（计算机应用技术专业论文）图像数字水印技术研究.pdf

独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进章亍的研究工作及取得的磺究成果。 据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方补，论文中不包含其他人已经发表或撰霹 过的研究成果t 也不包含为获得 佥9 8 王些友燮一或冀他教育机构的学位或证书而傻 糟过的材辩。与我一两工作韵弼志对奉礴究所做盼任何贡献均已在论文中作了明确的说明 并表示谢意。 攀谴蝣案獭：氍厶删签字基瓤劢箨霸夕鹜 学位论文版权嫠雳授权书 本学位论文作者宠全了解垒王些太堂有关保塞、使熙学位论文的援定，有权保整 并向国家有燕部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。率人授权垒 8 玉些盍堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数掇麾进行检索，可以来用影印、 缩印或扫描等复涮手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学靛论文终蠢签名： 谚玉玲 签字窭期：洳海| 瑚e 基 豸院 导掰签名 翰角匕 签字嚣麓：易笔侈燕? 妥 电谶秭簪一；7 ，卿扩 自隅：2 ； j 瑚 图像数字水印技术研究 揍要 随着数字技术和因特罔的发展，各种形式的多媒体数字作品( 图像、视频、 膏频) 纷纷在羼终上传输或发表。数字体晶肫便利性和不安全性是并存驰，它 可以低成本、离速度迪裢复锎和传播，为剞造者和使褥密都提供了禳大的便稍， 但这些特性也容易被盗版者所利用。因而，采取多种手段对数字产品进行保护， 对侵权者进行有效防范已经成为十分迫切的工作。除了与传统作品版权保护类 霍羹静法簿秘警理手段井，还应该铮对数字产品本身豹褥点为其提供技术上静傈 护。数字水印技术就是在这种应用要求下迅速发展起来的。 在图像上嵌入有意义的数字水印信息能够有效地保护图像的知识版权。本 文对基于交羧域的数字承印技术迸牙霹究，菱熹是爱像戆凄鼗枣波交换壤主戆 水印技术。主疆进行的工作如下： ( 1 ) 介绍数字水印技术的基本概念和熬本原理，对国内外学术界关于图像 数字求露技术熬研究成果送行了综述； ( 2 ) 研究图像水印的预处理算法，提出一种高效的图像置乱算法，以增强 水印被提取的难度，提高水印的保密性； ( 3 ) 讨论空域和变换域燕豫的水印技术，黠d c t 域土静表露嵌入位置露 窗检算法作了改迸研究； ( 4 ) 讨论小波分析理论，结合人类的视觉系统 隐藏绩患的检测和提取：正如密粥学中的加密和解密一样，信息豫藏也存在 检溅与提取过程。梭溯与提取技术与攻击技术不闵，蔚者震对载体中是否含 有隐藏信息进行判鼹，后者是在研究过程中使载体中的信息不被检测到，不 要求提取。由于隐藏信息的不可感知性，使得在大量的信息载体中对含有隐 藏蔼惫静载体进行定霞静研究 鬻困难。 1 _ 2 数字水即 热寮( c r y p t o g r a p h y ) 技术一毫搜认为是通毽领域中主要静燕惠安全手段 并受到极大的重视，人们认为通信安全的实现可以通过加密来完成。即首先将 多媒体数摧文件加密成密文，使得传递过程中出现的非法攻击者凭法从密文中 获褥瓿密偿息，鼠覆达弼舨投援护帮攘息安全戆鏊黥。婆这莠不熊完全解决闷 题，一方黼加密后的文件因其不可理解性妨碍多媒体信息的传播；另一方面多 媒体信息经过加密后容易引起攻击者的注意，并有被破解的可能性，而且一旦 趣蜜文搏绞蓬醚解蓐其内容裁完全透鞠了，最近几每入翻也尝试将秘密信息聪 藏于普遁文件中散发蹈去，用以跟踪侵权行为，并撼供法律保护的证据，这就 是信息隐藏( i n f o r m a t i o nh i d i n g ) 或聪严格地称为倍息伪装( s t e g a n o g r a p h y ) a 1 2 i 数字水印的基本原理 数字水印技术是通过一定的算法将一些标志性信息嵌入到多媒体内容当中， 但不影响原内容的价值和使用，并且不能被人觉察到。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，可用来识别文件、图像或音乐制品 的来源、版本、原作者、拥有者、发行人、合法使用人对数字产品的拥有权。 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，但它可以判别非 法拷贝、为解决版权纠纷提供证据。为了给攻击者增加去除水印的难度，目前 大多数水印制作方案都采用了加密技术( 包括公开密钥、私有密钥) ，在水印的嵌 入、提取时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。水印的嵌入和提取方法如 图1 2 ，图13 所示。 水印( w ) ， 多媒体信息c j j 公开氍有密钥l r 图1 2 通用数字水印嵌入方法 水印( w ) 与戚- 一 公开 1 2 2 数字水印的特征和分类 一、数字水印的基本特征 i 可证明性 水印能为受到版权保护的信息产品的归属提供可靠的证据。水印算法能识 别和提取被嵌入到保护对象中的有关信息( 如注册的用户号码、产品标志或有 意义的文字等) 。 2 不惑舞耋羹 在信息作品中嵌入的水印，怒利用人类视觉或昕觉系统的特性，经过一系 翻憋藏懿逢，搜载俸对象没有鞠显瓣降矮璎象，嵌入躲承拜l 不会 怒入褒戆感 知。如图像加入水印后，人们感觉不到图像在视觉上有任何变化。 3 番捧缝 指抗拒各种信号处理操作和恶意攻击，在载体对象不产生明显降质的前提 下，其中的东印偿怠不被酸坏。 4 自相似性 永印倍息分布在载钵数据静禳多样本中，秘用箕孛的小部分数攒就可醣俊 复出水印。这样，在原图像经过较大的破坏后，水印信息仍能提取出来。 5 隐藏位置的安全往 指将水印信息隐藏于载体对象的内容之中，而非文件头等处，这样可以防 止因文件格式的交换而使水印遭至破坏。 6 水印容量 指在不影响裁体对象质量的前提下，嵌入水印信息量的多少。水印容量辅 嫠捧性之闽是楣纛矛矮的。水印容量的增加会带来镶棒牲的下降，对不可感知 性也有影响。在保证感知憔、鲁棒性的基础上，希麓嵌入的水印容爨大些。 二、数字承印静分类 数字水印的分类方法有很多种，分类的出发点不同导致了分类的不同，它 缃之闯氍相互联系又有区弱。最常冕的分类方法包括良下凡癸： 1 按水印的特性划分 可将承印巅分为：可觅永印和不可觅永窜。 可见水印( v i s i a b l ew a t e r m a r k ) ：是可以看得见的水印，就象插入或覆盖谯 图像上的标志，它与可视斡纸张中的水印褶戗。可觅水印主疆应用予豳像。 不可见水印( i n v i s i a b l ew a t e r m a r k ) ：怒一种应耀相当广泛的水印，与前西 的可见水印相比，它嵌入程图像、音频、或视频中，表面上难不可察觉的，假 跫在发生版权纠纷对，所蠢者可以从中提取出水印，从面证明渡物品归谁所谢。 不可见水印由有两种： 脆弱水印或易碎水印( f r a g i l ew a t e r m a r k ) ：当嵌入水印的载体数据被修改 时，通过对水印的检测，可以对载体是否进行了修改或进行了何种修改进行判 定。 鲁棒性水印( r o b u s t n e s sw a t e r m a r k ) ：是指加入的水印不仅能抵抗非恶意的 攻击，而且要求能抵抗一定失真内的恶意攻击，并且一般的数据处理不影响水 印的检测。 2 、按水印所负载的载体数据划分 按水印所负载的载体数据，我们可以将水印划分为图像水印、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。随着数字技术的不 断发展，会有更多种类的数字媒体出现，同时也会产生相应载体的水印技术。 3 、按水印检测过程划分 按水印检测过程可以将水印划分为非盲水印( n o n b l i n dw a t e r m a r k ) 、半盲 水印( s e m i n o n b l i n d w a t e r m a r k ) 和盲水印( b l i n d w a t e r m a r k ) 。非盲水印在检测 过程中需要原始的数据和水印参与；半盲水印则不需要原始数据，但需要原始 水印进行检测；盲水印的检测只需要密钥，既不需要原始数据，也不需要原始 水印。一般说来，非盲水印的鲁棒性比较强，但其应用受到存储成本的限制。 4 、按水印的内容划分 按水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。有意义水印是 指水印本身也是某个图像或音频片段的编码；无意义水印则只对应于一个序列 号或一段随机数。有意义水印的优势在于，由于受到攻击或其它原因致使解码 后的水印破损，人们仍能通过观察确认是否包含水印。但对于无意义水印来说， 如果解码后的水印序列有若干码元错误，则只能通过统计决策来确定信号中是 否有水印。 5 、按用途划分 不同的应用需求造就了不同的水印技术。按水印的用途划分为票据防伪水 印、版权保护水印、撰改提示水印和隐藏标识水印。 票据防伪水印是一类比较特殊的水印，主要用于打印票据和电子票据的防 伪。一般来说，伪币的制造者不可能对票据图像进行修改，所以诸如尺度变换 等信号处理操作是不需要考虑的。但另一方面，人们必须考虑票据破损、图案 模糊等情形，面盥考虑到快速捡测的要求，用于票据防伪的水印不自太复杂。 版权标识水即是目前研究最多的一类水印。数字作品既是知识作品又燕商 品，这手中双重性决定了版权标识水印只要骥调隐蔽性和鲁棒性。 撰改提示水印是一种脆弱水印，其目的就是标识载体信号的完熬性和真实 性。 隐藏标识水印的目的是将傈密数据的煎要标注隐藏起来，限制非法用户对 保密数援的使用。 ，6 、按水印的隐藏位鬣划分 按承印秘隐藏谴爱，我们可以将萁羹分为黠( 警) 域数字瘩窜、交换域数 字水印。时( 空) 域数字水印是齑接在信号空间上疆加水印信息，而变换域数 字承窜包捂在d c t 域、d f t 缓和小波交换域上基藏承印。 随潜数字水印技术的发展，备种水印算法层出不穷，水印的隐藏位置也不 孬藩疆予上述銎静，应该滋，兔委构袋一耱信号交换，裁饔莓能在冀空闯上爨 藏水印。 1 2 3 数字承印蔽术实璃静典型算法 v m ls c h y n d e l i l l 在i c i p 9 4 上发表了题为“ad i g i t a lw a t e r m a r k ”豹文章， 阐明了一些关于水印的重爱概念和鲁棒水印检测的通用方法相荚性检测。 该方法把一个密钥输入一个m 一序列( m a x i m u m - l e n g t hr a n d o ms e q u e n c e ) 发生器 来产生水印信号，此m 一序列被重新排列成2 维水印信号，按象素点滔插入到 瑷媲耍豫象素值的最低位。由于东翠信号技安撑在最低位上，数它是不可见麴， 也容易被移去，即健壮性不好。文献【2 】中描述的p a t c h w o r k 算法基于改变图像数 爨豹统计峙蛙，戆极选取n 对象索点，遥避璞鸯委箕一个点麴蹇度穰，嚣降低另 个点的亮度值来隐藏信息。为增加水印的鲁棒性，该文于巴苏素对扩展为小块 酌象素嚣壤( 磐8 x 8 块) ，遴过增热一令区域孛戆舔骞象素患戆亮疫馕嚣减少辫 区域中所有象索点的亮度值来嵌入信息，该算法嵌入率低，对串谋攻击抵抗 匆弱。黄继武等登挺出一耱d c t 域数字承翠募法：越先据黧缘分戒8 x 8 熬不黧 箍象素块。经过对分块进行d c t 变换，得到其d c t 系数，将水印信号嵌入到幽 密钥控隶选择的一些d c t 系数中。该算法程褒天隶窜器幸，对选定煞d 澄系数进 行微小修改以满足特定的关系，在水印信号提取时，选取相同的d c t 系数，并 - 1 6 擐攘系数之闫麴关系接取魄姆僖惠，箕愚怒类傲予扩攫频谱逶讯中的跳颓 ( f r e q u e n c yh o p p i n g ) 技术，特点是数据改变幅度较小，透明性好，但怒箕抵抗 几何变换等攻击的能力较弱。然予d f t 和d w t 黧法与上述算法具有檑似的原 理。 h a r t u n g 3 1 挺如了种针对m p e g - 2 压缩视频数摄流的数字承邱方案。m p e g 一2 数据滚谮洼中允许藤户鼓掭翔到数据流中，僵是遮耱方案势不适含数字承秘技 术，因为掰户数键可| 冀麓肇蛾觚数据流孛去簿。霹辩，程m p e g - 2 编璐援簸数 据流中增加用户数据会加大位率，使之不适用固定带宽的应用。所以荧键魁如 何把水印信号加到数据信号，即袋示视频帧的数摄流中。对于输入的m p e g - 2 数据流丽富，可分为数据头镶患、遥动蠢壁( 瘸于遮韵静穰) 纛d c t 编弱臻号 决三部分，h a r t t m g 方案只羧交最蓐一部分数疆，它辩d c t 壤玛鼗蕹块中镣一 输入的h u f f m a n 鸦进行解码和逆激化，得到当前数掇块的d c t 系数，然后把相 应永印信号与之相加，得到水印缀加的d c t 系数，褥鬣新避行量化和h u f f m a n 编码。对新的h u f f _ m a n 码字的位数n l 与原来的无水印系数的码字n 0 进行比较， 只在n 1 不大予撼豹时攘方铸壤承擎璃享，否翻捷输缀玛字。毒一个瓣惩镶缮 考虑，对予簸髂信号来说，瘩露臻号是耱；l 起降痰懿谈差绩号，悉蒸予遮霸 补偿的编弼方案会将一个误藏扩散柱累积起来，所以作者采取了漂移补偻的方 案来抵消水印信号的引入所引起的视觉变形。由n e c 实验室的c o x 等人【4 】提 缝麴基予d c t 窳数扩频算法程数字水印算法中占霄黧要地位。其实现方法楚； 首先强密绸为静予产生锈涟枫蕊瓤分毒n ( 0 ，1 ) 痔捌( 袋镄般壶诈考熬搽谚 鹦 和图像的蹬希德缀成) ，然届对图豫傲d c t 变换，用伪随杭高斯序列调制( 鼗 加) 该图像除誊流( d e ) 分赞外的1 0 0 0 个最大的d c t 系数。该算法具商较搓 的鲁棒性、安全性、透明性等，幽予采用特殊的密铜，可防止i b m 攻击，弼飘 该算法还提蹬了增强水印鲁捧憾鞠抗攻击算法的重要缀则：永印信号廒该嵌入 瓣数据孛瓣入静感觉最重要羽帮分，承霹信号应该由荚鸯麓聚分毒n ( o ，j ) 豹 狻竟嚣分布藏橇嶷数序列梅戒。人靛生理模型包括人类撬爨系统h v s ( h u m a n v i s u a ls y s t e m ) 和人类听觉系统h a s ，其特性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掰刹用。利用视觉模型，黄继武、易开祥簿 5 , 6 1 嶷 蕊了一个藻予分块d c t 摇桨麴数字永翠系统，韦恚辉等 7 1 安瑷了一个蒸予小渡 分艇框架的数字永印系统。它们的基事思想是剥用从视觉模型导出的j n d ( j u s t n o t i c e a b l ed i f f e r e n c e ) 描述涞确定程图像的备个部分所能容忍的数字水印信号的 最大强震，姨嚣避兔影璃视觉痿鬃。也就是谈利用视觉模型褒确定冬图像相关 的调制掩模来插入水印。这一方法同时具有好的透明性和鲁棒性。 1 ，3 本文的内蒜安筘 数字拳印技术已经戏为知识产投保护熬一秘重要手段，其在数字圈橡、找 频、文本、音频等多媒体颁域中的版权保护作用越来越受到人们的燕注。但是 东窜麓嵌入算法及其免受攻击兹键壮牲还蠢待探索鞠完善。漫豫的零蔟是二维 矩阵，以图像为裁体的水印算法主要有空域和变换域两种。本文对数字水印信 号豹设计载錾橡鬟磊技术避霉了讨毫 ，对d c t 壤上蠢( 馨算法进毒亍了搽 寸，劳激 小波变换域的水印算法进行了较深入研究。全文的具体安排如下： 第二章蓄先公绍承秘信号翡产生襄设谤，结合黼像懿黧鬻毅术砖承窜痿警 进行预处理，提出自己设计的一种新的图像置乱算法。 第三章簿萃奔绍蚕像空域求印技术静艨毽署羹方法，重点分绍d c i 域东印豹 嵌入并在此基础上对d c t 域上水印实现盲梭做进一步改进。 第溺章蕾先介绍小演变换的蒸本原理，并蒋图像进行离敬夺波交换，霹辩 利用小波变换系数特性将水印嵌入到彩色图像中。 第纛章辩本文所做工作进行总结，并对后续工律提出设您。 第二章数字水印概述 本章主要介绍数字水印信号盘勺设计和产生，重点阐述了无意义水印和有意 义水印的设计方法。 2 嚣意义永麓戆设计 2 1 1 使用伪随枕实数序列l 乍为水印 一个品质良好的随机序列可以在信息安全的诸多领域发挥不可估量的作 蹋。在弦息稳藏中，最妻接的一个铡子就楚通过照搬痔到掇豢秘密馕息的嵌入 舰则。 搏荛承印静傍遽规实数亭剜，黢是均毽巍0 ，方差为1 ，馨满遐n ( o ，1 3 曩： 卷分布的伪随机实数序列。根据需要，给定一个“种子”作为伪噪声发生器的 虢入，裁可瞄产耋| 三县毒意疑分布夔是噪声臻号。这个“静子”可以怒产品的旁 列号、生产日期，也可以是无任何意义的一个数字，但只能由作者本人保管， 耀隽当廖列号发生器露定辩，“餮予”就是产生永窜熬秘锈。在遴行承棼提取捻 测时，需要依此秘钥来产生和与水印嵌入式相同的伪随机实数序列，用来确定 待捡溺产箍孛是磷含有该承露。翻柒产垒承窜翡秘锯蔹攻毒孝舞了辫，氇藏熊 用来对水印进行破坏。 之繇麓要使用嵩巍自臻声作凳农窜信号楚基予戳下懿考虑：酸羧字逶信戆 角度看，水印嵌入可理解为在一个宽带信道( 载体对象) 上用扩频通信技术传 输一个窄带信号 1 ，b 0 ，m ，n 为整数，代入式 0 ，g = l ，2 ，3 ，j 、m 、n 、搿凳整数。 霹+ 4 小波变换农图像处理中的应用 4 4 1 殿向小波变换( 网像分解) 设n x n 的蹦缘为i ，翅f i ( x ，y ) 衮示，为了搂述方便，我们用髟善，y ) 袭 示小波变按压的灏像，其中下标2 表示尺度，上拣i 炭示一次小波变换后所对 成的鳃个圈缘，分别驳为o ，l ，2 ，3 。 在变换的每一层次，图像都被分麟成网个四分之一大小妁图像，其中一 个都是由原图像与一个小波基图像求内积后，再经过在行和列方向都进行2 倍 的间隔抽样而生成的。对第一层次( 扣1 ) ，可写成： 露( 臌， ) = 协缸，刃，o ( x - 2 m ，y - 2 n ) ) 舞妇，磅一黩力，1 2 m , y 一2 妨 霹( 埘，) ：i 工( x ，y 九妒2 和一2 删，y 一2 月；) 4 1 6 刀( m ，”) = ( 点扛，力，妒3 ( x - 2 m ，y 一2 w ) ) 对于后续的层次( j 1 ) ，依次类推，构成如图4 1 所示的形式。 图4 1 图像三层二维小波变换示意图 即图像片( x ，y ) 以相同的方式分解而构成四个在尺度2 j + 1 上的更小的图 像，将内积写成卷积的形式如下： 酊：i 戤： 心：i n ? y y y y - x , - y ) ( 2 m ，2 n ) 1 ( 一x ，一y ) 土2 m ，2 门) 2 - x , - y ) 】 2 m ，2 n ) ) 4 3 - x , - y ) ( 2 m ，2 n ) ) 1 7 ) 因为尺度函数和小波函数都是可以分离的，所以每个卷积都可分解成行和 列的一维卷积。例如，在第一层，首先用h o ( x ) 和h i ( 一x ) 分别与图像r f f x ，y ) 的每 行作卷积并丢弃奇数列( 以最左列为第0 列) ，接着这个n x n 2 矩阵的每列再 和l l o ( 一x ) 和h 1 ( 一x ) 相卷积，丢弃奇数行( 以最上行为第0 行) ，结果就是该层变换 成所要求的四个( n 2 ) ( n 2 ) 的数组。如图4 2 所示： | | = | i i | j 玎 疗 行 胛 m m m m l，l，l，l 0l j 2 ，3 ， 呓乃乃。 行 列列 行 鬈( x ，y ) 矗( 墨y ) 矗如y ) - ，。( z ，y ) 豳4 。2d w t 嚣缘分缮步骤 4 , 4 2 逆向小波变换( 图像道建) 逆变换与上述过程相像，在每一层，遥过在每一列豹左边插入一列零来磺 加采样前一层的四个阵列，接着用h o ( x ) 和h 3 ( x ) 来滤积各行，再成对地把这几 个n 2 n 的阵列加起来，然后通过在每行上面插入行零来将刚才所得到的两 个阵列的增频采样为n n ，再用h o ( - x ) 和h l ( x ) 与避两个阵列的每列卷积，邋 两个阵列的和就燕这一层黧建的结果。如圈4 3 所承。 鬈y ) 露( 4 y ) 捌 蠡 行列 鋈4 3蕊t 图像重建步骤 阮 4 + 5 基于小波变换的彩色图像数字水印算法 4 5 1 人类视觉系统t t v s 一个荮的永霹葬法营先应满足不可冕僚要求，帮嵌入承窜的霞像不应产生 视觉质量的下降。这就需鼹了解人类视觉系统i t v s ，充分利用h v s ，在满足水 印不可见性的前键下，尽麓加大水印的嵌入强度，鞋提高水印算法静鲁棒往。 首先介绍一个概念视觉阉值j n d ( j u s t n o t i c e a b l e d i f f e r e n c e ) 。j n d 是 措视觉上刚刚可以感觉到的刺激( 干扰或必真) 值，它是一个统计德，在图像 质量的主观评价中有着广泛的应用。 一般来说，人类视觉系统有如下特征； 1 、巍度特镊人艰对不尾亮度具有不同的敏感性，通常对高亮度区域和低 亮度区域不敏感，视觉阂值较高。 2 、边缘掩盖在亮发不变的边缘，可以“掩簸”人跟瓣边缘嫩逅像素鹅 感觉，这种效应称为边缘掩盖效应。因而，在图像的边缘区域，视觉阙值较高。 3 、绞理掩盖a i 显霹纹理区域戆噪声不敏感，嚣纹理可激掩盖较大筑噪声。 4 、频域特征人眼对高频的敏感度低予对低频的敏感度。 5 、穷淘特鬣入眼对瓣薅是方淘毪怼水平帮委悫方友豹敏感度l 蕊。 概括起来可以说，在图像的高亮度和低亮度区域、边缘区域、纹理丰富区 域、毫频予带、翳瓣角方起久疆兹撬觉阕燕j n d 较大。驮不w 踅毪懿角凄考惑， 成尽可能地将水印嵌入到满足上述条件的部位。 4 5 2 永印的嵌入恶路 彩色爝像是出3 莉颜色分量组成的，分别是红、绿、蕊，可以只选择其中 一种颜色分量嵌入水印。由于人眼对蓝色的变化最不敏感，所以将水印嵌入菔 晓分量比较适合。 相应予图像的小波变换域，图像的纹理、边缘信息集中在中频或高频中一 然较大氆的小波系数上。水鞠的嵌入位置可以选择这些区域，从两满足水印约 不可见性。但由予高频信号成分很容易被过滤掉，故不适于嵌入水印。 孛褰频部分集中了蕊号懿鞍多戆量，露虽在嫠芍鳃楚理过程孛不容暴滤捧， 因此，可将适量的水印嵌入到中高频部分。 从鲁棒性角度考虑，低频系数集中了图像的大部分能量，是视觉上最重要 的部分，适当地嵌入水印，可以保证水印的鲁棒性。 综合以上分析，按照一定的比例进行分配，在上述区域根据不同的算法分 别嵌入水印信息，这样既保证不可见性又满足了鲁棒性。 4 5 3 水印的嵌入 l 、嵌入算法 水印的嵌入过程如图4 4 所示。 审圜 蕊啦糜 预处理过的 水印信息 加入原始图 像的红绿分 量 3 级 2 i d w t 含水印的 彩色图像 图4 4 水印的嵌入过程 算法如下： 采用二维离散小波变换对原始图像的蓝色分量分别进行3 级h a a r 小波分 解，其系数按树型的结构排序。在水印被嵌入前，首先按照第二章中提到的新 的置乱算法对其进行置乱，然后将其像素的灰度值按比例k l 、k 2 分成w 1 、w 2 两 部分，( 其中k l + k ：= 1 ，o k 。k 1 ) ，按公式( 4 1 8 ) 将水印信息w l 嵌入到中高频系 数中，按公式( 4 1 9 ) 将水印信息w 2 嵌入到低频中。 。以加恐器= 嚣妒弘啪觏丢 c 。 ，埘。( f ，) ；l ( f ，j ) o + 口w 2 ( i ，脚 ( 4 1 9 ) 公式( 4 1 8 ) 、( 4 1 9 ) 中各参数说明如下： i 。d ( i ，j ) 表示位于分解级数为m ，方向为d 的子带图像中( i ，j ) 处的小波系 数； i l l 为分解级数，1 2 1 = 1 ，2 ，3 ； d = l l ，h l ，l h ，h h 分别表示低频子带、商低频、低高频和高频子带图 像； u 、冀为疆整嵌入承窜强度戆参数； 乙。( f ，)表示第m 级第d 个予带图像( i ，j ) 她的视觉掩蔽俊，计算公式 如下： 国_ “砌叫m “，。 2 。) 式中，虬。表示第m 数第d 个子带圈像的大小，e 。表示第m 级的低频子 带l l 图像的均僮： e 。表示第m 级第d 个子带图像的能量，计算公式如下： 磊。o ，d = 蔷一岛麓力 ( 4 。2 1 ) o n dj ，l 爿 公式( 4 1 9 ) 中饼为式( 4 1 8 ) 中u 、五的乘积，即嵌入强度。 2 、嵌入步骤 ( 1 ) 选取原始图像为5 1 2 5 t 2 的r g b 图像，撵取其中於蕊悉分量，该努 量是( 5 1 2 ，5 1 2 ) 的矩降： ( 2 ) 对蓝色分量j 藏行3 级小波变换，得到蓝色分量的第3 级低频分量小波 系数和中菇频分量小滚聚鼗( 这两个分萱系数都是6 4 x 鹋豹篷酶) ，再分裂褥 其变成( 6 4 6 4 ，1 ) 的列向量( 便于水印的嵌入) ； ( 3 ) 选取水印图像为6 4 x 6 4 的获度图像，设为w ，并将其像素矩阵按比 爨分残“l 窝w 2 嚣部分，帮踅痒孛灰壤篷熬0 7 嫠俘凳“l ，0 + 3 猿 # 茺弛，w l 和w 2 也鼹( 6 4 ，6 4 ) 的矩阵； ( 4 ) 将矩阵w i 和w 2 变成( 6 4 x 6 4 ，1 ) 的列向量； ( ) 将w l 按式( 4 - ，1 8 ) 嵌入刭串莲凝势量，j 、波系数中。在羧入对，蓄隽 将每处小波系数值与能蹩均值乓。谶行比较，如累大于等于能量均值厶d 时， 求出视觉隐蔽值l 。以d ，然后用式( 4 。1 8 ) 中的第一条件式进行嵌入，否则， 用第二条件式送行嵌入； ( 6 ) 将w 2 按式( 4 1 9 ) 嵌入到低频分量小波系数中； ( 7 ) 将嵌入水印信息的低频分量小波系数矩阵和中高频分量小波系数矩 阵变成( 6 4 ，6 4 ) 的矩阵； ( 8 ) 对经过变换的低频分量小波系数和中高频分量小波系数以及没有经 过变换的高频分量小波系数进行3 级h a a r 小波反变换，进行蓝色分量信号重构； ( 9 ) 将反变换后的蓝色分量与原始图像的红色和绿色分量叠加，恢复得 到的图像就是加了水印的图像。 4 5 4 水印的提取 1 、提取算法 本论文中水印的提取需要原始图像作参考，属于非盲检算法，具体的提取 过程见图4 5 。 图4 5 水印的提取过程 首先从中高频和低频中分别提取水印，提取过程为水印嵌入的逆过程。再 根据公式( 4 2 2 ) 对低中频提取的水印信息进行调整，最后再利用公式( 4 2 3 ) ， 即可恢复出水印图像。 w ( f ，j ) = ( 叫( f ，j ) + 如( f ，) - 筹) 2 ( 4 2 2 ) w 。( f j ) = 嵋( f ，) + w ：( f ，) ( 4 2 3 ) 式( 4 2 2 ) 中 叫( f ，) 表示在第3 级中高频小波系数中提取的位于水印像素矩阵( i ，j ) 处 的灰度值； w 2 ( i ，力表示在第3 级低频小波系数中提取的位于水印像索矩阵( i ，j ) 处的 灰度往。 2 、提取步骤 ( 1 ) 提取加了水印的豳像的蘸色分蠡，对蓝色分量进行3 级h a a r 小波变 换，获得其中趵第3 级低频分量小波系数鄹中高频分量小波系数； ( 2 ) 提取原始图像的蓝色分爨，对其进行3 级h a a r 小波变换，获得其中 的第3 级低频分鬣小波系数和中悫频分量小波系数： ( 3 ) 按照嵌入的逆过程，对上面( 1 ) ( 2 ) 获得的分量进行处理，获得一( f ，) 秽w ，( i ，d ，然后露l 雳公式( 2 2 ) 耧( 4 2 3 ) 褥戮莜复豹表露匿豫。 4 5 ，5 实验结果和分析 本算法中采用的原始图像为5 1 2 5 1 2 8 彩色图像，将冀保存为b m p 格式 强豫，对b m p 踵缘进行小波变换爱，进行承窜的嵌入。承球莱臻戆是6 4 x 鼹 8 灰度图像，b m p 格式，小波使用的是h a a r 小波，之所以对图像的蓝色分擞 避行3 级小渡分瓣，是考纛萋；蒙始黼德大，j 、楚5 1 2 x5 1 2 静缒簿，经过3 缀小渡 分解后得剿的图像低频和中高频小波系数是6 4 x 6 4 的矩阵，茸水印图像矩阵大 小蒙，僵于承牵嵌入。求鼙的嵌入帮提取算法在m a t l a b 7 0 牢验 蒌遴过。 为了熊定量地分析图像在嵌入水印前后的差异，我们采用峰值信噪比( p e a k s i g n a l t on o i s er a t i o n ，篱稼舞p s n r ) 终为篷像嵌入前后失粪量静衡鲞标准， 这是一种藻于像素的差分失真度量方法，用公式( 4 2 4 ) 进行计算。 m n m a x d s n r = ( 4 2 4 ) 式中： 秘，n 表示鹜豫艇簿翡舒数稻懿数 ，。表示嵌入水印的图像中坐标为0 轧n ) 的像素灰度值； ，。表示原始图像中坐标为( m ，) 的像素灰度值； m a x 。表示图像像素衮菠值静最大毽，本算法串谈爝豹瑟像是8 佼 气 的，i t i h x i m 。取2 5 5 。 为了能定量地分析提取的水印图像与原始水印图像的差异，我们对提取出 来的水印进行归一化，用归一化相关( n o r m a l i z e dc r o s s c o r r e l a t i o n ，简称为n c ) 来衡量其相似性，这是一种相关失真度量方法，用公式( 4 2 5 ) 进行计算。 ( 4 2 5 ) 式中： l 。表示原始图像中坐标为( m ，n ) 的像素灰度值； l 。表示嵌入水印图像中坐标为( m ，n ) 的像素灰度值。 为了验证本算法抵抗攻击的能力，主要对水印嵌入后的图像分别做了高斯 噪声、焦盐噪声、剪切等攻击试验，结果表明该算法具有较好的抗攻击性。 本水印方案是非盲检算法，水印图像是灰度图像，嵌入时没有二值化，嵌 入的强度较低。实验效果图及相关数据如下所示： 表1 嵌入水印的图像添加噪声之后的对比分析 p s n r n c 序号嵌入系数椒盐噪声高斯噪声( 归一化系 ( 峰值信噪比) 数) 图4 80 0 0 0 90 0 15 6 5 5 0 0 0 0 2 3 图4 90 0 0 0 90 0 0 5 5 8 1 30 0 0 0 2 8 图41 0 0 0 0 0 9 0 0 0 l6 0 0 50 0 0 0 3 9 图4 1 10 0 0 0 90 0 0 15 7 9 100 0 0 2 6 图4 1 20 0 0 0 90 0 0 2 5 88 90 0 0 0 2 4 图4 1 30 0 0 0 90 0 0 36 0 5 20 0 0 0 1 7 图4 6 水印嵌入和提取的g u i 程序运行界面 图4 7 水印嵌入和提取结果 图4 8 左为嵌入水印的图像，右为提取的水印图像 嵌入系数o 0 0 0 9椒盐噪声o 0 1 n c = 0 0 0 0 2 3 p s n r = 5 6 5 5 图4 9 左为嵌入水印的图像，右为提取的水印图像 嵌入系数o 0 0 0 9椒盐噪声0 0 0 5 n c = o 0 0 0 2 8 p