（计算机应用技术专业论文）鲁棒性图像水印算法研究.pdf

辽j 师范人学硕十学位论文 摘要 | i | | i i l l i l | | i i | 川1 i | l | | i i | | 1 f y 1 7 9 5 4 7 1 随着多媒体技术与网络技术的飞速发展，人们获取信息也变得越来越方便快捷。然 而科技的发展在给人们带来方便的同时，也出现了许多迫切需要解决的问题，如在网络 上传输数据文件或作品时，恶意的个人或团体，有可能在没有得到作品所有者的许可下， 十分容易地拷贝和传播有版权的内容。如何有效地防范对信息的非法复制和传播，成为版 权保护中的一个重要问题。数字水印作为媒体知识产权保护的一种有效方法，近年来被 广泛关注。 本文针对数字图像水印，主要做了如下的研究工作： 1 通过对s v m 特性以及数字图像第二代水印算法的研究分析，提出了一种基于支 持向量机的鲁棒盲水印算法。该算法首先用多尺度h a r r i s l a p l a c e 检测算子从载体图像 中提取出稳定的特征点；然后根据特征自适应确定局部特征区域，在特征区域选择一些 点作为嵌入水印的点，结合图像的邻域相关性，根据灰度图像特点，选取特征向量作为 s v r 训练模型，进而利用s v r 进行预测，调节嵌入点的象素值进行水印的嵌入和提取。 实验表明，用该技术嵌入水印后的图像具有很好的图像感知质量，对常规信号处理和去 同步攻击特别是j p e g 压缩具有较强的鲁棒性。 2 水印技术在一些应该限制检测能力的应用中，我们主要关注的足防止别人解读出 水印的具体含义。这就需要解决水印的检测和嵌入的约束性问题，即水印的安全性问题， 同时对数字水印算法的安全性提出了更高的要求。将可视密码学引入到水印的预处理 中，提出了一种c o n t o u r l e t 域的安全性较高的图像水印算法。该算法首先根据可视密码 理论将水印信息隐藏到一定数目的图片中，选取其中任一图片作为水印，然后对载体图 像进行分块，通过聚类找出适合嵌入水印的块，并进行c o n t o u r l e t 变换，在变换系数的 最大奇异值上嵌入水印。水印提取时只需用特定数目的图片对提取出的信息进行叠加， 其过程无需大量计算和密码学知识。实验表明，该算法还具有抵抗噪声、滤波、j p e g 压缩等常规攻击和抗剪裁等功能。 关键词：数字水印；h a r ris l a p l a c e 角点检测；回归型支持向量机；可视密码学； c o n t o u rl e t 变换 鲁棒性图像水印技术研究 t h er e s e a r c ho fr o b u s ti m a g ew a t e r m a r k i n ga l g o r i t h m a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fm u l t i m e d i aa n dn e t w o r k ，w ec a ng e ti n f o r m a t i o nm o r e a n dm o r ec o n v e n i e n t b u tw h e nt h ed e v e l o p m e n to ft e c h n o l o g yb r i n g sc o n v e n i e n c et ou s ，i t a l s ob r i n g si ns o m ed i f f i c u l t i e st os o l v e f o re x a m p l e ，w h e nw es e n dd a t af i l eo rw r i t i n g s t h r o u g hn e t w o r k ，i l l e g a l i n d i v i d u a lo rc o m m u n i t ym a yc o p yo rs p r e a dt h ec o p y r i g h t a b l e w o r k se a s i l yw i t h o u tp e r m i s s i o no ft h ea u t h o r h o wt oa v a i l a b l yp r e v e n ti l l e g a lc o p y i n ga n d s p r e a d i n gi sa ni m p o r t a n tp r o b l e mi nc o p y r i g h tp r o t e c t i o n r e c e n t l yd i g i t a lw a t e r m a r k i n gi s n o t i c e db r o a d l yb e c a u s eo fi t sb e h a v i o ri nt h ep r o t e c t i o no fm u l t i m e d i ac o p y r i g h t t h i sp a p e rm a i n l yr e s e a r c h e si n t ot h ei m a g ew a t e r m a r k i n g ，a sf o l l o w i n g 1 i nt h er e s e a r c ho ft h eb e h a v i o ro fs v ma n dt h es e c o n dg e n e r a t i o nw a t e r m a r k i n g ，a n e wr o b u s tb l i n dw a t e r m a r k i n gs c h e m eb a s e do ns v mi sp r o p o s e d f i r s t l y ，t h em u l t i - s c a l e h a r r i s - l a p l a c ed e t e c t o ri su t i l i z e dt oe x t r a c tf e a t u r ep o i n t s ，a n dt h e nt h el o c a lc h a r a c t e r i s t i c r e g i o n sa r ea d a p t i v e l yc o n s t r u c t e da c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i cs c a l et h e o r y ，s e l e c ts o m e p o i n t sf r o mt h er e g i o n sa se m b e d d e dp o i n t s t h ew a t e r m a r k i n ge m b e d d i n ga n de x t r a c t i o n a c h i e v eb yu s i n gap r e o p e r a t i o n a lt e c h n i q u eb a s e do ns u p p o r tv e c t o rr e g r e s s i o nm o d e lt o a d j u s tt h ev a l u e so ft h es e l e c t e dp i x e l s t h em o d e li st r a i n e db yl e a r n i n gt h er e l a t i o n s h i p b e t w e e nt h es e l e c t e dp i x e la n ds t a t i s t i c a lf e a t h e r so fn e i g h b o r i n ga r e a e x p e r i m e n t a lr e s u l t s s h o wt h a tt h ep r e s e n t e ds c h e m eh a sg o o di m a g ep e r c e p t u a lq u a l i t ya n dh i g hw a t e r m a r k r o b u s t n e s st oc o m m o ni m a g ep r o c e s s i n go p e r a t i o na n dr e s y n c h r o n i z a t i o na t t a c k s ，s p e c i a l l y ，t o j p e gc o m p r e s s i o n 2 i nt h ed o m a i no fc o n f i n ed e t e c t i n gw a t e r m a r k i n g ，w em o r ec o n c e r nt op r e v e n to t h e r s u n s c r a m b l i n gt h em e a n i n g so ft h ew a t e r m a r k i n g i ti sn e c e s s a r yt os o l v et h er e s t r a i n tp r o b l e m i nt h ew a t e r m a r k i n ge m b e d d i n ga n dd e t e c t i n gm e a n l yt h es e c u r eo ft h ew a t e r m a r k i n g t h i s c o m e su pw i t hh i g h e rs e c u r ed e m a n dt ow a t e r m a r k i n ga l g o r i t h m s oam o r es e c u r ei m a g e w a t e r m a r k i n gs c h e m ei sp r o p o s e du s i n gt h e v i s u a lc r y p t o g r a p h yi nt h ep r e t r e a t m e n to f w a t e r m a r k i n g f i r s t l y ，t h ev i s u a lc r y p t o g r a p h yi su t i l i z e dt oh i d et h ew a t e r m a r k i n gi n t o c e r t a i np i c t u r e sa n do n eo fe n c r i p t i v ep i c t u r e si sc h o s e na sf i n a lw a t e r m a r k i n g t h e n ，s o m e s u i t a b l eb l o c k ss e l e c t e db yf u z z yc l u s t e rf r o mt h ed e o r i g i n a li m a g ea r em a d ec o n t o u r l e t t r a n s f o r m i n g t h ew a t e r m a r k i n gi s e m b e d d e do nt h em a x i m a ls i n g u l a rv a l u e so ft h e c o e f f i c i e n t s t h ew a t e r m a r k i n gd e t e c t i o ni sa c h i e v e dj u s tb ys u p e r p o s i n gt h ed e t e c t e d i n f o r m a t i o na n dt h ec e r t a i np i c t u r e s t h ep r o c e s s i o nn e e d n tag r e a td e a lo fo p e r a t i o n sa n d l o t so fc r y p t o g r a p h yk n o w l e d g e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r e s e n t e ds c h e m ea l s o 辽宁师范人学硕士学位论文 h a sh i g hw a t e r m a r kr o b u s t n e s st oc l i p p i n ga n dc o m m o ni m a g ep r o c e s s i n go p e r a t i o ns u c ha s n o i s ea d d i n g ，f i l t e r i n g ，j p e gc o m p r e s s i n g k e yw o r d s ：d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ；h a r r i s l a p l a c ed e t e c t o r ；s u p p o r tv e c t o rr e g r e s s i o n ( s v r ) ； v i s u a lc r y p t o g r a p h y ；c o n t o u r l e tt r a n s f o r m i i i 鲁棒性图像水印技术研究 目录 摘要i a b s t r a c t i i l 绪论1 1 1 论文选题的背景和意义1 1 2 数字水印的研究现状2 1 3 图像水印技术发展所面临的问题3 1 4 论文组织结构4 2 数字图像水印的理论基础6 2 1 数字图像水印的概念和特点6 2 2 数字图像水印系统的基本框架7 2 3 图像水印性能的影响因素8 2 4 数字图像水印的评价方法9 3 一种基于支持向量机的鲁棒盲水印算法1 2 3 1 引。言1 2 3 2 基础知识1 2 3 2 1 回归型支持向量机1 2 3 2 2h a r r is l a p l a c e 角点检测1 4 3 3 本章算法1 5 3 3 1 水印的产生：1 5 3 3 2 特征点提取：1 6 3 3 3 水印嵌入过程：1 6 3 3 4 水印提取：1 7 3 4 实验结果及分析1 7 3 5 结论1 9 4 一种可视密码学的c o n t o u r l e t 域图像水印2 l 4 1 引言2 1 4 2 基础知识2 1 4 2 1 可视密码共享方案2 l 4 2 2c o n t o u r l e t 变换2 2 4 3 本章算法2 5 4 3 1 用可视密码学技术对水印的预处理2 5 辽宁师范大学硕士学位论文 4 3 2 嵌入位置的选择 4 3 3 水印的嵌入 4 3 4 水印的提取 4 3 5 水印原图的恢复2 7 4 4 实验结果及分析2 7 4 5 结论3 0 结论3 1 参考文献3 3 攻读硕士学位期间撰写和发表的学术论文情况3 6 致谢3 7 辽j 。师范人学硕十学位论文 1 绪论 1 1 论文选题的背景和意义 自上世纪九十年代以来，计算机技术以及网络、通信技术的快速发展，标志 着人类迎来了全球性、开放性以及资源可共享的信息时代。信息时代拉近了人与 人之间的距离，使人们之间的沟通变得高速便捷，人们无需跋涉奔波便可以轻松 地获取对方的消息，无需面对面也可以进行谈判贸易。数字产品( 诸如数字图像、 视频、音频等) 作为网络信息传递的媒介，也就得到了广泛的应用。但数字信息 的随意复制、传递在给我们带来便利的同时，也为不法者提供了有机可乘的便利。 如在网络上传输数据文件或作品时，恶意的个人或团体，有可能在没有得到作品 所有者许可的情况下，十分容易地拷贝和传播有版权的内容：公司诉讼、军事机 密、商业数据等重要信息在传递时容易遭到未授权人的恶意篡改、仿造等。如何 有效地防范对信息的非法复制和传播，成为信息安全领域的一个研究热点【l 】。 目前，对多媒体信息的保护主要分为两个部分：一是版权保护，二是真实性 ( 内容完整性) 保护，即认证。然而传统的加密系统只能在数据传输过程中起到保 护作用，当数据被接收且解密后，便随之丧失了保护功能。密码学中的认证方法 对多媒体信息的保护也显得力不从心：一方面密码学中的认证方法不允许一个比 特的不同，而数字信息的真实性认证却需要容许一定程度的失真：另一方面，密 码学中的认证方法需要另外保存信息认证码( m a c ) ，而多媒体信息的认证常常需 要将认证信息直接嵌入到多媒体信息的内容中，不用另外保存认证信息【1 1 。 为了解决以上的问题，人们提出了数字水印技术( d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ) 。所 谓数：水印就是将数字水印信号嵌入到图像、文本、视频和音频等数字媒体中， 并且在需要时，通过水印检测技术能够提取出水印，来确认内容的原创存和! j ! j 买 者、信息内容是否完整真实、以此作为衡量媒体版权归属和追究非法侵权行为的 证据等。这里用的水印信号可以是作者的身份标识、产品同期、商标和使用权限 等数字信息。水印通常是不可见的，即我们无法用肉眼分辨出水印嵌入前后多媒 体信息质量的差别，并且嵌入水印后的多媒体信息在经历一些人为处理和破坏时 仍然能安全有效的被提取出来。由于数字水印技术在防伪、认证、完整性、保障 数据安全和防篡改等方面的有效性，一经提出便引起了人们的广泛关注，如今已 经成为了一个研究热剧2 。 鲁棒性图像水印技术研究 数字水印技术是一种涉及密码学、计算机视觉、编码学、模式识别、图形图 像处理、数据压缩、概率论、信息论等领域的交叉性应用技术。它与这些领域的 研究发展相辅相成，互相促进。因此，数字水印技术的发展必定对相关领域的发 展起到重要的推动作用。 1 2 数字水印的研究现状 自1 9 9 0 年t a n a k a 等人发表第一篇关于数字水印的论文1 3j 丌始，数字水印技 术便引起了众多学者的研究热情。1 9 9 4 年，一篇题目为“ad i g i t a lw a t e r m a r k 1 4 1 的 论文中首次提到了“数字水印”这个概念，从此数字水印技术萨式成为了学术界 研究的一个重要的课题。 从第一篇探讨水印的论文问世到现在仅仅2 0 年的时问里数字水印技术得到 了快速的发展，有关水印方面的文章是层出不穷，其研究方向和涉及的领域也是 越来越广泛。根据数字水印的特性大致可以分为鲁棒性水印( r o b u s t w a t e r m a r k i n g ) 、脆弱性水印( f r a g i l ew a t e r m a r k i n g ) 和半脆弱性水印( s e m i f r a g i l e w a t e r m a r k i n g ) = 种类型。脆弱水印技术主要用于检测数字产品内容的完整性，即 检测是否被篡改或破坏，并对其进行定位，它是解决数字产品内容保护的有效方 法。鲁棒性水印主要用于数字产品的版权保护，与脆弱性水印相反，鲁棒水印具 有很强的鲁棒性，即它要求所嵌入的水印信息能够有效的抵抗各种常见的信号处 理( 如压缩、各种滤波、叠加噪声、裁剪、几何失真等等) ，这类水印目前研究 得比较多，且有些已经开始在同常的数字产品版权保护中得以运用。半脆弱水印 介于鲁棒水印和脆弱水印之间，它是一- + 中i i 承受合理失真，但会被不合理失真损 坏的一类数字水印。 数字水印技术自出现以来，由于其在信息安全和经济上不可替代的作用，世 界各国的科研机构、大学也有一些商业集团都积极地参与或投资支持这方面研究 工作。如美国财政部、美国洛斯阿莫斯国家实验室、美国海陆空研究实验室、美 国版权工作组、欧洲电信联盟、日本n t t 信息与信息系统研究中心、德国国家 信息技术研究中心、剑桥大学、麻省理工学院、瑞士洛桑联邦工学院、南加利福 尼来大学、p u r d u e 大学、西班牙的v i g o 大学，微软公司、菲利浦公司、朗讯贝 尔实验室、同立公司、i b m 公司、n e c 公司和s o n y 公司等1 5j 都在进行这方面的 研究工作。由于这些机构出色的科研工作，数字水印已从最初的简单叠加技术发 展为涵盖诸多领域的综合性、高科技的新兴热门技术。 目前，国内一些科研机构也积极地投入到了数字水印的研究中来。1 9 9 9 年 1 2 月1 1r ，我国信息安令领域召丌了第一届信息隐藏学术研讨会( c i h w ) ，对国 内水印技术的研究与应用起到了非常大的推动作用。2 0 0 0 年1 月，由中科院自 辽宁师范人学硕士学何论文 动化所模式识别国家重点实验室和国家“8 6 3 ”智能机专家组，组织召开了数字 水印学术研讨会，各个与会单位和学者分别报告了自己的研究成果。在理论方法 上，国内的研究进展已与世界水平相差不远。 国内外学术界已经掀起了水印研究的热潮。而且有关水印的文献还在大幅度 增长，相关的研讨会议也是越来越多，一些商业机构己把一些水印系统投入到了 商业运营，一些国际标准项目( 如欧洲的t a l i s m a n 和o c t a l i s 项目) 也已启动 发展实用的数字水印算法，m p e g 4 数字视频压缩标准和d v d 工业标准也采用 了水印机制。 ， 在理论研究取得可喜成果的同时，各大公司机构针对水印在实际生活中的应 用也做了勇敢的尝试。例如2 0 0 5 年7 月，花旗研究院就推出了一款爱国者数字 水印数码相机。相机内置入了数字水印芯片，将数码十h 机与数字水印技术完美结 合起来，拍照的同时，对所拍摄的图像进行水印的嵌入，以此来保障照片的版权 归属。这说明我们在水印方面的研究已经取得了一定的成果并向着规模化和商用 化的方向发展。相信随着越来越多公司的参与，水印技术的发展会越来越成熟， 创造出更多的商业价值。 1 3 图像水印技术发展所面临的问题 虽然数字水印的研究如火如荼，成果也很显著，但现阶段数字水印技术要想 取得突破性的进展并获得更大的实用价值还面临着许多的难题，我们以图像载体 为例讨论下水印技术现阶段所面临的最严峻的问题。 数字水印技术作为多媒体信息安全以及版权保护的重要手段，必然在应用时 会受到各种各样的攻击，能否抵抗各种攻击已成为对数字水印技术的一项基本要 求，也是近几年水印研究的重要内容。目前图像水印的算法通常能抵御一般的攻 击如j p e g 压缩、低通滤波、高斯模糊、图像增强、锐化等，但在遭到几何攻击 时水印的性能就大大下降。几何攻击是指那些破坏或改变了图像中像素点的相财 位置使原始水印与含有水印图像的相对位置发生改变，从而使得检测算法检测不 出水印，诸如旋转、缩放、平移及剪切等操作。大多数鲁棒图像水印所面临的最 大问题就是几何攻击，攻击者只需对目标图像做轻微的变化就可以使嵌入其中的 水印信息失效。 目前，抗几何攻击的水印算法大体上可以分为两类。 ( 1 ) 一类是基于几何不变量的水印算法，即从原图像中找到具有几何不变性 量用来隐藏水印，该类算法主要分为基于不变域和基于不变特征两种。 基于不变域的算法以傅立叶变换( f f t ) 和对数极坐标变换( l p m ) j ( h 结合来 寻找几何变换域的算法为代表1 6 j 。其原理为：空域中的旋转与比例缩放对应对数 鲁棒性图像水印技术研究 极坐标中的平移变换，而傅立叶变换对幅度谱而占具有平移不变性。其优缺点： 抗几何攻击的效果比较好但这种算法由于要经过对数极坐标变换和傅立叶变换， 其时间复杂性较高，反变换的误差较大。 基于不变特征的算法以特征点法【_ 7 1 为代表。特征点算法又叫第二代水印算 法。其基本思想是运用算法检测出图像的特征点，并确定特征区域，将水印重复 的嵌入到这些用特征点标识的区域中。这种算法的鲁棒性较好，但较容易成为有 意攻击的目标，且准确无误地检测出特征点也是很具挑战性的问题。 ( 2 ) 另一类是通过算法能够得到几何变换的参数，进行图像恢复。此种算法 也分为两部分：基于模板的算法1 8 j 和基于矩的算法。 基于模板的算法原理：将一个模板水印和含有信息的水印一起嵌入到图像 中。其中模板水印不含版权信息只是用来检测图像的变换。用模板检测几何变换 是一种直接的方法，但传统的模板水印很容易被攻击，对于模板的移动攻击很脆 弱，而且这种算法时间复杂度较高，过程中不可避免地要引入误差。 基于矩的算法，以归一化算法【9 一0 1 最为著名。归一化算法原理：利用图像的 矩寻找一些参数将原图像变换到其唯一的标准形式，而且即使原始图像经过某中 不可预测的几何变换，仍然能够利用这些参数把经过仿射变换的图像归一化到这 个唯一的标准形式。在这个标准形式的图像中嵌入水印信号，就能抵抗一般的几 何变换。但由于其在反同步中带来误差，效果不理想。现有改进方法是通过一些 辅助算法来改进图像归一化后的精度。 从以上的总结分析来看，图像水印技术的发展过程中不可避免的会出现这样 或那样的问题，但各种算法的改进方案也陆续被提了出来，相信经过不懈的努力， 上述问题定会被攻克。 1 4 论文组织结构 本文以图像作为载体，针对数字水印技术主要探讨了以下内容： 1 简单介绍了数字水印技术的研究发展现状：对数字水印技术的基本概念、 分类、基本框架和评价方法等做了系统的阐述。 2 深入分析研究了模式识别中支持向量机( s v m ) 以及聚类等技术，提出了 一种基于支持向量机的鲁棒盲水印算法。此算法在第二代水印特征点思想的 基础上，利用s v r 对数字图像进行水印的嵌入与提取。融合了特征点方法的抗 几何攻击性和空域嵌入水印简单，高效，易于实现等优点，并且水印提取时运用 了回归型支持向量机，不需要载体图像和水印，实现了盲检测，大大扩大了其应 用范围。拓展了支持向量机在水印中的应用，也为以后水印领域的研究提供了些 新的思路。 辽，j 。师范人学硕十学位论文 3 介绍了可视密码技术基础知识，设计了一种新的安全性较高的图像水印技 术一种可视密码学的c o n t o u r l e t 域图像水印。该算法将可视密码技术引入到 图像水印算法中，在嵌入水印前首先对水印图像进行加密处理，有效的增加了算 法的安全性。水印的嵌入区域选用分块c o n t o u r l e t 变换域，并结合运用了奇异值 具有良好的稳健性等特点，将水印嵌入到了奇异值上，较好地增加了水印图像的 鲁棒性和抗剪裁能力。 论文具体的章节安排如下： 1 第一章绪论。简要的介绍了数字水印技术的研究背景、国内外的发展现状、 面临的挑战及现有的解决方法。 2 第二章基本理论。对数字水印技术的相关概念及方法做了一个较全面的 概述。 3 第三章提出了一种基于支持向量机的鲁棒盲水印算法，并进行了相关实 验，验证了它的有效性。 4 第四章提出了一种可视密码学的c o n t o u r l e t 域图像水印，理论分析和仿 真实验均证明其鲁棒性和安全性。 5 第五章总结和展望。对本文进行了总结，并对水印技术研究工作做了一 下展望。 鲁棒性图像水印技术研究 2 数字图像水印的理论基础 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听 觉信息占2 0 ，视觉信息占6 0 ，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占 2 0 。因此，作为传递信息的重要媒介和手段图像信息是十分重要的，俗话 说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中的主导地位。 视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要 的角色。 目前，数字水印从研究对象上主要分为图像水印【l l - 15 1 、视频水印【1 6 - 8 1 、音频 水印【1 9 之0 1 、文本水印【l l l 几个方面。但大部分水印的研究工作都集中在图像载体上。 本章对图像水印技术做了一个系统的介绍。 2 1 数字图像水印的概念和特点 数字图像水印( d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ) 技术是将一些数字信息( 即水印) 嵌入到数字图像载体当中，但不影响原图像的使用质量，也不容易被人的视觉系 统注意到，并能够通过一定的检测算法提取出隐藏在载体中的信息，从而达到确 认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。 在过去将近二十年的时间早，由于数字水印技术在版权保护以及信息安全方 面的重要作用，学术界掀起了一股水印研究的热潮。 数字水印技术发展至今，其有效的算法多不胜数。但一般来说，数字水印需 要具有下面几个方面的特点1 2 1 。2 3 】： ( 1 ) 鲁棒性 鲁棒性( 稳健性) ：是指数字水印图像在遭到多种恶意或者无意的攻击后产 生一定程度失真的情况下，提取出来的数字水印仍能保持一定的完整性并能被准 确鉴别。通常图像水印应该具有如下的鲁棒性：一是水印对常规攻击的鲁棒性( 噪 声、滤波、压缩、锐化、图像增强、模糊等图像处理) ；二是水印对几何攻击的 鲁棒性( 几何攻击包括剪切、旋转、平移、缩放等攻击) ，这也是目前图像水印鲁 棒性问题中较难解决的一个方面。水印算法鲁棒性好坏的判断，主要就是取决于 它抵抗各种攻击的能力。 目前评价水印的鲁棒性主要看两部分：一是在含有水印的图像受到攻击部分 失真后，其中嵌入的水印信息仍然能够存在：二是在含有水印的图像部分失真后， 依据水印检测算法仍能检测到水印，并且能够被准确识别。当然，任何一种水印 辽j 叫币范人学硕士学位论文 算法不可能经受住任意攻击，对其抗攻击能力的评价应视实际应用需要而定。目 前难以处理的是系统的抗几何攻击能力。 ( 2 ) 不可感知性 不可感知包含两方面的意思，一是指视觉上的不可见性，即：水印的存在不 应明显干扰被保护数据的知觉感受( 视觉或听觉) 和使用价值，对图像水印而言 是指观察者的视觉系统对因水印嵌入而导致的图像变化是不可察觉的，最理想的 情况是水印图像与原始图像在视觉上一模一样，这也是目前绝大多数水印算法所 应达到的要求：另一方面水印用统计方法是不能恢复的，即用统计方法也无法提 取水印或确定水印的存在。 ( 3 ) 安全性 数字水印的安全性是指数字水印信息应该是难以篡改或伪造的，对在载体中 重复添d h , 币h 破坏有较强的抵抗能力。水印的嵌入和提取算法对没有授权的第三 方是绝对保密且不易被破解的，即使被第三方检测到了也不能准确读出水印信 息。数字水印的这一特性的理论是由密码学的某些观点演绎而来的，目前其主要 也是依据密码学的理论来实现的。 ( 4 ) 可检测性 数字水印的可检测性是指：数字水印根据一定的嵌入算法嵌入到载体中后， 应用相应的提取算法能够从含有水印的载体中检测出水印来。对于图像水印，脆 弱水印系统或者半脆弱水印系统，由于其应用方面的特性，要求水印的检测必须 是盲检测，即水印的检测过程中不需要原始图像的参与。否则，在水印的应用中 会受到很大的限制。 在水印的诸多特性中，鲁棒性和不可感知性是数字水印技术最基本和最重要 的特性。 2 2 数字图像水印系统的基本框架 一般来说，数字水印系统主要包括两个步骤：即一个水印嵌入系统和一个水 印检测系统。整个水印系统还应包括水印的预处理( 或水印生成) 过程、加密过 程和对图像水印的攻击过程。以下两图为图像水印系统的基本模型。图2 2 1 为水印的嵌入模型，它主要完成通过一定的水印算法将水印信息嵌入到原始图像 中；图2 2 2 为水印的提取模型，它主要完成从嵌入水印的图像中提取出水印信 息并准确识别水印信号的存在与否。两图中的虚线部分均表示在水印的嵌入和检 测中不是必须的，是可选择的内容。 鲁棒性图像水印技术研究 图2 1 水印嵌入系统 f i g 2 iw a t e r m a r k i n ge m b e d d i n gs c h e m e 图2 2 水印检测系统 f i g 2 1w a t e r m a r k i n gd e t e c t i n gs c h e m e 2 3 图像水印性能的影响因素 随着水印技术的日益发展，人们对数字水印技术的性能要求越来越高。在水 印嵌入及提取算法不变的情况下，影响数字图像水印性能的因素主要包括三个方 面：即水印容量、嵌入强度和载体图像的特性。 ( 1 ) 水印容量 辽j 。师范人学硕十学位论文 水印容量指的是指在不影响载体使用价值的前提下能够嵌入的水印信息数 量。对于图像载体来说，原则上，嵌入的水印信息越多，抵抗各种攻击的能力越 弱即鲁棒性越差。然而嵌入的水印信息量必须足以达到水印嵌入的最终目的，水 印信息必须涵盖多图像所有者想要表示的标志信息如作者的身份信息、产品的序 列号、生产同期、使用者权限等。这样才能达到保护所有者版权，防止不法者恶 意侵权等行为。在隐蔽通信领域，对水印的容量的要求更高。 所以，由于水印容量的限制，在选择水印算法时，必须综合考虑水印鲁棒性 和算法自身的特性。 ( 2 ) 水印嵌入强度 在原始图像中嵌入数字水印信息实质上就是在图像中叠加信息。叠加方式主 要有两种：一种是在原始图像上( 或其幅度值上) 直接叠加；另一种是根据原始 图像上( 或其幅度值上) 按比例叠加。 即：l j = i i j + l y | j 或l j = l i j + c 半w ij其中 i j 为原始图像，律lj 为水印信息， 厶j ，为嵌入水印后的图像，常量c 即为水印的嵌入强度。关于嵌入强度c 的值可 以依据信息论中的信噪比定义计算推导出c 的值，但通常还是依据实验或经验来 方便地选取。 在水印嵌入算法不变的情况下，增加水印的嵌入强度就能相应的提高水印的 鲁棒性，但这必然会相应的降低数字水印的不可见性。所以嵌入强度和水印的不 可感知性之问需要有一个折中。 ( 3 ) 载体图像的特性 载体图像的特性对水印的鲁棒性有着非常大的影响。不同的图像在纹理、颜 色、形状、亮度等方面存在着巨大的差异。对一种图像非常有效的水印算法，应 用于另一种图像时却基本丧失抗攻击的能力。如，对扫描的自然图像具有较高鲁 棒性的数字水印算法在应用于各种合成图像时，其鲁棒性将大大削弱。所以测试 水印算法时，选用多个不同类型的图像进行测试也是十分必要的。 2 4 数字图像水印的评价方法 近年来，尽管数字水印技术的同趋成熟，但其仍然处于发展阶段，许多水印 系统的算法仅仅是探索性的。而为了对水印技术有一定的驱动性就必须建立相应 行的评价。 9 鲁棒性图像水印技术研究 评价方法分为主观和客观两种。由于主观评价对不同的测试人群有不同的结 果，存在较大的主观误差，不便于在不同水印算法间进行公平合理的比较和研究， 所以目前更倾向于用客观质量度量方法。下面是两种分别针对鲁棒性和不可感知 性的常用的水印质量客观评价方法。 ( 1 ) 不可感知性评价 不可感知性的客观评价是利用嵌入水印后的图像与原始图像之间形成的误 差来衡量的，最常用的是均方误差( m e d i a ns q u a r ee r r o r ，m e s ) 和峰值信噪比 ( p e a ks i g n a ln o i s er a t i o ，p s n r ) 。 m s e 可定义为【2 4 】： 胧船呜一) 2( 2 1 ) 0 - , , m 呕j 划 其中，一t 分别表示原始图像和嵌入水印后的图像在坐标为( i ，j ) 点的相 关数据，m n 为图像的尺寸大小。 峰值信噪l l p s n r 本质上与m s e 是相同的，通常以分贝( d b ) 来度量。其值越 高水印的不可感知性越好，即人眼越无法区分出图像质量的差异。我们把它可定 义为【2 5 1 ： m a x ( i i ) 2xm n 删“0 1 0 9 - o i 芝万万 汜2 ) o ， 0 9 占 0 公式3 2 中，f 是一个平衡参数，提敏感参数，参， 回归模犁的笤杂度，后半部分表示绎马令榻失甬数。 ( 3 3 ) g 是两个松弛变量。前半部分定义了 在引入拉格朗日乘子毋和a ；后，上面的优化问题等价于： m a x = 一占( 口，+ 口? ) + ( q + 口? ) ”一i 1 ( 口_ 口。) ( 口：一口j ) k e r ( x 一，) ( 3 4 ) ，一lf = 1 l 1 = i ( a i ：i a ，) = o ，0 a ，a ? c ，i - - 1 -( 3 5 ) 然后，a ，a ：的值通过二次优化求解得到，同时利用k k t 互补条件和原始约束求 解出b 的值。 ，h cs 鲁棒性图像水印技术研究 ， 6 = y ，一( 口，- a t ) x ( x ，x ) 一s ，= l ， q ，西 c ) ( 3 6 ) 最后，利用求得的厂俐就可以得到输入数据的估计输出值。 3 2 2h a rris - l a pia c e 角点检测 角点是图像亮度变化剧烈如：灰度，颜色，纹理结构突变的点，或图像边缘曲线上 曲率极大值的点。这些点在保留图像图形重要特征的同时，可以有效地减少信息的数据 量。传统的边缘检测利用了边缘是图像灰度变化最剧烈的特点，对图像各个像素点求微 分或者二阶微分来确定边缘点。一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点，二阶微分 图像的过零点对应着图像的边缘点。一阶导数可以用于检测图像中的一个点是不是边缘 点，同样二阶导数的符号可以用来判断一个边缘像素是在边缘亮的一边还是边缘暗的一 边。 h a r r i s 算子是一种基于静止图像的点特征提取算子，该算子由c h a r r i s 和 m s t e p h e n 于1 9 8 8 年提出。其基本思想是用一个高斯窗或矩形窗在图像上移动，由模板 窗口取得原图像衍生出2 2 的局部结构矩阵，求出该模板矩阵的特征值，建立度量函数， 根据度量函数的值是否大于0 来判断该点是否是角点。其优点是计算简单有效且非常稳 定，研究证明1 j ：运用该种算子提取出的角点，在经历图像的旋转、噪声叠加以及狄度 变化时，仍能保持最稳定的提取效果。所以这种角点检测算子经常被用抗攻击数字水印 领域中。 h a r r i s l a p l a c e 算子纠是在h a r r i s 角点检测算法的基础上，利用尺度空间理论口3 3 ， 寻找多尺度空间的最大响应点。其自相关矩阵具有尺度空i 日j 表示特性。尺度空间表示是 指同一幅图像的不同尺度表示的集合。h a r r i s l a p l a c e 算子尺度自适应自相关矩阵的定 义如下： 一彬一木熙茹捌 7 ， 1 4 辽j 。师范人学人学硕十学位论文 仃：0 5 子，子：o ：为选择的第i 层尺度参数，g ( x ，y ；孑) 为相应的高斯函数。用幻亿j r , 圳， 砂阮j r , d 表示图像在x 方向与荫向的近似梯度，硝微分尺度，子为积分尺度。若盯 给定，则可定义图像的高斯尺度空间表示： l ( x ，y ，o - ) = g ( x ，y ，盯) ， ( 3 8 ) 其中，g 表示的足均值为0 方差为嘲高斯函数，宰表示线性卷积操作，朦示数字图 像。 给定神子，即可以确定出像素点( 五力的特征强度为： 月( 以月d ) ：t i e r ( c 1 一a x t r a c j ( c o ( 3 9 ) 口为经验值，一般取o 0 4 。把具有高于门限的特征强度的局部最大点定义为该尺度下的 特征点，即： v ( 夏污) qr 0 x y a 、 r 、x 。a 。r ( x 。y g ) t h t 3 。1 0 ) p 为点阮的临域，乙为阈值。定义尺度虾的l a p l a c e 算子为 ，( 而j r , 国= l 矿( 厶( 五只国( 五月国) i ( 3 1 1 ) 通过用迭代算法检测每个尺度下候选点的l a p l a c e 算子，将获得l a p l a c e 算子最大 值的点作为尺度吐的特征点如公式3 1 2 j ( 、x 。y 凶 j ( 、x j r , 1 3 r ) i = 1 。1 7a d r c r j ( 、3 。1 2 、) 检测出的多