．不可感知包括两方面的含义，一个是指感官上的不可感知，一个指的是统计上的不可感知．感官上的不可感知就是指从人类的感官角度看，嵌入水印的数据与原始数据之间完全一样，通过人的视觉、听觉无法觉察宿主数据中因嵌入数字水印而引起的变化．统计上的不可感知性是指，对大量的用同样的方法经过水印处理过的数据产品，即使采用统计方法也没有办法确定水印是否存在．
在国内，小波变换的研究也很广泛．文献[9]通过对图像矩阵奇异值分解( SVD)的分析，提出一种基于SVD的数字水印方案．该方法将高斯随机序列作为水印进行嵌入,通过相关检测判断水印存在与否，对几何攻击具有很强的鲁棒性．周波[]提出了基于奇异值分解的抗几何失真的数字水印算法，算法很新颖，但是该算法在抵御其它一些攻击上效果不是很理想,如噪声攻击和JPEG压缩等．陶锋[]提出了基于DWT-SVD的图像盲水印研究，将水印嵌入到一级DWT变换后的低频分量进行分块再作奇异值分解的奇异值当中．张割，左运兴[]提出的基于DWT- SVD分解的数字水印方案，将载体图像进行一级DWT变换后，将水印的奇异值嵌入到低频和高频分量当中．
Now algorithms based on DWT have many, including embedding watermark directly after DWT,combining two domains and so on.The algorithms based on DWT and SVD can take full account of characteristic of themulti-resolution of DWT and inherent factors of SVD.Thecharacteristic of themulti-resolution of DWT can process an iamge at rated according to their important points,and the values of SVD is very robust.All which enhance the invisibility and robustness.
(3)可证明性
数字水印能够为宿主数据的产品归属问题提供完全和可靠的证据．数字水印可以是已经注册的用户号码．产品标志或者有意义的文字等，它们被嵌入到宿主数据中，需要时可以将它们提取出来，判断数据是否受到保护，并能够监视被保护数据的传播以及非法复制，进行真伪鉴别等．一个好的水印算法应该能够提供没有争议的版权证明．
主数据的最重要部分，使得任何压缩处理都无法将其去除．当然这样做可能会降低宿主数据的质量，但是只要适当选取嵌入水印的强度，就可以使得水印对宿主数据质量的影响尽可能的小，不至于引起察觉．
③几何失真．目前的大部分水印算法对几何失真处理都非常脆弱，水印很容易被擦除．几何失真包括图像尺寸大小的变化、图像旋转、裁剪、删除或添加等．
At first theprinciple,typical algorithms and attack analysis of digital watermark is described.Then,a watermarking algorithm based on DWT is proposed.the watermark image is scrambled by a generalized Arnold transform so as to improve the security of the watermark;the watermark is embedded into the middle-frequency subband which guarantees the robustness of the algorithm;In order to implement the blind extraction,this paper improves an embedding algorithm based on HVS,which enhances the applicability of thealgorithm.This paper tests the algorithm,and quantity of experiment data shows that algorithm has good robustness,and the imperceptibility of watermark can be guaranteed at the same time.
新近出现的水印技术正好对这方面的问题进行了很好的探索,它是将具有确定性和保密性的信息直接嵌入到原始数据并作为原始数据的一部分而保留在其中,因而即使在解密之后仍可以跟踪数据的复制和传输,对媒体数据进行有效的保护。
作为数字水印嵌入方法,离散小波变换(DWT)越来越受到研究人员的重视,DWT方法的优点是不仅可以将图像分解到频域中,同时还保留了图像在空间上的分布。这对于加强数字水印以及有损压缩和局部剪裁等的鲁棒性是非常有效的,另一方面小波变换的多分辨率分析和人的视觉特性能较好匹配,因此,从水印可见性的角度讲,DWT也更接近HVS的要求。数字水印技术可以对多媒体信息进行有效地保护，但由于该技术的研究涉及了图像和信号处理、密码学、现代通信技术、编码理论以及神经审理学等众多领域，是一门多学科交叉的学科，因此给研究工作带来了一定的难度。尽管目前国内外数字水印技术的研究者正在努力建立一个相对完善的、能够提供普遍指导意义的理论基础，但就目前状况而言，这项工作还远远没有达到令人满意的地步。无论是在国内还是在国外，数字水印技术的研究都还不成熟，从理论导刊应用都还处于发展的初级阶段，还有很多问题有待于解决。因此，不论从理论角度还是从应用角度来看，开展数字水印技术的研究，不仅具有重要的学术意义，还有机器重要的经济意义。