（信号与信息处理专业论文）基于ldpc的数字水印技术研究.pdf

南京邮电学院硕士学位论文 摘要 摘要 数字图像的水印具有隐蔽性和抗扰性，需要保护的信息被嵌入图像，并只能被特定授权 的人或设备使用、发行或接收。水印技术常用作数据隐藏、内容标签或广播监控等场合。数 字图像的水印类似一个完整的保密通信系统。水印可以看作是发送的信息，图像是水印的信 道和携带者。图像的像素和可能受到的攻击可以看作是信道噪声。只有具有授权的人或设备 爿可以使用检测器从加过水印的图像中提取水印信息。数字图像水印有三个主要的条件：水 印应当具有较强的鲁棒性，隐蔽性，并能携带所需要数量的比特信息，当然这三个条件之间 是相互制约的。 本文的目的是研究l d p c 码在数字水印中的应用：将l d p c 码作为一种增加图像的d c t 水 印抗攻击或降低反向埋藏强度的手段，以减少水印的视觉影响。 本课题研究内容分为三个主要部分： 第一部分，研究t d c t 数字水印的实现，对其抗干扰性能进行了对比，分析t d c t 数字 水印的特点。实验中我们使用了8 x 8 块的d c t j 哦的水印信道模型。 第二部分，研究t l d p c 的编译码技术实现，对l d p c 编码的性能进行了分析，对以后应 用中可能出现的问题提供了理论基础和研究方法。 第三部分，在上面两项的研究基础之上研究了l d p c 编码后的数字水印的嵌入和提取过 程。由于u ) p c 码的计算量大的原因，重点进行了抗剪切攻击的实验研究。通过对比研究，观 察到水印在进行l d p c 编码后对抗某些攻击的效果比较明显，而这种效果会随着码长和码率的 增大而进一步提高。 本文证实了u ) p c 码在数字水印中应用的可能性，有望成为更高性能的数字水印技术实现 的重要方法之一。 南京邮电学院硕士学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t d i g i t a li m a g ew a t e r m a r ki si m p e r c e p t i b l ea n dr o b u s t ，a n ds e c u r em e s s a g ei se m b e d d e di n t ot h e i m a g e ，w h i c hc a r lb eo n l yu s e db yo n eo rm o r eo ft h e a u t h o r i z e do w n e r ，d i s t r i b u t o ro rr e c i p i e n to f t h ei m a g e w a t e r m a r k i n gi sa l s ou s e df o rd a t ah i d i n g ，c o n t e n tl a b e l i n g ，b r o a d c a s tm o n i t o r i n ga n d i n t e g r i t yc o n t r o la p p l i c a t i o n s ，d i g i t a li m a g ew a t e r m a r k i n gr e s e m b l e ss e c r e tc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s w a t e r m a r ki st h es e n tm e s s a g e i m a g ei st h ew a t e r m a r k sc h a n n e lo r c a r r i e r i m a g ep i x e l sa n d p o s s i b l ea t t a c k so nt h em a r k e di m a g ec o n s t i t u t et h en o i s e o n l yt h ea u t h o r i z e dp a r t i e se x t r a c tt h e w a t e r m a r km e s s a g ef r o mt h em a r k e di m a g eb yu s i n gd e t e c t o r s d i g i t a li m a g ew a t e r m a r k i n gh a s t h r e em a j o rr e q u i r e m e n t s w a t e r m a r ks h o u l db er o b u s ta g a i n s tn o i s ea n da t t a c k s ，i m p e r c e p t i b l ea n d c a r r yt h er e q u i r e dn u m b e ro f b i t s t h e s et h r e er e q u i r e m e n t sc o n f l i c tw i t he a c ho t h e r t h i sa r t i c l ei st oi n v e s t i g a t et h ea p p l i c a t i o n so ft h el d p cc o d e si nt h ed i g i t a li m a g e w a t e r m a r k i n g ，1w i l lt r e a tl d p c c o d e sa sam e a n so f i n c r e a s i n gt h ed c tw a t e r m a r k i n go f a ni m a g e o rd e c r e a s i n gt h ee m b e d d i n gs t r e n g t hc o n v e r s e l y s e q u e n t i a l l yi tw i l ld e c r e a s et h ev i s u a li m p a c to f t h ew a t e r m a r k t h i ss t u d yh a st h r e ep a r t s ： a tf i r s t ，ih a v es t u d i e dt h et e c h n i q u e so fd c td i g i t a lw a t e r m a r k i n gi m p l e m e n t ，a n ds t u d i e dt h e p e r f o r m a n c eo fi t sr o b u s t n e s s ，a n da n a l y z e d t h ec h a r a c t e r i s t i c so fd c td i g i t a lw a t e r m a r k i n g i m p e r s o n a l l y i nm ye x p e r i m e n t s ，ih a v eu s e dt h ew a t e r m a r k i n gc h a n n e lm o d e l o f8 8b l o c kd c t d o m a i n s e c o n d l y ，ih a v es t u d i e dt h et e c h n i q u e s o fl d p ce n c o d i n ga n dd e c o d i n g ，a n da n a l y z e dt h e p e r f o r m a n c eo fl d p c i tw i l lg i v ea t h e o r e t i cb a s ea n dr e s e a r c hw a yo fq u e s t i o n si nt h ef u t u r e a p p l i c a t i o n s t h i r d l y 0 nt h eb a s eo fa b o v e t w or e s e a r c h e s ，ih a v es t u d i e dt h ee m b e d d i n ga n de x t r a c t i n g p r o c e d u r e so fd i g i t a lw a t e r m a r k i n gw h i c h i se n c o d e db yl d p c b e c a u s el d p cc o m p u t a t i o ni sv e r y h u g e ，ih a v es t u d i e dt h ec u t t i n ga t t a c km a i n l y b ye x p e r i m e n t s ，w ec a no b s e r v e t h a tt h ei m p a c to f c u t t i n ga t t a c ki sm o r ed i s t i n c t l yw h e nw a t e r m a r k i n gu s e dl d p c t oe n c o d e a n di tw i l lb ei m p r o v e d b yt h ei n c r e a s i n go f c o d e sl e n g t ha n dc o d e sr a t e s t h et h e s i si sp r o v e dt h a tt h ea p p l i c a t i o n so fl d p ca r ep o s s i b l ei nd i g i t a lw a t e r m a r k i n g i ti s w i l lb ea ni m p o r t a n ts c h e m eo fd i g i t a lw a t e r m a r k i n gt e c h n i q u e s ，w h i c hw i l li m p r o v e i t s p e r f o r m a n c e 南京邮电学院学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得南京邮电学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： 日期 南京邮电学院学位论文使用授权声明 南京邮电学院、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留 本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其 他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一 致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布 ( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权 南京邮电学院研究生部办理。 研究生签名：导师签名日期 南京邮电学院硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 1 1数字水印技术简介及研究现状 数字水印技术( d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ) 的基本思想是在数字图像、音频和视频等产品中 嵌入秘密的信息以便保护数字产品的版权或证明产品的真实可靠性。数字水印技术一方面弥 补了密码技术的缺陷，因为它可以为解密后的数据提供进一步的保护。另一方面，数字水印 技术也弥补了数字签名技术的缺陷，因为它可以在原始数据中一次性嵌入大量的秘密信息。 因此，数字水印技术成为当前多媒体信息安全研究领域发展最快的热点技术之一，已经受到 国内外学术界和企业界的高度关注。 最早关注数字图像水印的文献是t a n a k a 1 于t 9 9 0 年、c a r o n n i l 2 与t i r k e l l 3 等在1 9 9 3 年先后发表了第一批研究数字水印技术的文章。1 9 9 5 年以后，数字水印技术获得了广泛的关 注并且得到了较快的发展。国际学术界陆续发表了许多关于数字水印技术方面的文章，几个 有影响的国际会议 ，0 如i e e e ，s p i e 等) 及一些国际权威学术期刊( 例如s i g n a lp r o c e s s i n g 等) 相继出版了有关数字水印技术的专题。1 9 9 6 年5 月，国际第一届信息隐藏学术讨论会 0 1 。l ( i n t e m a t i o n a li n f o r m a t i o nh i d i n gw o r k s h o p ，i h w ) 在英国剑桥牛顿研究所召开，至今该研讨 会已举办了五届。在1 9 9 9 年第三届信息隐藏国际学术研讨会上，数字水印成为主旋律，全部 3 3 篇文章中有1 8 篇是关于数字水印的研究。1 9 9 8 年的国际图像处理大会( i c i p ) 上，还开 辟了两个关于数字一q 的专题讨论。由m a r t i nk u t t e r 创建的w a t e r m a r k i n g w o r l d 已成为一个 关于数字水印的著名网上论坛。 虽然我国学术界对数字水印技术的起步稍晚，但到目前已经有相当批有实力的科研机 构投入到这一研究领域中来，北京电子技术应用研究所并先后于1 9 9 9 年1 2 月和2 0 0 0 年6 月举办 了两次信息隐藏与数字水印技术研讨会，国家8 6 3 计划智能计算机专家组和北京邮电大学信息 安全中心还召开了专门的“数字水印学术研讨会”。 数字水印技术是将鉴别信息以某种编码形式通过数字调制技术嵌入到原始图像中，使得 已调制的图像与原始图像在外观上不可区分，但可以利用后检测手段来认证图像源宿的合法 性，以起到版权保护、保密通信、数据文件的真伪鉴别和产品标识等作用。尽管j j 口z 数字水 印仍不能直接避免数字产品遭到盗版，但是可以通过水印中的惟一序列号查出盗版源头，并 且可以作为证据来起诉盗版行为。 水印技术的基本思想源于古代的密写术。可以说，人类早期使用的保密通信手段大多数 属于密写而不是密码。然而，与密码技术相比，密写术始终没有发展成为一门独立的学科， 南京邮电学院硕士学位论文 第一章绪论 主要是因为密写术缺乏必要的理论基础。如今，数字化技术的发展为古老的密写术注入了新 的活力，也带来了新的机会。在研究数字水印的过程中，研究者大量借鉴了密写技术的思想。 尤其是近年来信息隐藏理论研究的兴起，更给水印技术成为- - i 1 严谨的科学带来了契机。 水印技术与信息加密都是把对信息的保护转化为对密钥的保护，因此水印技术沿袭了传 统加密技术的一些基本思想和概念，但两者采用的保护信息的手段不同。信息加密是把有意 义的信息加密为随机的乱码，窃听者知道截获的密文中有可能含有非常重要的信息，但很难 破译。水印技术则是把一个有意义的信息隐藏在另一个称为载体( c o v e r ) 的信息( 如普通图片) 中得到隐密载体( s t e g oc o v e r ) ，非法者不知道这个普通信息中是否隐藏了其他的信息，而且 即使知道，也难以提取或去除隐藏的信息。 水印技术一般包括四个方面：水印信息的生成技术，水印信息的嵌入技术，水印信息的 提取技术以及水印信息的性能评估。一般的水印算法主要由水印信息的嵌入和提取的核心算 法来确定。从隐藏信息的区域来划分主要有两种方法：空间域嵌入法和频率域嵌入法。对于 空间域数字水印处理技术，由于根据待嵌入信息位直接修改图像的像素值，故这种方法抵抗 那些可能修改图像扶度值的滤波和压缩等攻击的能力较差：对于变换域水印处理技术，通常 将水印信息调制在频率域的系数上，一般说来，调制强度越大，鲁棒性越好，但图像质量及 隐蔽性就越差，调制强度越小，鲁棒性越差，水印越容易被去除。 在空间城算法中比较著名的有：基于l s b ( 最低有效位) 的算法 4 、p it a s 基于静态探测理 论的算法 6 7 8 、r h o a d s 基于离散顺序扩频通信技术的算法 9 等。主要模型有 s t e g o d o s 1 0 、s - t o o l s 1 1 、m a n d e l s t e g 1 2 、e z s t e g o 1 3 、h i d ea n ds e e k 1 4 、 h i d e 4 p g p 1 4 、w h f t en o i s es t o r m 1 5 和s t e g a n o s 1 6 等。 典型的频率变换域算法包括：c o x 在n e c 的技术报告中提出来的安全扩频水印技术算法 5 ，其核心算法是傅立叶变换；b a r n i 等人提出的基于整个图像的d c t ( d i s c r e t ec o s i n t r a n s f o r m ) 变换，把一个实数序列嵌入到d c t 的中频系数中的算法 t r ：r u a n a i d h 等人提出的 基于d f t ( d i s c r e t ef o u r i e rt r a n s f o r m ) 域的水印算法 1 8 。其算法的依据是h a y e s 结论：从 图像的可理解性角度，相位信息比振幅信息更重要；x i a 等人提出了一种在d w t ( d i s c r e t e w a v e l e tt r a n s f o r m ) 域实现水印的方法 1 9 ，其优点是鲁棒性( 可靠性) 好和具有层次性的检 测。 值得说明的是，传统的水印生成技术有一些是基于扩频原理的，多为维数字水印。目 前的研究是把基于扩频原理的数字水印生成技术和基于纠错编码原理的数字水印生成技术结 合起来，应用于二维图像水印中来，以进一步提高数字水印的鲁棒性。 南京邮电学院硕士学位论文 第一章绪论 1 2 数字图像水印要求 对数字图像水印技术最重要的要求是不可感知性、抗干扰特性和被隐藏信息的容量。 首先，最为苛刻的要求是知觉的透明度( 不可感知性) 。水印被嵌入后宿主图像的质量不 能被降低太多，以至于觉察到水印的存在。作为一个可以接收的方案，要求加过水印的图像 在不与原始图像进行比对的情况下不被察觉就可以了。 第二，要求对于有意或无意的退化或攻击具有鲁棒性，即抗干扰特性。换句话说，就是希 望水印永远保留在宿主数据中。无意的退化影响可能来自于压缩、滤波、a d & d a 转换、 重复采样等，有意的攻击可能来自删除的尝试、修改或封堵水印信息等。因此，在不降低加 了水印文档的质量的前提下，个可靠的水印应该是不可能或非常难于被破解的。 第三个要求是容量。在不降低宿主图像视觉品质很多的前提下，水印技术应具有在宿主图 像中隐藏大量水印数据的能力。 另外还有几个其他的要求，如简单快捷的嵌入和恢复算法、没有水印的原始文档等。 上面列出的那些要求相互之间是矛盾的。例如，一个非常牢靠的水印可以通过增强水印的 强度获得，针对水印的每个比特对宿主数据作大量修改。然而大量的修改将很容易察觉水印 的存在。例如，如果增加嵌入比特数量可以增加水印容量，但是降低了鲁棒性。因此，澍于 在宿主图像中能够存储的水印比特的最大数量的水印信息来说，在图像质量能被接受的前提 下，必须仔细地权衡修改的最大数量和鲁棒性这两者之间的关系。 1 3 水印系统模型 图1 1 数字图像水印系统模型 南京邮电学院硕士学位论文 第一章绪论 典型的数字图像水印系统模型如图1 1 所示。它非常接近通信系统，因此图像加水印可以 看成是一个数据通信问题。信息编码和水印生成器可以看成是信源处理，水印嵌入可以看成 是调制，水印提取可以看成是解调制，最后的检测和信息译码可以看成是接收后的处理操作。 这种类似关系见图1 2 ： 医匦画噩圃 匮亟圜 图l2 通信系统模型与水印系统模型对比 图像水印生成系统比通信系统有一个优势。在通信系统中，信道特征是预先未知的。我 们只能假设使用的信道逼近于一个己知的信道模型。信道特征在所有的时间段都在改变，并 且发射机需要周期性的估计它们。但是对于水印来说，我们可以使用图像特征去适应内嵌的 水印。正如图1 2 中，从图像有一个额外的链接到水印嵌入的模块。 i 3 1 水印的生成 水印信息是一个标志或是一系列给定长度的二进制数据。对于图像版权的应用，通常的 惯例是控制在6 0 至0 8 0 b i t 之间。这是国际标准记录码( i s r c ：i n t e r n a t i o n a ls t a n d a r dr e c o r d i n g c o d e ) 、版权的年代和授权许可嵌入所必须的。对于访问控制应用，需要的比特数量要少得 多。对于大数据应用，则可能需要3 0 0 虱j 4 0 0 b i t 甚至上千比特。还可以对生成的水印信息进行 纠错编码。 1 3 2 水印的嵌入 水印信号通过修改图像特征( 如亮度值或转换域系数等) 被嵌入图像。亮度值或系数的 南京邮电学院硕士学位论文第一章绪论 选择依赖于感知标准的容限，密匙本身的排列方式会影响系统的安全性和鲁棒性。 在嵌入水印时，如果适当利用人类视觉特性，可以减少修改对图像的影响，或者在相同 的视觉质量下，可嵌入更多的水印信息。 可以利用时视觉特性主要如下： 对比度( c o n t r a s t ) ：眼睛在另一个信号存在的情况下对一个信号的敏感程度。 频率( f r e q u e n c y ) ：眼睛对于一些频率、特殊的低频更为敏感。 亮度灵敏度( l u m i n a n c es e n s i t i v i t y ) ：在静止背景上的视觉阈值的度量，人眼通常对高 低亮度值交替变化比较敏感。 边缘和纹理区域( e d g e sa n dt e x t u r e da r e a s ) ：人眼对于图像失真的敏感性在光滑区域 比在边沿和纹理区域要强。 我们可以结合上面的四个特性来构建一个视觉掩模来确定在每一帧图像中关于数据( 像 素、转换系数) 值所允许的修改量。使用视觉掩模，在人眼注意不到的地方可以增加水印能 量，这会带来增加鲁棒性和容量的好处。 1 3 3 水印提取 使用和水印嵌入相同的密匙，对编码信息被加以检测，可以从加了水印的图像中提耿出 当初嵌入的水印数据。 1 4水印技术的等级 水印技术可以按照不同的方法对其进行分类 2 0 。按照处理领域的不同，可分为空间域处 理和频率变换域( d f t d c t d w t ) 处理两类；按照信息修改方法的不同，可分为加法、加 乘法和减法三类；按照是否利用初始数据的不同，可分为盲的( 遗忘) 处理方法和非盲的( 非 遗忘的) 的处理方法；按照私密性的类型不同，可分为专业和公共的两类。下面分别予以简 单介绍， 1 4 1 处理域 ( 1 ) 空间域水印： 在这类技术中，像素的亮度或色度值被修改而嵌入水印。有两种嵌入方式，一种是分块 图像，一种是整个图像。 第一种方式，图像分为若干个小块。每个水印比特被分配到一个小块，这样图像中嵌入 的水印比特数量就等于小块的数量。 南京邮电学院硕十学位论文第一章绪论 第二种方式，图像不分块，所有的水印比特可以修改整个图像的像素。和第一种方式一 样，这里不存在嵌入像素之间的干扰，检测是比较容易的；但是，如果图像裁切不正，位于 边沿区域的水印比特就会丢失。 ( 2 ) 频率变换域水印 在这类技术中，图像在加水印之前已经进行了数学变换。在使用类似于空间域所使用的 技术添加水印之后，采用反变换将水印图像变回到空间域。 变换域可以是离散傅氏变换( d f t ) ，水印信息存在两个可能的嵌入域，即相位和振幅。 对于图像来说，d f t 的相位l e d f t 振幅更为重要，因此它可能成为嵌入水印数据的好选择， 比选择振幅嵌入具有更好的抗干扰性。但是，d f t 相位不能对抗图像平移攻击，因为在空间 域的平移改变_ r d f t 系数的相位。使用d f t 振幅嵌入水印的优点是可以抵抗对图像平移的攻 击，因为在空间域图像的循环平移并不影响d f t 振幅，但的抗噪性能较弱。 变换域也可以是离散余弦变换( d c t ) ，水印信息嵌入在d c t 系数中。图像首先被分割 为一些块，在添加水印之前，对每个块进行d c t 变换。在很多情况下，可以将水印信息嵌入 到每个块的d c t 系数的中间频带中。这种方法非常适用于象j p e g 这样的压缩图像中。d c t 嵌 入对于空间域的平移攻击比较敏感。 1 4 2 水印嵌入算法： 令x 表示宿主图像参数，x 、v 表示修改系数后的结果，w 表示添加的水印，7 表示水印强度。 对所有系数来说v 不是常数，它利用宿主图像的局部参数来改变。 ( 1 ) 加法 在这类修改方法中，水印序列被添加到一个选择出来的像素区域，或者变换域系数中。嵌 入公式是： x w - - - - x + 丫w( i i ) ( 2 ) 加乘法 在这个方法中，水印数据被添加到一个选择出来的像素区域，或者变换域系数，以适应 其大小。嵌入公式是： x w = x + ? x w ，或者x w = xe t m ，或者x 、v = x + 1 l x l w ( 1 2 ) 用这种方法，小的系数不必修改很多，相反大的系数会受到较大的影响。从知人眼视觉 特性来看这种方法是比较好的，因为对于大小不同的系数其相对改变程度大致相同，保持视 觉灵敏度几乎不变。 南京邮电学院硕士学位论文 第一章绪论 ( 3 ) 减法 这类算法有多种，这里介绍的是一种随机选择的8 x 8d c t 系数块的一种方法【2 2 。来自8 x 8 d c t 块中间频率的两个系数是随机选择的，它们是f ；( m i ，n o ，r b ( m 2 ，n 2 ) ，这两个选择的系 数之间的差值由下式给出： b = if b ( m , ，n 1 ) i - if b ( m 2 ，n 2 ) i ( 1 3 ) 为了在选择的块里要嵌入一个比特w ，对系数毛( m i ，n o ， 毛( m ：，n ：) 进行修改，使得 两者的距离符合下式： 铲臻斟 n 4 ， 这里的q 是一个控制嵌入强度的参数。 】4 3 盲和非盲水印 如果为了恢复水印，利用了原始图像，这被称为非盲( 非遗忘) 水印检测方式。反之， 如果不利用原始图像，这就是盲的( 遗忘) 水印检测方式。在实际应用中，往往是尽可能利 用原始图像，即大多采用非盲水印检测。 1 4 4 私用和公共水印 如果文档的主人是唯一能够提取水印的人，他要么可以存取原始图像，要么知道如何查 找代码。换句话说，在预先知道其内容同时允许检测水印的情况下，水印技术成为私用技术。 可以由数据的所有者决定是否在数据中使用水印。 如果允许任何人阅读水印，这种水印技术就被称为公用的。换句话说，用于检测或读取 水印的密匙是公开使用的。 一般说来，私用机制要比公用的可靠得多，因为一旦知道密匙，攻击者就很容易去掉水 印或使用公共机制使得水印不可读。 1 5 论文工作 本篇论文着重研究如何使用u ”c 码来提高静止图像的水印容量和提高水印质量。虽然该 码自1 9 6 2 年由g a l l a g e r 提出已经很长时间了，但l d p c 码的引起人们的重视是直到三十年后 m a c k a y 重新发现它。l d p c 粼- - 种非常接近s h a n n o n 界的编码方法，但直到不久前仍 然不实用，主要原因是它的复杂度和计算的困难。 南京邮电学院硕士学位论文第一章绪论 本课题的研究内容分可为三个主要部分：第一部分，研究了d c t 数字水印的实现，对其 抗干扰性能进行了对比，分析了d c t 数字水印的特点。实验中我们使用了8 x 8 块的d c t 域的水 印信道模型。第二部分，研究了l d p c 的编译码技术实现，对l d p c 编码的性能进行了分析， 对以后应用中可能存在的问题进行了分析。第三部分，在上面两项的研究基础之上研究了 l d p c 编码后的数字水印的嵌入和提取过程。由于l d p c 码的计算量大的原因，重点进行了抗 剪切攻击的实验研究。通过对比研究，观察到水印在进- 亍l d p c 编码后对抗某些攻击的效果比 较明显，而这种效果会随着码长和码率的增大而进一步提高。 本章微为论文的第一章，简述了常规的数字图像水印系统的构成。在接下来的第二章中 解释了水印技术的实现。第三章介绍u ) p c 码的编码细节，包括理论和实际实现。仿真结果和 结论在第四章给出。仿真中使用图像、仿真结果列表在最后一章中列出。 宣皇塑皇兰堕堡苎堡兰塑三i 生旦妄：l 茎主查! ! 垫生 第二章d c t 数字水印技术 2 1在d c t 域中添加水印 2 1 1d c t 变换 首先分割n n 图像( n 8 ) x ( n 8 ) = n 2 6 4 个不相重叠的8 x 8 块，对每个小块进行2 维d c t 变换。水印信息嵌入在8 x 8 块的d c t 系数的“中频”区域a 然后使用加乘法在每个块的d c t 块中嵌入水印 2 3 】。 8 x 8 离散余弦变换( d c t ) 的定义为： 坳= 掣掣塞砉删n 呶等竽徊s c 等攀 亿t ， 8 x s k g 磊散余弦变换( d c t ) 的定义为： 删) = 砉喜掣- 盟2 似 ) c 叫等竽) c o s ( 型警) ( 2 2 ) 这里的k ，“，v 0 ，1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6 ，7 ， 触，：j 击加一，： 击缈v = 。 1 1f o ，“ 01 1 f o r v o d c t 和i d c t 是线性变换，任何个图像块都可以被表示为以d c t 系数为加权的d c t 基本图形的多加用于8 x 8 像块d c t 的基本函数如图2 1 所示。 倒2 18 8 d c t 基本图样 南京邮电学院硕士论文第= 章d c r r 数字水印技术 2 1 2 选择d c t 系数 在d c t 系数中添加水印通常的做法是在z 字扫描图案中忽略少量的低频系数，如6 个， 然后添加在紧跟其后的8 x 8 d c t 块的中频系数上。选择这些系数的原因，类似于前砸提到的 d f t ，是感知透明度和可靠性之间平衡的结果。图2 2 是一个实例，我们在每个块中标识了 1 6 个中频系数。 r _ i t e呷- ；未!c ，拍 r ?强甜；， _ 峨蛳 “。1 | u $ ； 程“ 。 黧 ；额”1 构 7 。一+ j 。 |?麓黔 删， 挣、， 图2 28 x 8 d c t 块添加水印区域 修改后的d c t 系数散布在整个图像的d c t 系数中，如图2 3 中黑色区域所标注的就是被添 加了水e i _ d c t 系数。 图2 38 x s d c t 域的6 5 = 3 0 块 2 2使用纠错码的b 1 0 c kd c t 水印算法 2 2 1 水印插入步骤 一一一一一一 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一jll一一一一 南京邮电学院硕+ 论文 第二章d c t 数字水印技术 使用纠错码的b l o c kd c t 水印技术实现算法流程图如图2 4 所示，流程详述如下： 第一步，生成长度为t k 的二元信息数据序y l j b 。 第二步，对信息序列b 进行纠错编码。当信息序列较长时，我们要分割长度为t k 的信息序 列b 为多个k 长度的子块，以适应纠错编码的要求。通过使用( n ，k ) 的分组纠错编码，编码后的 序y u c 的长度为t 。 第三步，重复进行编码，直到所有的子块都完成纠错编码。如果重复次数为c h 次。也就是 被重复编码后的矢量c 。的总长度t 。= t n c h 。 第四步，扩展频谱调制。首先使用密匙k i ，生成长度为t 。的伪随机序列p 。，用p 。扩频调制 c 。得到w 。 第五步，使用密匙k 2 ，随机分配w 。到各个b l o c kd c t 域的中频段，如图2 3 。不足的剩余部 分用零填充，这样在d c t 域中的尺寸为n x n 的水印掩码w 。被生成。 第六步，在变换域中嵌入水印。在d c t 域条件下，用加乘法嵌入水印w 。到i ，形成嵌入后 的系数i 。 i 。= i ( 1 + 7 w 。) ，m 1( 2 3 ) v 的值是用于选择可靠性和感知度之间平衡的。取值较高水印会较可靠，但是也更容易 被感知，降低隐匿性。 第七步，反向变换到空间域。在d c t 的情况下，对i 。作b l o c ki d c t 。 第八步，饱和状态。分别填充“比2 5 5 大的像素”、“比o 到2 5 5 小的像素”和“o 的像素”， 以获得卫。 第九步，在空间域中应i f p s y c h o - v i s u a l 模型，测量感知的质量a 现在我们在空间域中有了 初步的水印图像或。根据“人类视觉系统”( h v s ) 的研究结果，为了适应嵌入的水印，可 以增强对感知不重要的区域，弱化对感知重要的区域。这些引起注意的h v s 量度是对比度、 频率，亮度，边和纹理区域。基于这些量度，一个n np s y c h o v i s u a l 水印矩阵m 被生成，元 素范围在 o ，1 zf 司。m 是一个指标，如果值大，意味着水印可以被较强的嵌入像素的位置。 加过水印的图像从j 。生成： x 。= m 丘+ ( 卜m ) x ( 2 4 ) 一种直截了当感觉质量的评估方式是去观察加过水印的图像的效果。另一种比较定量的 方法可峰值信噪e t ( p s n r ) 给出的，其定义为： 南京邮电学院硕上论文 第二章d c t 数字水印技术 雎瑚= 1 0 1 0 9 了 广二堕塑_ 一 ( 2 5 ) 寺善奢硼，j ) - x w ( f ，朋2 这里的强是在图像中最强的像素亮度值ap s n r 值至少要高于3 8 d b 才是可以接受的。 图2 4水印算法流程图 1 2 南京邮电学院硼十论文第二章d c t 数字水印技术 还有一种方法是计算w d r ，它是测量水印能量和宿主图像能量的比值。其定义为 nn x q ，) 一x 。( f ，硝 w d r = l o l o g 旦上b 1 一 ( 2 6 ) x ( i ， i = l j = t 感知质量被测量之后，如果需要不能满足，y 将减少，嵌入水印过程将重复。 2 2 2 水印检测 第十步，分别对已经加了水印的图像进行b l o c kd c t 变换。 第十一步，提取水印系数。使用密匙k 2 ，提取对应于每个比特的水印系数。在添加两个 系数集合之后，t n 分离水印系数序列集合，每个t n 大小为c h 被获得。这些集合在比特译码时 数据是独立处理的。换句话说，每个比特被分别重复译码。我们标识这种长度为c h 的集合矢 量为l ( o ，i 在1 和t n 之间。l = e l ( 1 ) l ( 2 ) l ( t n ) 】，这里l ( i ) = l 1 ( f ) l 2 ( f ) l “( 2 ) 。 第十二步是重复译码。密匙k 1 被用来再次生成相同的用于谱扩展的伪随机序列p 。这种 p 。序列，长度为t 。，被分成t 。个连续长度为c h 的子序列鼠( z ) ，每个子序列对应于每个编码比 特。使用l ( o 和曩( f ) ，每一编码比特用一个经过选择的检测器来检测，详细见2 3 节，译码 器要么是相关器，要么是最大似然检测器。 第十三步是纠错译码。信息比特是从经过检测的编码比特中译码的。 2 3检测机制 对于随即变量的检测有两种统计学估计方法：“参数统计估计”和“非参统计估计”。 参数统计估计方式需要假设随机变量的内部分布。( 立l l g a u s s i a n ， e x p o n e n t i a l ， w e i b u l l ， o o m p e r t zd i s t r i b u t i o n s ) 。也就是说，统计过程和决策是基于实际数据值的分布进行的。使用分 布加以计算，这些分布是由有限维参数严格定义的。 非参统计估计方式不需要或很少需要知道有关随机变量分布的先验知识，在不了解数据 分布的情况下，对任分布我们选择一个参数作为其估计的基础。在大部分情况下，使用非 参方式具有优势，因为所需要的假设的限制比那些完整参数模型要少些，它们比较容易匹配， 并且执行花费要小。 与非参方式相比，参数方式的性能依赖于随机变量分布的预先假设。在水印技术中我们 感兴趣的数据是b l o c kd c t 水印中的d c t 参数。应用中我们可以选择两种参数检测器。一种为 零均值白色高斯分布的相关协方差检测器，另一种为基于b a y e s 的优化最大似然( m l ) 检测 南京邮电学院硕士论文 第二章d c t 数宁水印技术 器。相关检测是具有理论性的而不是最优化的检测机制。根据d c t 系数的统计特性，最优化 的检测机制是一种瑞利分布检测器。另外还要补充说明的是，与最优化的检测方式相比较， 相关性协协方差检测的性能在执行时要更直接一些，效率也要高一些。 2 3 1 相关检测 i w ( i ) 是水印d c t 系数矢量的第i 个比特，则 1 w ( i ) = i ( i ) ( 1 + t 见( f ) )( 2 7 ) 嵌入的序列矢量是成( f ) ，并且吸( d = c ( i ) 厄( f ) 。 相关检测器具有这样的关系： c ( i 嚣f 捌1 w ；篙菘0 s ， i ) = 一1 ， j 、。 这里的c ，是乘积操作。 l o ) = 1 1 ( f ) ( 1 + 7 以( f ) ) i = l i ( f ) i ( 1 + y 吃( f ) ) ，0 7 1 。 7 w ( i ) 1 西，( i ) = 1 i ( f ) 1 声，( f ) + v i j ( i ) i ( p 。( f ) 1 砚( f ) ) ， 这里晚( f ) = c ( i ) p 。( f ) i l ( i ) 1 p 。( f ) = i i ( f ) 1 卢。( f ) + ( y l ，( i ) i 1 p 。( f ) 1 2 ) c ( i ) 1 ，。( f ) 1 芦。( f ) = i i ( i ) 1 成( f ) + “i i ( i ) 1 u ) c ( i ) ( 2 9 ) 这里的u 是联合矢量。 在等式2 9 的右边的第一个表达式 ，( 圳成( f ) 是一个零均值的随机变量，该变量是基于伪 随机序列p 。的，和宿主图像d c t 系数、i 都是不相关的，所以 e j l ( 圳虞( i ) 2 ( x l i ( i ) j u ) c ( i ) 。乒c ( i )( 2 1o ) 这里矢表示一个编码比特c ( i ) 的正的功率强度值。? 2 3 2 协方差检测 如果伪随机序列和宿主图像d c t 系数，以及i 是正交的，相关检测将会执行的较好。如果 不满足这个条件，个比较好的解决方案是在相关之前先减去l ( f ) 和p 。( f ) 的均值。对于每一 个编码比特c ( i ) ，i = l ，2 ，t n ，协方差检测规律有这样的形式： c ( f ) 1 1 形i 笆d l - 埘) _ 以d 他( f ) b 那 ( 2 1 1 ) l c ( f ) = 一1 ，扩 0j 。 南京邮电学院硕士论文第二章d c t 数字水目j 技术 这里的h k l 是l l ( 圳的均值，卢驯是p 。( f ) 的均值， 是乘法运算符。 为了理解为1 专么协方差会执行的较好，我们看等式2 1 2 ，在内部乘法表达式中，干扰项是 来自于宿主图像自身，为 c h e 帆) ，旧( 仉 ( 2 1 2 ) 卢l 我们的目标是使它最小化。一种解决方法是在水印插入之前选择加过水印图像的d c t 系 数和伪随机序列，让它们的累计总和尽可能达到最小。如果这太严格，则至少可以让 多。( f ) ，= o ( 2 1 3 ) j r l 确定性的解决方案明显但不实际，而随机的解决方案事实上是基于过滤干扰的考虑，或 者提高相关性的目的。由于图像的大部分分量是低频，使用高通过滤加了水印的图像往往会 抑制掉干扰项。事实上，从l ( f ) 中减去平均项是一种过分单纯的高通滤波，而干扰抑制更好 的办法是执行维纳滤波。我们可以在图像中的水印里使用维纳估计，用p 。( f ) 获得内积为 。 2 3 3 归一化的相关变量 另外有两种可能的检测器，他们是相关和协方差检测器的变种：一种是归一化相关检测 另一是相关系数检测。 归一化相关检测似然率被定义为： a ：塞垒型：垒丝三( 2 1 4 ) 相关系数检测似然率被定义为： ( 2 1 5 ) 这两个检测器的决策规则是： _ 判断编码比特l ，如果a 跏 一判断编码比特o ，如果a 一t 1 在我们的例子中，闭值t 1 再次为0 。这时，归一化相关检测器和相关检测器一样给出了正 确的结果。类似的情况是，相关参数检测器给出的结果和橼方差检测器一样。事实上，如果 我们知道文档中存在水印，则我们使用归化的检测器就没有优势。这时我们既可以使用归 南京邮电学院顶十论文 第二章d c t 数字水印技术 一化的也可以使用非归一化的检测器来读取水印。但是在一些应用中，既有加过水印的，也 有没加水印的媒体应用，这就有必要验证水印是否存在。对于这类应用，归一化的内积就是 首选。例如，我们可以应用下面的决策规则： _ 判断抹除，如果一” a 锄 一判断编码比特l ，如果a 判断编码比特0 ，如果a n 南京邮电学院硕士沦文第三章l d p c 编码技术 第三章l d p c 编码技术 3 1 介绍 上世纪的1 9 4 8 年香农( s h a r u l o n ) 在他那篇著名的论文“通信的数学理论”中提出并证明了： 对于一个信道容量为c 的有扰信道，消息源产生信息的速率为r ，只要r c ，则找不到一