数字水印技术

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2.根据水印的嵌入策略，实现了水印相 应的提取算法。 4.实现了原水印和提取水印的相似度分 析。 5.对水印进行鲁棒性能实验，实验表明， 该算法具有较强的鲁棒性。
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提取的 水印 NC=0.9970
含水印图像涂抹实验
含水印的图像 涂抹后图像 原水印 提取的水印
NC=0.9263
水印图像salt噪声实验（0.02）
含水印的图像 加入salt噪声后 提取出来的水印
NC=0.8777
水印图像salt（0.02）噪声再滤波实验
加入salt噪声
滤波后
提取的水印
NC=0.5434
不可见水印的应有特性
水印在通常或特定视觉条件下不可见； 加水印的图像经过普通的图像处理技术 后水印仍然保持在图像中 未经授权者很难检测出水印； 经授权者能很快地抽取出水印；
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数字水印提取算法的设计
确定提取策略 确定提取公式 确定反置乱算法
根据嵌入模型确定提取策略
红色分量
原始图象
三色分离
绿色分量
压缩比：80% 60% 50% 40% 30% 20% 返回目录 NC值：0.9540,0.9301, 0.5350,0.5123,0.4917,0.4678
小 结
实验结果表明，该算法对于常见的图象 处理操作具有较好的鲁棒性，提取出的 水印具有较好的分辨性。 同时，也可以看到可见水印也具有较强 的鲁棒性，通过以上的抗攻击实验中， 仍然能够存在
DWT
密 钥
嵌入可见 水印
IDWT
三色 合成
含水 印图 象
蓝色分量
DWT
密 钥
嵌入不可 见水印
IDWT
确定提取方案
可能的 攻击
含水印图象
三色分离
蓝色分量
DWT
原始图象
三色分离
蓝色分量
DWT 密钥
提取 水印
抽样反 置乱
相似度 分析
原水印
根据嵌入公式确定提取公式
嵌入公式：
提取公式：
反置乱算法的确定（1/2*2）
按列1/2抽样
按行1/2抽样
反置乱算法（1/2*2）
抽样置乱：A′=XAX 反置乱：A=X-1 A′X-1 ，即可恢复原图像 其中，X是经过单位方阵两行两列互换后的矩阵
一次、两次、三次置乱效果
一次、两次、三次反置乱效果 返回目录
相似度分析
对于提取出来的水印和原始水印，相似 到哪一种程度，需要客观的衡量方式， 而不能靠主观因素来衡量，在数字水印 方法中通常使用NC系数（Normalized Correlation）,即相似度，衡量提取出 来的水印与原水印的相似程度。 NC值越接近于1，说明提取出来的水印越 相近于原水印。
一种用于版权通知和保护的 多功能水印算法----水印提取算法
目
录
1 .两种水印应具备的特征 2 .不可见水印提取算法的设计与实现 3 .相似度分析 4 .鲁棒性能实验和分析 5 .小结 6 .结论
可见水印的特征
水印在图像中可见； 水印在图像中不太醒目； 水印很难被去除； 水印加在不同的图像中具有一致的视觉 突出效果；
相似性度量定义
W为原始水印图像， W′为提取出来的水印 图像。
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鲁棒性能实验和分析
我们选用256╳256的真彩色图像作为原 图像，可见、不可见水印分别选用64╳ 64、32╳32的灰度图象 可见水印：
不可见水印：
水印图像提取实验
原始图像 含不可见水印的图像 含可见与不可见水印的图像
原水印
水印图像裁剪实验
NC=0.6392
NC=0.9970
NC=0.9970
NC=0.9970
JPEG压缩实验一
压缩比：80% 60% 55% 50%
NC值：0．9414
0．7605
0.7463
0.4706
JPEG压缩实验二
可以看出当压缩比为50%时，提取出来地水印 图像已经不清晰了，相似度为0.4706，一般情 况下，嵌入时，通过加大α 系数的值，来增强 水印的鲁棒性，下面实验把α 系数值增加的 0.5