（微电子学与固体电子学专业论文）基于dct域的图像数字盲水印算法设计及硬件实现.pdf

摘要近年来，半导体技术不断发展，c m o s 图像传感器以其集成度高、成本低、功耗低、设计简单等优点，在卫星遥感、视觉监控、工业检测、军事侦察、医疗诊断等许多领域取得了越来越广泛的应用。随着集成电路工艺尺寸的缩小，越来越多的图像处理功能被集成到c m o s 图像传感器上，这使得数字水印技术作为图像处理功能的一部分与c m o s 图像传感器的结合成为可能。本文提出了一种用于图像和视频版权保护的基于d c t 域的数字盲水印算法，并对该算法进行了硬件实现。在分析了c m o s 图像传感器的发展趋势及数字水印技术的发展历史和现状的基础上，本文阐述了将水印算法硬件实现并与c m o s 图像传感器结合的可行性与必要性。本文详细介绍了数字水印技术的基本原理、特征和分类，分析了基于d c t 域的水印算法的原理、优势和评价标准，并提出了一种盲水印算法。该算法基于d c t ，通过对d c t 域中中频系数的修改来嵌入水印，以达到保护图像和视频版权的目的。采用了c m o s 图像传感器的固定模式噪声作为水印置乱的密钥，将水印与c m o s 图像传感器绑定，具有更高的安全性。经验证，该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性，嵌入水印后载体图像质量不会受到很大影响，经过一般攻击后仍能提取出水印信息。然后，对f d c t 、i d c t 和本文提出的水印嵌入算法进行了硬件实现：f d c t和i d c t 采用行列分解法，一维变换采用w h c h e n 快速算法，运算量大大减少。采用多级流水结构，能够满足数据实时性处理的要求。将水印嵌入模块嵌入到f d c t 电路中，充分利用f d c t 电路数据转置输出的时间，减少了数据的延迟时间，使f d c t 电路的输出数据即为嵌入水印后的频域系数。对电路进行了功能仿真和逻辑综合，并在由c m o s 图像传感器、硬件开发板和上位机软件组成的硬件验证平台上进行了f p g a 验证，经调试能够正常工作，输出的含有水印的图像质量良好，并且能够提取出清晰的水印图像。对电路进行了a s i c 后端设计，采用c h a n e r e d0 1 8u m 工艺进行流片。关键词：版权保护盲水印d c t 硬件实现c m o s 图像传感器a b s t r a c ti nr c c e n ty e a r s a st h ec o n t i n u e o u sd e v e l o p m e mo fs e m i c o n d u c t o rt e c h n o l o g y ，c m o si m a g es e n s o r sa r eu s e dm o r e 锄dm o r ew i d e l yi l ls a t e l l i t er e m o t es e n s i n g ，v i s u a ls u r v e i l l a n c e ，i n d u s t r i a li n s p e c t i o n ，m i l i t a 巧r e c o n n a i s s a n c e锄dm e d i c a ld i a g n o s t i c se t c b e c a u s eo ft h e i rh i g hi n t e g 船“o n ，l o wc o s t ，l o wp o w e rd i s s i p a t i o na n ds i m p l 洒c a t i o no fd e s i g n w i t ht h es h r i r l l ( i n gs i z eo fi n t e g r a t e dc i r c u i tt e c h n o l o g y ，m o r e跏dm o r ei m a g ep r o c e s s i n gm n c t i o n sa r ci n t e g r a t e di n t oc m o si m a g es e n s o r ，w h i c hm a k e si tp o s s i b l et h a td i g i t a lw a t e m l a r k i n gt e c h n o l o g yc o m b i n e sw i t hc m o si m a g es e n s o r i nt h i sp a p e r ，aw a t e 啪a r k i n ga l g o r i t h mi i ld c td o m a i nf o rc o p y r i g h tp r o t c c t i o no fi m a g e s 锄dv i d e oi sp r o p o s e d 锄di m p l e m e n t e d b a s e do na n a l y z m gd e v e j o p m e n tn e n do fc m o si m a g es e n s o ra n dh i s t o f yo fd i g i t a lw a t e m a r k i n gt e c h n o l o g y ，t h i sd i s s e r t a t i o nd i s c u s s e st h ef e a s i b i l i 够a n dn e c e s s i t yo fc o m b i n i n gd i g i t a lw a t c n l l a r k i n gt e c h n o l o g yw i t hc m o si m a g es e n s o r t h i sp a p e rd e s c r i b e sm eb a s i cp r i n c i p l e so fd i g i t a l 、a t e n n a r k i n gt e c h n o l o g ya n dt h ea d v a n t a g e so f 、v a t e 咖a r k i n ga l g o r i t h mi l ld c td o m a i na n dp r o p o s e sab l i n dw a t e 珊a r k i n ga l g o r i t h mw h i c he m b e d sw a t e 咖a r kb ym o d i 矽i n gd c tc o e 伍c i e n t s f i x e dp a t t e mn o i s eo fc m o si m a g es e n s o ri su s e d 硒k e yt 0s c m i n b l ew a t e m l a r ki no r d e rt 0r e a c hg r e a t e rs e c u r i 够v b r i f i c a t i o ns h o wt l l a tt l l ea l g o r i t h mh a sg o o dp e r f o n 】【1 a n c e t h e nf d c t ，i d c ta n dp r o p o s e d ，a t e n n a r k i n ga l g o r i t h ma r ei m p l e m e n t e di nh a r d w a r e c o m p u t a t i o ni sg r c a t l yr e d u c e db yu s i n gt h er c m 鳓m c t u r e 锄dw h c h e n白s ta l g o r i m m m u l t i - l e v e lp i p e i i n es 咖c t u r ci su s e dt om e e tr e a l - t i m ed a t ap r o c e s s i n gr e q u i r e m e n t s w a t e m a r ke m b e d d i n gm o d u i ei se m b e d d e di nf d c tc i r c u i tt or e d u c ed a l 协i a t e n c y t h ec i r c u i tw a ss i m u l a t e d ，l o g i cs y n t l l e s i s e d ，锄dv e r i f i e do nh a r d w a r ev e r i f i c a t i o np l a t f o m l a f t e rd e b u g g i n gi tc 锄w o r kp r o p e r i yt h a tt h ew a t e r m a r k e di m a g eh a sag o o dq u a l 时锄dc l e a rw a t e 啪a r kc 锄b ee 炳阻c t e d t h ea s i cb a c k e n dd e s i g l li sf a b r i c a t e dw i t hc h a r t e r e do 18 岬c m o sp r o c e s s 1 ( e yw o i m s ：c o p y r i g h tp r o t e c t i o n ，b l i n dw a t e m a 叱d c th a r d 啪r ei m p l e m e n 协t i o n ，c m o si m a g es e n s o r第一章绪论1 1 课题研究背景第一章绪论1 1 1c m o s 图像传感器的发展现状随着半导体技术的不断发展，c m o s 图像传感器作为视觉信息获取的一种基础器件，在卫星遥感、视觉监控、工业检测、军事侦察、医疗诊断等许多领域得到了越来越广泛的应用【l 儿2 1 。发展初期，由于受到当时工艺水平的限制，c m o s图像传感器图像质量差、分辨率低、噪声和光照灵敏度性能不佳，因而并没有得到重视和发展。近年来，随着集成电路设计技术和工艺水平的提高，c m o s 图像传感器的这些缺点逐渐得以克服。而且，与c c d 技术相比，c m o s 技术集成度高、成本低、功耗低、设计简单，这些优点使c m o s 图像传感器市场快速增长。早期的c m o s 图像传感器与图像处理芯片是分立的，需要单独设计图像处理芯片来实现对传感器输出图像的优化。这是因为工艺尺寸大，图像处理单元会占据大部分芯片面积，从而降低c m o s 图像传感器的填充因子，影响图像传感器的分辨率和动态范围。随着集成电路工艺尺寸的缩小，c m o s 图像传感器的功能已经由单纯的数据采集向数据采集和数据处理集成化方向发展。e d g ee n h a n c ec o n t r a s te r l l l a n c eb l a c kl e v e la d j u s t n l e n tc o l o re n h a n c en 0 i s er e d u c t i o 玎c 0 1 0 rc o n e c t i o l lf a l s ec h r o m as u p p r e s s i o nw h i t eb a l a d c ec f ai n t e 叩o l a t i o 玎图1 1c m o s 图像传感器集成的图像处理模块第一章绪论如图1 1 所示，c m o s 图像传感器集成了图像处理模块，其中图像处理模块包括黑电平较正、镜头校正、噪声消除、自动白平衡、自动曝光、颜色插补、颜色校正、g a m m a 较正、边缘增强、对比度增强、颜色增强等图像处理技术【3 1 ，大大提高了c m o s 图像传感器输出图像的质量。随着c m o s 图像传感器设计及制造技术的提高，越来越多的图像处理功能被集成到c m o s 图像传感器上。2 0 0 8 年1 2 月2 2 日，爱国者推出世界上第一款具有版权保护和数字保真功能的数字水印数码相机，采用了具有自主知识产权的数字水印芯片，可在拍摄的图像上进行水印算法处理，加入隐藏的数字水印，从而确认照片的版权所属信息。之前关于数字水印技术的研究主要以软件算法为主，关注硬件实现的并不多。这款相机的出现为数字水印技术与c m o s 图像传感器的结合提供了可能性。1 1 2 数字水印技术的发展历史所谓数字水印技术，是指在图像、视频、音频等数字媒体信息中嵌入某些信息，通过对这些信息的提取以达到保护数字媒体版权或者证明数字媒体真实完整性的目的。1 9 5 4 年，第一个与“数字水印”方法类似的技术案例诞生于美国。m u z a c 公司的e m i lh e m b r o o k e 申请了一项名为“i d e n t i f i c a t i o no f s o u n d 锄dl i l ( es i g n a l s ”的专利，描述了一种将标识码嵌入到音乐中从而证明所有权的方法【4 】。此后，一些水印技术陆续被提出，并在不同应用领域得以发展。直到2 0 世纪9 0 年代初，“数字水印”这一术语才真正出现，同时，数字水印技术在基础研究领域和应用研究领域得到了飞速发展。早期的数字水印算法主要是针对图像的。1 9 9 3 年，t i r k c l 等人【5 】发表了一篇题为“e l e c t r o n i cw r a t e n n a r k 的文章，提出了电子水印的说法，其随后发表的另一篇题为“ad i g i t a lw a t e m l a r k ”的文章l6 1 ，正式提出了“数字水印”这一概念。此时，他们已经意识到了数字水印技术的重要性，并针对灰度图像提出了两种向图像最低有效位中添加水印的空间域水印方案。1 9 9 6 年c o x 等人【7 】提出了一种基于扩频通信思想，将水印嵌入图像感知上最重要的频域系数的水印方案。通过利用d c t 技术向图像中添加水印，提高了水印对图像处理的鲁棒性。该方案相对于空间域算法具有更好的鲁棒性，已经成为数字水印技术中一个比较经典的方案。但它也存在一些缺陷，如提取水印时必须有原始图像参与等。同年，p i t a s 提出了一种空间域盲水印方案【8 1 ，但鲁棒性有待于进一步提高。第一章绪论随后，其他研究人员在此算法的基础上进行了改进研究。v o y a 场s 掣9 】将混沌的方法引入到算法中，使得算法的鲁棒性进一步提高，但该算法仍局限于空间域。1 9 9 8 年，c h e n 等1 1o j 提出了一种盲水印方案。该方案采用量化器来实现水印信息的嵌入，在水印容量和鲁棒性等方面都具有较好的性能，并已成为数字水印技术中一个比较典型的方案。与此同时，针对文本、音频、视频的数字水印技术也得到了长足的发展，各种算法层出不穷。从2 0 世纪9 0 年代后期开始，随着数字水印技术研究的不断深入，该技术的应用对象已不仅局限于上述的图像、文本、音频和视频，以图形、三维动画等为嵌入对象的水印技术也已有报道。随着1 9 9 6 年第一届信息隐藏国际学术研讨会的召开，数字水印技术的研究得到了迅速的发展，许多大学、研究机构和公司都纷纷开展了这方面的研究，并召开了专门的国际学术研讨会进行定期交流。自1 9 9 8 年以来，i e e e 的多家刊物都组织了数字水印技术的专刊，加之政府组织和许多著名企业的参与、投入，数字水印技术成为当前信息科学前沿中一个新的研究热剧1 1 】。1 9 9 9 年1 2 月，我国信息安全领域院士何德全、蔡吉人、周仲义等人与相关应用研究单位联合发起了我国第一届信息隐藏学术研讨会。2 0 0 0 年1 月，由国家8 6 3 计划智能计算机专家组织召开了“数字水印技术学术研讨会”，来自国家自然科学基金委员会、国家信息安全评测认证中心、多家科研机构及北京大学、浙江大学、国防科技大学、复旦大学等多所高等学府的专家学者和研究人员参加了这次会议，充分反映了我国对这一领域研究的高度重视和大量投入【1 2 】f 1 3 】。目前进行数字水印研究的机构既有政府部门，也有大学和知名企业。在国外，它们包括美国财政部、美国版权工作组、美国空军研究院、德国国家信息技术研究中心、麻省理工学院、剑桥大学、瑞士洛桑联邦工学院、i b m 公司w a t s o n 研究中心、朗讯公司贝尔实验室、s o n y 公司、n e c 研究所等。我国学术界对数字水印技术的研究也方兴未艾，已经有相当一批有实力的科研机构投入到这一领域的研究中来，并且有的已经取得了重要研究成果。从总体上看，我国相关的研究与世界水平同步，而且有自己独特的研究思路，但这些研究大多处在应用基础理论研究和应用技术开发阶段，尚无成熟的技术和商业化的产品推向市场。1 2 课题主要研究内容和方向目前，针对图像和视频的数字水印算法的研究主要以软件实现为主，关注硬件实现的并不多。本文正是着眼于水印算法的硬件实现，设计了一种适于硬件实第一章绪论现的用于图像和视频版权保护的数字盲水印算法，并对其进行了f p g a 验证及数字后端设计。该算法的a s i c 实现将作为c m o s 图像传感器的数字图像处理模块的一部分，放在图像处理流水线的末端，对经过各种处理后输出的图像嵌入水印信息，以达到版权保护的目的。1 3 论文章节安排本文设计了一种基于d c t 域的用于图像和视频版权保护的数字盲水印算法及其硬件结构。通过对算法性能和硬件消耗两方面进行折衷，设计并验证了一种适于硬件实现的鲁棒性盲水印算法。该算法将水印嵌入到y c b c r 色彩空间的y分量中。将该算法硬件实现，并进行了数字后端设计。具体章节安排如下：第一章主要结合c m o s 图像传感器的发展现状和数字水印技术的发展历史介绍了课题的研究背景，阐述了水印算法硬件实现的可能性和必要性。第二章主要介绍了d c t 的基本原理、算法，设计了f d c t 和i d c t 的电路并对其进行了功能仿真。第三章首先对数字水印技术进行了简介，包括数字水印的基本原理、特征、分类及可能遭受的攻击手段；然后提出了一种基于d c t 域的用于图像和视频版权保护的数字盲水印算法并进行了验证；最后设计了提出算法的硬件电路并对其进行了功能仿真。第四章在项目组搭建的由c m o s 图像传感器、硬件开发板和上位机软件组成的硬件验证平台上对本文提出水印算法的硬件电路进行了f p g a 验证。第五章对本文水印算法的硬件电路进行了数字后端设计，包括逻辑综合、形式验证、静态时序分析、布局布线等。第六章对本文的内容进行了总结，并针对现有的缺点和不足，对下一步的工作进行了展望。4第二章d c t 原理及硬件电路设计第二章d c t 原理及硬件电路设计本文提出的用于图像和视频版权保护的盲水印算法是基于变换域的，更确切的说是基于d c t 域的。d c t ( 离散余弦变换) 是一种正交变换，其性能最接近于统计最优的k l 变换，因而被广泛应用于j p e g 、m p e g 、h 2 6 x 等静止或运动图像的压缩编码算法中。2 1d c t 简介d c t 是一种可逆变换，包括f d c t ( 正向离散余弦变换) 和i d c t ( 逆向离散余弦变换) 。f d c t 将空间域中的像素数据变换为d c t 域中的频域系数，而i d c t 将d c t 域中的频域系数恢复为空间域中的像素数据。经过f d c t 后频域系数相关性明显下降。在视频编码中，通常利用f d c t 去除数据相关性，将能量集中在少数几个频域系数上，便于压缩编码。频域系数矩阵左上角第一个系数对应于图像的平均亮度，代表图像能量，称为直流系数；其余系数对应于图像的高频部分，代表图像细节，称为交流系数。从左向右、从上到下分别表示水平空间和垂直空间频率增加的方向。f d c t 的去相关性随着所选图像块尺寸的增加而增加，但计算复杂度也会呈指数增加。自从1 9 7 4 年被n a h m e d 等人提出以来【1 4 】，先后出现了多种快速算法。1 9 7 7 年，w h c h e n 等人根据余弦系数矩阵的对称性提出了快速算法【b 】；1 9 8 4 年，b g l e e 提出了一种使用余割因子的矩阵分解算法1 1 6 j ；1 9 8 7 年，三篇论文几乎同时论述了d c t 的递归算法。近年来出现的一些快速算法大多是对之前算法的改进。目前，d c t 已经广泛的应用在采用m p e g 2标准的产品中，随着m p e g 2 标准的普及，d c t 在算法和硬件实现方面不断有新的发展。2 2d c t 原理及算法2 2 11df d c t i d c t 定义设一个n 点的实序列 f i x ) l x = 0 ，l ，n 1 ) ，其一维f d c t 仃d c t 定义为：第二章d c t 原理及硬件电路设计一c 壤似灿s 警m ，= 虞c 脚。s 紫公式( 2 1 )公式( 2 2 )其中，吨k ，m 湖炉宁：若定义【c 】为余弦系数矩阵，即以争 ) c o s 垦号粤坚为元素组成的矩阵， f ) 】_ 【c 】【厂( z ) 】【厂o ) 】_ 【c 】1 f ) 】2 2 22 df d c t i d c t 定义公式( 2 3 )公式( 2 - 4 )设 坟) 【 y ) i x = o ，1 ，m - l ；y = o ，1 ，n - 1 ) 为m n 的二维图像像素矩阵，则其二维f d c m d c t 定义为：脚，= 击c c 萋篓似川c o s 产c o s 产脚，= 击萋篓c c c v 帅棚竽c o s 竽公式( 2 5 )公式( 2 6 )其中，u = 0 ，l ，m l ；v = o ，1 ，n 1 ；c ( u ) 、c ( v ) 的值与一维f d c m d c t 定义中相同。同样，若m _ n ，则二维f d c m d c t 也可以写成矩阵形式：旷( “，) 】= 【c 】【厂“j ，) 】【c 】r【厂( 工，y ) 】= 【c 】r 【f ( x ，y ) 】 c 】6公式( 2 7 )公式( 2 8 )第二章d c t 原理及硬件电路设计2 2 3 行列分解法硬件实现2 df d c t ，i d c t ，目前主要有三种方法：行列分解法【1 7 1 、直接实现法【1 8 1 和间接变换法【1 9 1 。其中行列分解法将2 df d c t i d c t 分解成两个顺序的1 df d c t i d c t 运算，通过分别沿行方向和列方向进行的l df d c m d c t 的叠加来完成2 df d c 聊d c t 。对于n n 的空间矩阵，以2 df d c t 为例：脚，= 虞肌w 胭警川= 后势胍小。s 警写成矩阵形式为：【f ( “，v ) 】= 【c 】 y ( “，y ) 】【y ( “，y ) 】= 【厂( x ，y ) 】【c 】r公式( 2 9 )公式( 2 1 0 )公式( 2 1 1 )公式( 2 1 2 )这里 y ( u ，y ) 】为中间乘积矩阵，先沿瞰x ，y ) 】的各行进行1 df d c t 获得【y ( u ，y ) 】，再沿【y 沁y ) 】的各列进行1 df d c t ( 等同于将【y ( u ，y ) 】转置后再沿着【y ( u ，y ) 】1 的各行进行1 df d c t ) 得到【f ( u ，v ) 】。由公式( 2 5 ) 可知，进行一次2 df d c t 需要次乘法运算和n 4 吖1 ) 次加法运算。而用行列分解法进行一次2 df d c t 只需要2 n 3 次乘法运算和2 n 2 ( n 1 )次加法运算，计算量大大减少。同理，2 di d c t 也可以通过行列分解法减少计算量。而且l df d c t i d c t 有多种快速算法，可进一步减少计算量。2 31 df d c t i d c t 快速算法2 3 11 df d c t 快速算法1 df d c t 具有多种快速算法，包括奇偶分解法、w h c h e n 算法、l o e 用e r算法等，本文选用的为w h c h e n 算法。对于8 8 的2 df d c t i d c t ，余弦系数矩阵【c 】如下所示，其中c i 表示第二章d c t 原理及硬件电路设计委c o s 等，i = l ，2 ，7 。一c o s 1 2 l ，z 。，o21 6。【c 】=c 4 c 4c 1c 3c 2c 6c 3一c 7c 4一c 4c 5一c lc 6一c 2c 1 - c s则l df d c t 可表示为：f ( 0 )f ( 1 )f ( 2 )f ( 3 )，( 4 )f ( 5 )，( 6 )f ( 7 )厂( o )厂( 1 )厂( 2 )厂( 3 )厂( 4 )( 5 )厂( 6 )厂( 7 )公式( 2 1 3 )由公式( 2 1 3 ) 可知，进行一次1 df d c t 需要进行6 4 次乘法和5 6 次加法。交换系数矩阵【c 】具有奇数行奇对称、偶数行偶对称的性质。重新调整y ( 0 卜y ( 7 ) 顺序得到：f ( 0 )f ( 2 )f ( 4 )f ( 6 )f ( 1 )f ( 3 )f ( 5 )f ( 7 )可将公式( 2 1 4 ) 分解为：8c 4一c 6_ c 4c 2一c 5c lc 7c 3c 4c 6一c 4一c 2一c 3c 7c lc 5c 4c 2c 4c 6一c lc 3一c 5一c 7厂( 0 )厂( 1 )厂( 2 )厂( 3 )厂( 4 )厂( 5 )厂( 6 )厂( 7 )公式( 2 1 4 )“羽彤“彤傩奶4367m125“彤傩“a也；3甜奶奶a埘奶彤“柳也；3“彤奶a“也彤“娟铂“；3娟以划眈讲铂；彤“彤川讲彤酯叫a也3“彤奶a叫奶；奶“彤彤a叫旬；彤“奶也；3“彤娟a“研也彤“娟以“3奶铂叫卵“傩旬叫羽也硝弭口卫弭巧刀“也“氓奶；3彤a“也“娟；3羽“娟叫；3铂a“叫也柳以彤42461357ccdccccc第二章d c t 原理及硬件电路设计f ( o ) l ，( 2 ) ii -【- ，( 6 ) jf ( 1 )f ( 3 )，( 5 )f ( 7 )c 4 c 4c 2c 6c 4一c 4c 6一c 2c lc 3c 3一c 7c 5一c 1c 7一c 5c 4c 4一c 6一c 2一c 4c 4c 2一c 6c 5c 7 ic 1一c 5lic 7c 3ic 3一c lij厂( 0 ) + 厂( 7 )厂( 1 ) + 厂( 6 )厂( 2 ) + 厂( 5 )厂( 3 ) + ( 4 )厂( o ) 一厂( 7 ) 厂( 1 ) 一厂( 6 ) l厂( 2 ) 一厂( 5 ) l厂( 3 ) 一厂( 4 ) j公式( 2 1 5 ) 可以进一步分解为：lc 4c 4 | i 厂( o ) + ( 7 ) + 厂( 3 ) + 厂( 4 ) llc 4 c 4i l 厂( 1 ) + 厂( 6 ) + 厂( 2 ) + 厂( 5 ) lic 2c 6l i 厂( o ) + 厂( 7 ) 一，( 3 ) 一厂( 4 ) ilc 6一c 2i i 厂( 1 ) + 厂( 6 ) 一厂( 2 ) 一厂( 5 ) i公式( 2 1 5 )公式( 2 1 6 )公式( 2 1 7 )公式( 2 1 8 )对于公式( 2 1 6 ) ，可以通过其他的运算过程得到与其相同的结果，而这个过程只需要更少的运算，具体如下：为了表述方便，将f ( o ) 一f ( 7 ) 、f ( 1 ) - f ( 6 ) 、f ( 2 ) f ( 5 ) 、f ( 3 ) - f 【4 ) 分别用a 、b 、c 、d表示。经过三组运算后，得到最终的结果。经过第一组运算后结果为：经过第二组运算后结果为：a 2 = a 1 + b lb 2 = a 1 一b 1c 2 = d l c ld 2 = d l + c l9万一6万一64一4一lss螂| 宝h 护，一十a d=abcj 第二章d c t 原理及硬件电路设计经过第三组运算后结果为：a 3 ：a 2 c o s 竺+ d 2 c o s 三1 61 6b 3 ：b 2 c o s 里+ c 2 c o s 堑1 61 6c 3 ：c 2 c o s 望- b 2 c o s 竺1 61 6d 3 ：d 2 c o s 旦一a 2 c o s 互以a 3 为例，a 3 = c 。s 等【口+ ( c 一6 ) c 。s 等】+ c 。s 焉【d + ( c + 6 ) c o s 箐】，根据积化和差公式，得：7 刀4 万l3 万11 万13 万5 刀c o s 而c o s 百2i ( c o s 面+ c o s 百) 2i ( c o s 百一c 0 8 而) 71 61 62 、1 61 62 、1 61 6 一万4 7 r1 ，3 万5 万、c o s = c o s _ 2 = ( c o s + c o s ) ；1 61 62 、1 61 6则a 3 =口c 。s 等+ d c 。s 焉+ 三c c 。s 鼍一c 。s 詈，c c 一+ 三c c 。s 詈+ c 。s 詈，c c + 功=口c 0 s + d c 0 s + 一i c o s 一c o s i c d l + 一l c o s + c o s ) i c + d ) =1 61 62 、1 61 6、2 、1 61 67、7一 霄。s 冗3 霄痒口c o s + 6 c o s + c c o s + d c o s 1 61 61 61 6即a 3 = f ( 1 ) ，同理可推出b 3 = f ( 3 ) 、c 3 - f ( 5 ) 、d 3 = f ( 7 ) ，经过三组运算后所得结果与公式( 2 1 6 ) 相同，但是相对于公式( 2 1 6 ) 所需运算更少。f 【o )坟1 )f 犯)坟3 )f h )坟5 )坟6 )坟7 )lli第一级：第二级：第三级：第四级| ；毒芑二心二浆| j 笔二浆i1、一ii，”! 酬笼。；x二兮名：料萎笔二l渫二：|埘美y126715翳2 82 93581 4麟2 73 04 3491 32 63 14 2 4 41 01 2聪2 53 24 14 55 411麟2 43 34 04 65 3 5 52 l2 33 4 3 9 4 75 2 5 6 6 12 23 5 3 84 85 1 5 76 06 23 63 74 9 5 05 8 5 9 6 36 4d c t 域8 8 矩阵图3 5 水印嵌入过程中的f d c t将编号为1 6 2 0 的频域系数分别用f l f 5 表示，令f：5 垦垦垦”4将水印嵌入到系数f 3 中，嵌入后的系数用f 3 表示；水印图像值用w 表示，取值为0 或l ：水印嵌入强度用a 表示，经实验确定取值为0 5 。则水印嵌入算法表述如下：当f 3 0 且f m e 锄 0 时，若w = 0 ，贝0f 3 = f 3若w = l ，贝f 3 = 0当f 3 0 时，若w = 0 ，则f 3 = 0若w = l ，贝0f 3 = f 3第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现当f 3 邳且f m e 柚0 时，若w = o ，贝0f 3 = m i n f 3 ( 1 一a ) ，f m 啪( 1 - a ) 】若w = l ，则f 3 = m a x 【f 3 ( 1 + a ) ，f 腓锄( 1 + a ) 】否则，若w ：o ，则f 3 = m i n f 3 ( 1 + a ) ，f “1 + a ) 】若w = l ，则f 3 = m a x 【f 3 ( 1 - a ) ，f m 啪( 1 - a ) 】嵌入水印后，用f 3 代替f 3 ，对频域系数矩阵进行i d c t ，得到含有水印信息的空间域矩阵，如图3 6 所示。l26715隰2 8 2 93581 4翳2 7 3 04 3491 32 63 14 2 4 41 01 2鲶2 53 24 14 5 5 41 1匿2 43 34 0 4 65 35 52 l 2 33 4 3 9 4 7 5 2 5 66 12 23 53 8 4 85 15 76 0 6 23 63 74 9 5 05 85 96 36 4嵌入水印后的d c t 域8 8 矩阵3 3 4 水印的提取i d c t含有水印的空间域8 8 矩阵图3 6 水印嵌入过程中的i d c t对含有水印的空间域矩阵进行d c t 变换，得到含有水印的频域系数，如图3 7 所示。提取出水印图像值用w 表示，则水印提取算法表述如下：若f 3 0 且f m e 锄 o ，则w = 0若f 3 o ，则w = l否则，若f 3 f m e a n ，则w = l否则，w = 03 5第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现空间域8 8 矩阵f d c t卜 二= y1267l5嬲2 82 93581 4霹2 73 0 4 3491 32 63 14 24 41 0 1 2麟2 53 24 14 5 5 41 1雕2 43 34 0 4 65 3 5 52 l2 3 3 43 94 75 25 66 12 23 5 3 84 85 15 76 06 23 6 3 7 4 95 05 85 96 36 4d c t 域8 8 矩阵图3 7 水印提取过程中的f d c t3 3 5 水印算法的验证方案用m a t l a b 对水印算法进行建模，尽量模拟硬件实现时的数据精度。f d c t 和i d c t 采用前文中的设计，用硬件描述语言实现。由于流片后对芯片进行测试时受到验证系统的限制，只能针对b a y e r 格式的数据嵌入水印，所以有必要对此种情况进行验证，即针对b a y e r 格式数据和y c b c r 空间的y 分量分别对水印算法进行验证。针对b a y e r 格式数据的嵌入和提取算法验证流程图分别如图3 - 8 和图3 9 所示。嵌入算法验证步骤如下：l 、对载体图像进行处理，提取出b a y e r 格式的数据，保存为d a t 格式的文本文件；2 、将b a y e r 格式的数据作为激励，对f d c t 的r 1 r l 模型进行仿真，将仿真结果保存为文本文件；3 、对水印图像进行置乱处理，将置乱后的水印数据保存为文本文件；4 、将f d c t 的仿真结果和置乱后的水印数据输入到水印嵌入算法的m a t l a b模型，并将嵌入水印后的数据保存为文本文件；5 、将嵌入水印后的数据作为激励，对i d c t 的r r l 模型进行仿真，将仿真结果保存为文本文件；6 、将i d c t 的仿真结果输入到颜色插补的m a t l a b 模型，得到插补后含有水印的载体图像。第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现提取算法验证步骤如下：l 、对含有水印的载体图像进行处理，提取出b a y e r 格式的数据，保存为d a t格式的文本文件；2 、将b a y e r 格式的数据输入到水印提取算法的m a t i a b 模型，得到置乱后的水印信息并保存为文本文件；3 、将置乱后的水印信息输入到水印图像逆置乱的m a t l a b 模型，得到提取出的水印图像。载体图像b m p 文件水印图像b 口文件b a y e r 格式数d a l 文件d a l 文件含有水印的载体图像b m 咿文件d a t 文件d a l 文件d a l 文件i 勰图3 8 针对b a y e r 格式数据的水印嵌入算法验证流程图载体图像b 伊文件提堞妻嚣酶b m p 文件d a l 文件图3 - 9 针对b a y e r 格式数据的水印提取算法验证流程图3 7第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现针对y c b c r 空间y 分量的嵌入和提取算法验证流程图分别如图3 1 0 和图3 1 1 所示。嵌入算法验证步骤如下：l 、把载体图像输入到r g b 格式转化为y c b c r 格式的m a t l a b 模型，将y 分量和c b 、c r 分量分别保存为文本文件；2 、将y 分量作为激励，对f d c t 的r 几模型进行仿真，将仿真结果保存为文本文件；3 、对水印图像进行置乱处理，将置乱后的水印数据保存为文本文件；4 、将f d c t 的仿真结果和置乱后的水印数据输入到水印嵌入算法的m a t l a b模型，并将嵌入水印后的数据保存为文本文件；5 、将嵌入水印后的数据作为激励，对i d c t 的r 1 r l 模型进行仿真，将仿真结果保存为文本文件；6 、将i d c t 的仿真结果和之前保存的c b 、c r 分量输入到y c b c r 格式转化为r g b 格式的m a t l a b 模型，得到含有水印的载体图像。提取算法验证步骤如下：l 、把含有水印的载体图像输入到r g b 格式转化为y c b c r 格式的m a t l a b 模型，将y 分量保存为文本文件；2 、将y 分量输入到水印提取算法的m a t l a b 模型，得到置乱后的水印信息并保存为文本文件；3 、将置乱后的水印信息输入到水印图像逆置乱的m a t l a b 模型，得到提取出的水印图像。载体图b m 文含有水印的载体图像+b 口文件c b c r 分量d a l 文件d a t 文件d a t 文件水印图像b m p 文件图3 - 1 0 针对y c b c r 空间y 分量的水印嵌入算法验证流程图3 8第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现载体图像b 口文件d a t 文件图3 il 针对y c b c r 空间y 分量的水印提取算法验证流程图对含有水印的载体图像质量的评估采用主观评价与客观评价相结合的方式。对原始载体图像来说，水印信号可以认为是随机噪声，有噪声就会影响原始载体图像的质量。客观评价采用均方误差( m s e ) 、信噪比( s n r ) 和峰值信噪比( p s n r )来量度图像的失真。均方误差直接反映出嵌入水印前后载体图像发生的改变，如公式( 3 3 ) 所示。图像尺寸为m n ，i y ) 表示原始载体图像的像素值，i “) 【，y ) 表示嵌入水印后载体图像的像素值。均方误差越大表明嵌入水印后的载体图像质量越不好，水印的不可感知性越差。m s e ：熹兰芝( i ( 堋 ( x ，y ) ) 2m s e ：二yy f i y ) 一i 。，( x ，y ) 1 2m n 鲁等f “7w 、“叫公式( 3 3 )信噪比和峰值信噪比是对嵌入水印前后整幅图像变化情况的一个统计平均，从总体上反映嵌入水印前后载体图像质量的差异，如公式( 3 - 4 ) 和公式( 3 5 )所示。d 为图像中像素所能取的最大值，为2 5 5 。信噪比和峰值信噪比越大表示嵌入水印后的载体图像质量越好，水印的不可感知性越好。mnmni ( x ，y ) 2i ( x ，y ) 2s n r ( d b ) _ 1 0 1 0 9 1 0 聂荒三忑10 1 0 9 l 。靠抵面从式( 3 4 ( i ( k y ) 一i ，( x ，y ) ) 2m n m s 匕p s n 叩驴。甄圳。盖馘( 3 - 5 )( i ( x ，y ) 一i 。( x ，y ) ) 2e对提取出的水印图像质量的评估采用归一化系数( n c ) ，如公式( 3 6 ) 所示。3 9第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现w ( i ，j ) 表示原始水印图像的像素值，w ( i j ) 表示提取出的水印图像的像素值。归一化系数越大表明提取出的水印图像与原始水印图像相似度越大，提取出的水印质量越好，水印的鲁棒性越好。n c =w ( i ，j ) w ( i ，j )ij w ( i ，j ) 2lj3 3 6 水印算法的性能验证公式( 3 。6 )验证时采用的载体图像为5 1 2 5 1 2 的r g b 图像，水印图像为6 4 6 4 的二值图像，分别如图3 1 2 和3 1 3 所示。图3 1 2 载体图像第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现j = 津大库大学图3 1 3 水印图像经过大量实验证明在a _ 0 5 时不可感知性和鲁棒性得到很好的平衡。针对b a y e r 格式数据嵌入水印后的载体图像如图3 1 4 所示，提取出的水印图像如图3 15 所示。图3 1 4 针对b a y e r 格式数据嵌入水印后的载体图像 慕津箧墼图3 1 5 从针对b a y e r 格式数据嵌入水印后的载体图像中提取的水印图像4 1第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现针对y c b c r 空间y 分量嵌入水印后的载体图像如图3 1 6 所示，提取出的水印图像如图3 1 7 所示。图3 1 6 针对y c b c r 空间y 分量嵌入水印后的载体图像蘸图3 1 7 从针对y c b c r 空间y 分量嵌入水印后的载体图像中提取的水印图像首先进行主观评价，从图3 1 4 和3 1 6 可以看出，嵌入水印后载体图像质量下降并不大，几乎察觉不到水印的存在，不可感知性良好；从图3 1 5 和3 1 7 可以看出，提取出的水印图像虽然存在错判的像素点，但大部分像素点判断正确，能够准确识别水印图像的内容，鲁棒性良好。针对b a y e r 格式数据和y 分量嵌入水印后的载体图像的m s e 、s n r 、p s n r ，4 2第三章基于d c t 域的图像数字盲水印算法及其硬件实现以及提取出的水印图像的n c ，如表3 2 所示。嵌入位置m s es n rp s n rn cb a y e r 格式数据3 0 9 1 83 5 4 8 84 3 2 2 9o 9 2 6 5 8y 分量2 5 0 4 l3 6 4 4 84 4 1 4 40 8 2 5 2 3从表3 2 中可以看出，当嵌入位置为y 分量时m s e 较小，而s n r 和p s n r较大，说明图像质量较好，即水印的不可感知性较好。算法的嵌入位置不同，不考虑误差的话，只会影响载体图像的质量，而提取出的水印应该相差不大。但实际有明显差异，应该是色彩空间转换的误差造成的。3 3 7 水印算法的抗攻击性验证为了验证水印算法的抗攻击性，对嵌入水印后的载体图像进行攻击，再对遭受攻击后的图像提取水印，与原水印进行比较。采用的攻击手段包括对图像加入椒盐噪声、加入高斯噪声、剪切以及j p e g压缩。攻击的强度以不严重破坏图像质量为准，因为如果攻击已经造成原图像严重失真，则该图像已经失去了使用价值，版权保护失去意义。l 、加入椒盐噪声对图3 1 4 和