数字图像水印算法和研究.

数字图像水印算法和研究
数字图像水印算法和研究
摘要
随着计算机通信技术的迅速发展，多媒体存储和传输技术的进步使存储和传输数字化信息成为可能，然而，这也使盗版者能以低廉的成本复制及传播未经授权的数字产品内容。

密码学的加解密技术是保护数字产品的一种方法，它能够保护数字产品安全传输，并可作为存取控制和征收费用的手段，但它不能保证数字产品解密后的盗版问题，因此，1995年，人们提出了信息伪装技术，其中，数字水印就是近年来比较热门的数字产权保护技术。

数字水印技术属于信息安全的范畴，是信息隐藏的一个分支。

数字图像水印算法是数字水印技术研究的一个方面，具有极大的理论研究价值和应用前景，是目前学术研究的一个热点。

该文论述了数字水印的提出及研究现状；水印的基本原理和算法;最后给分析了展望
关键词数字水印算法
Digital Image Watermarking Algorithm and research
Abstract
With the rapid development of communication technology, multimedia storage and transmission technology to enable storage and transmission of digital information possible, however, that the pirates can make low cost of unauthorized copying and dissemination of the contents of digital products. Cryptography is the encryption and decryption technology to protect digital products in a way that it can protect the secure transmission of digital products, and Access control and as a means of charging, but it can not guarantee that the post-decryption digital piracy problem, therefore, 1995 years, the information raised camouflage technology, including
digital watermarking is relatively popular in recent years the number
of property rights protection.
Digital watermarking technology is the scope of information security is a branch of information hiding. Digital image watermarking algorithm is a study of digital watermarking technology, one Aspect of the theory of great research value and application prospect, is a hot academic research. The article discusses the proposed digital watermarking and examine the status quo; the basic principle of watermarking and algorithm; the final analysis of the outlook..
Keywords Digital Watermarking
Algorithm
目录
摘要 I
Abstract II
第1章绪论 1
1.1 背景 1
1.2 研究现状 1
第2章基本原理和算法 3
2.1 水印技术 3
2.2 水印算法分类 4
2.2.1 空间域水印 4
2.2.2 变换域算法 4
2.2.3 压缩域算法 5
2.2.4 NEC算法 6
2.2.5 生理模型算法 6
第3章水印的分类和攻击 7
3.1 水印的分类 7
3.2 水印的攻击 8
第4章小波变换的灰度水印嵌入算法 10
4.1 水印的嵌入算法 10
4.2 对灰度水印图像进行二值序列化 10
4.3 水印嵌入的步骤 11
4.3.1 水印嵌入系数的产生 11
4.3.2 邻域平均值的获得方法 11
4.3.3 水印嵌入的具体步骤 11
4.4 水印的提取及分析 12
4.4.1 水印数据的提取 12
4.4.2 嵌入水印后图像与原图像的灰度值对比 13 4.5 抗攻击性的测试 13
4.5.1 剪切攻击 13
4.5.2 图像灰度值调整攻击 14
4.5.3 JEPG压缩攻击 14
第5章水印的主要应用领域 15
第6章结论 16
致谢 17
参考文献 18
第1章绪论
1.1 背景
近年来，数字化技术和Internet的飞速发展，在最大限度地拓宽权利人利益范围的同时，也带来了版权保护的危机。

由于图像、视频、音频和其它作品都能以数字形式获得，制作其完美拷贝非常容易．从而可能会导致大规模非授权拷贝，而这极有可能会损害音乐、电影、书籍和软件等出版业的发展。

现有的版权保护系统多采用密码认证技术(例如DVD光盘的安全密码)，但仅采用密码并不能完全解决版权保护问题。

对版权保护的这类关注引发了一个很有意义的研究方向：寻找将版权信息和序列号隐藏到数字媒体中的方法，其目标是：通过序列号来帮助识别版权侵犯者，而版权信息能用来检举和起诉盗版者。

这就是近几年国际上提出的数字信息产品版权保护和数据安全维护的技术——数字水印技术。

1.2 研究现状
1994年在一次国际重要学术会议上由Tirkel等人发表了题目为“A digital watermark”的第一篇有关数字水印的文章，当时他们已经意识到了数字水印的重要性，提出了数字水印的概念及可能的应用，并针对灰度图像提出了两种向图像最低有效位中嵌入水印的算法。

Tirkel还是第一个认识到可以将扩频技术应用到数字水印中的人，他提出可以使用扩频技术向静止图像中添加水印。

随后几年国际上相继发表了大量的关于数字水印技术的学术文章，内容主要是数字水印的理论研究，包括数字水印的特点和分类、模型、应用、算法等。

其中,Cox等人提出的基于扩频通信的私有水印算法已经成为数字水印技术中一个比较经典的算法。

1996年在英国剑桥牛顿研究所召开了第一届国际信息隐藏学术研讨会，标志着信息隐藏学的诞生，而作为信息隐藏学主要分支之一的数字水印技术的研究也得到了迅速的发展。

到1999年第三届国际信息隐藏学术研讨会，数字水印成为主旋律，全部33篇文章中有18篇是
关于数字水印的研究。

目前不论是学术界还是工业界对数字水印技术的研究热情都很高，关于数字水印方面的文章不断增多，有关数字水印和信息隐藏的会议也增长很多,工业界则大幅度提高了对水印研究的资助程度。

我国近年来已有少数的研究所和大学开展了对水印技术的研究工作，如：中科院自动化研究所的模式识别国家重点实验室、天津大学图像信息中心、东北大学软件中心、清华大学、北方工业大学等。

数字水印的研究引起了各种学科的研究人员的兴趣，但受关注的程度不及国外，研究的人员不多，研究的领域不广，从理论和实际成果两方面来看，国内在数字水印方面的研究工作还处于刚起步阶段。

面临加人WTO之后的巨大挑战和机遇，我国已明确表示：所有的知识产权保护和安全认证问题不可能依靠国外的力量，必须由我们自主开发解决。

因此，无论从学术研究角度，还是从应用技术的角度，开展数字水印的研究都具有十分重要的意义。

第2章基本原理和算法
2.1 水印技术
通用的水印技术包含两个方面：水印的嵌入和水印的提取或检测，如图1和图2所示。

图 1 水印信号嵌入
图 2 水印信号提取或检测
对于水印嵌入和提取技术，纵观近几年来相关的报道和文献。

从整体框架构思到具体实现细节，可以说是百花齐放，设计思想往往取决于研究人员的研究背景和不同的入手角度。

一般来讲,主要包括以下几个方面：
2.2 水印算法分类
现有的水印算法可分为二大类：空间域技术（水印直接嵌入在图像的亮度值上）和变换域技术（将图像做某种变换，然后将水印嵌入于变换系数中）。

目前国内外实现水印技术的典型算法有最低有效位算法、Patchwork算法，DCT的水印算法、扩展频谱方法、小波变换算法等[7][8][9]。

从目前的情况看，变换域方法正变得日益普遍。

因为变换域方法通常都具有很好的鲁棒性，对图像压缩、常用的图像滤波以及噪声均有一定的抵抗力，其中绝大多数使用了酋变换，如离散余弦变换（DCT）、离散傅立叶变换（DFT）、离散小波变换（DWT）等[3]。

在文献[10]中，刘瑞祯教授等提出了一种基于奇异值分解的变换域数字水印技术，奇异值分解是一种矩阵对角化的数值算法。

由于图像奇异值的稳定性很好，具有转置不变性，旋转不变性、位移不变性的特点，奇异值可以作为图像的一种有效的代数特征描述。

2.2.1 空间域水印
L．F．Turner与R．G．van Schyndel等人的空间域水印算法是最低有效位算法(LSB)与改进算法。

由于该算法是通过调整原始数据的最低几位来隐藏信息，使一般用户对于隐藏信息，在视觉上很难察觉。

虽然其有较大的信息嵌入量，但作为数字水印算法，因其基本原理限制，所隐藏的数字水印信息是极为脆弱的，无法经受一些有损的信号处理。

Bander等人提出的基于统计的数字水印方案(Patchwork)和纹理块映射编码方法则是空间域水印技术的典型设计。

Patchwork任意选择N对图像点，增加其一点的亮度的同时，相应降低另一点的亮度值。

通过这一调整过程完成水印的嵌入。

该算法具有不易察觉性，并且对于有损压缩编码(JPEG)和一些恶意攻击处理等具有抵抗力。

纹理块映射编码方法则是将数字信息隐藏于数字图像的任意纹理部分，其将隐藏信息纹理映射到另一纹理相似的区域。

该算法对于滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗力，但仅适于具有大量任意纹理区域的图像。

Pitas和Kaskalis利用“Patchwork”算法的基本原理，提出了数字图像签名的思想。

这种算法可以有效抵抗二次采样攻击与JPEG压缩。

2.2.2 变换域算法
从目前的情况看，变换域方法正变得日益普遍。

因为变换域方法通常都具有很好的鲁棒性，对图像压缩、常用的图像滤波以及噪声均有一定的抵抗力，其中绝大多数使用了酋变换，如离散余弦变换（DCT）、离散傅立叶变换（DFT）、离散小波变换（DWT）等[3]。

在文献[10]中，刘瑞祯教授等提出了一种基于奇异值分解的变换域数字水印技术，奇异值分解是一种矩阵对角化的数值算法。

由于图像奇异值的稳定性很好，具有转置不变性，旋转不变性、位移不变性的特点，奇异值可以作为图像的一种有效的代数特征描述
基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷，往往采用类似扩频图像的技术来隐藏数字水印信息。

这类技术一般基于常用的图像变换，基于局部或是全部的变换，这些变换包括离散余弦变换(DCT)、小波变换(WT)、傅氏变换(FT或FFT)以及哈达马变换(Hadamard transform)等等。

其中基于分块的DCT是最常用的变换之一，现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT的。

最早的基于分块DCT的一种数字水印技术方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进制序列信息。

选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。

该数字水印算法对有损压缩和低通滤波是稳健的。

另一种DCT数字水印算法是首先把图像分成8×8的不重叠像块，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。

在水印信息提取时，则选取相同的DCT系数，并根据系数之间的关系抽取比特信息。

除了上述有代表性的变换域算法外，还有一些变换域数字水印方法，它们当中有相当一部分都是上述算法的改进及发展，这其中有代表性的算法是I．Podichuk和Zeng Wen-jun提出的算法。

他们的方法是基于静止图像的DCT 变换或小波变换，研究视觉模型模块返回数字水印应加载在何处及每处可承受的JND(Just Noticeable Difference恰好可察觉差别)的量值(加载数字水印的强度上限)，这种水印算法是自适应的。

2.2.3 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 Oil Demand)中有很
大的实用价值。

相反地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。

Hartung提出了一种针对MPEG-2压缩视频数据流的数字水印案。

虽然MPEG-2数据流语法允许把用户数据加到数据流中，但是这种方案并不适合数字水印技术，因为用户数据可以简单地从数据流中去掉，同时在MPEG-2编码视频数据流中增加用户数据会加大位率，使之不适于固定带宽的应用，所以关键是如何把水印信号加到数据信号中，即加入到表示视频帧的数据流中。

对于输入的MPEG-2数据流而言，它可分为数据头信息、运动向量(用于运动补偿)和DCT编码信号块3部分，在Hartung方案中，只有MPEG-2数据流最后一部分数据被改变，其原理是，首先对DCT编码数据块中每一输入的Huffman码进行解码和逆量化，以得到当前数据块的一个DCT系数；其次，把相应水印信号块的变换系数与之相加，从而得到水印叠加的DCT系数，再重新进行量化和Huffman编码，最后对新的Huffman码字的位数n，与原来的无水印系数的码字n0进行比较,只在n1不大于n0的时候,才能传输水印码字,否则传输原码字，这就保证了不增加视频数据流位率。

该方案有一个问题值得考虑，即引入的水印信号是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案会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因水印信号的引入所引起的视觉变形。

2.2.4 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像的哈希值组成，其次对图像做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流分量外的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，故可防止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，即水印信号应该嵌人源数据中对人感觉最重要的部分，这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成，且该实数序列应具有高斯分布
N(0,1)的特征。

随后Podilchuk等利用人类视觉模型又对该算法进行了改进，从而提高了该算法的鲁棒性、透明性等。

2.2.5 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利用，同样可以供数字水印系统利用。

它们的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND描述来确定在图像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像相关的调制掩模，然后再利用其来插人水印。

这一方法同时具有好的透明性和鲁棒性。