[论文]数字水印技术_论文.docx

一、 数字水印技术的概述1.1数字水印的概述伴随着计算机网络的发展，信息媒体的数字化为信息的存取提供了巨大的便利，显著提高了信息表达的效率和准确性。但是同时也带来了一些负面影响,一些别有企图的个人和团体在没有得到原作者的同意的情况下复制和传播有版权的数据文件或作品。所以，数字媒体的信息安全、知识产权保护和认证等问题变得日益突出，变成一个急需解决的议题。密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一，但是此方法有缺点：一是加密后的文件因不可理解性从而妨碍信息的传播。二是一旦被解密后，文件就不再受保护。所以，需要一种代替技术或者是对密码学进行补充的技术，这时，数字水印技术便被提出了。数字水印技术是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及数据完整性的新型技术，原作者的创作信息和个人标志通过数字水印系统以人所不可感知的水印形式嵌入在多媒体中，从而使人们无法从表面上感知水印，只有专用的检测器或软件才可以检测出隐藏的数字水印。水印的存在要以不破坏原数据的欣赏价值、使用价值为原则。数字水印技术基本特征主要有：鲁棒性、不可见性、不可检测性、自恢复性。数字水印的主要应用领域有版权保护、盗版跟踪、图像认证、票据防伪、标题与注释、拷贝保护。数字水印按特性划分分为鲁棒数字水印和脆弱数字水印；按水印所附载的媒体划分分为图像水印、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；按检测过程划分分为明文水印和盲水印；按内容划分分为有意义水印和无意义水印；按用途划分分为票据防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印；按水印隐藏的位置划分分为时（空）域数字水印、频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印。尽管人们都在努力发展和完善数字水印技术，但水印技术仍然没有完全成熟和广为人们理解，而且还有很多问题没有得到解决。尽管水印技术很难在短期内取得突破，但是，鉴于水印技术的广泛的应用价值，有必要对水印技术作一番深入研究。1.2数字水印的典型算法目前实现数字水印的典型算法有：1、空域算法。最简单和有代表性的方案就是用水印信息代替图像的最低有效位（lsb）或多个位平面的所有比特的算法。这是一种典型的空间域数据隐藏算法。该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息(具体取多少位，以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则)。patchwork是一种基于统计的数字水印，其嵌入方法是任意选择n对图像点，在增加一点亮度的同时，降低另一点的亮度值。该算法的隐藏性较好，并且对有损的jpeg和滤波!压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且不能完全自动完成。2、变换域算法。变换域算法包括离散余弦变换(dct)、小波变换(wt)、傅氏变换(ft或fft)以及哈达马变换(hadamardtransform)等等。其中基于分块的dct是最常用的变换之一， dct数字水印算法是首先把图像分成88的不重叠像素块，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。另外基于dft和dwt算法与上述算法具有相似的原理。这种 以变换域算法为代表的通用算法普遍采用变换技术，以便在频率域实现水印信号叠加，并借鉴扩频通讯技术对水印信号进行有效编码，从而提高了透明性和健壮性，同时还适当利用滤波技术对水印信号引入的高频噪声进行了消除，从而增加了对低频滤波的抵抗力。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 on demand)中有很大的实用价值。相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。该方法有一个问题值得考虑，即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案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水印信号的引入所引起的视觉变形。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象的哈希值组成，其次对图象做dct变换，最后用伪随机高斯序列来调制（叠加）该图象除直流（dc）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，因此可防止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入源数据中对人感觉最重要的部分；水印信号由独立同分布随机实数序列构成，该实数序列应该具有高斯分布n（0，1）分布的特征。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所利用，同样可以供数字水印系统所利用。利用视觉模型，实现了一个基于分块dct框架的数字水印系统；实现了一个基于小波分解框架的数字水印系统；实现了一个空域数字水印系统。它们的基本思想均是利用从视觉模型导出的jnd(just noticeable difference)描述来确定在图象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象相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。这一方法同时具有好的透明性和强健性。二、 可实现数字水印技术的实用工具matlab2.1概述 matlab是当前在国内外十分流行的工程设计和系统仿真软件包。它是一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一人方便的、界面友好的用户环境。matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。用matlab研究数字水印的优点：（1）集成了dft、dct、dwt等函数有丰富的小波函数和处理函数，这不仅方便了研究人员，而且使源程序简洁明了、易于实现。（2）强大的数学运算功能。能够方便、高效地实现音频、视频中的大量矩阵运算。（3）提供了图像处理工具箱、小波分析工具箱、数字信号处理工具箱。用来编制跨数字图像处理技术、数字信息处理等多学科的数字水印技术是非常好的选择。（4）matlab语言的使用者都可以是工具箱的作者，可以按照matlab工具箱的规则，结果图像处理函数，开发专用数字水印工具箱。2.2算法中常用的matlab函数介绍matlab有丰富的库函数，其中有实现数字水印算法的fft、dct、dwt等函数和相关处理函数，大大简化了算法的实现。简要介绍与数字水印算法实现有关的一些常用函数。1、图像文件输入输出函数imread：从文件读取图像，图像文件可以是bm、pdf、jpeg、pcx、tiff、xwd等格式。imwrite：把图像写成文件load：将以mat为扩展名的图像文件调入到内存save：将工作空间中的变量保存到以mat为扩展名的图像文件中2、图像显示函数image：建立并显示图像，它可返回一个图像的句柄给一个image对象imshow：显示一幅图像truesize：调整图像显示大小3、lsb空间域算法常用函数 rand：产生随机序列 unit8：把其它类型对象转换为8位无符号整数类型 double：把其它类型对象转换为双精度数值size：计算图像（矩阵）的大小sum：对元素求和reshape：重新排列矩阵4、dct域图像变换函数dct，dct2：分别实现一维信号和二维信号的dct（离散余弦变换）idct，idct2：分别实现一维信号和二维信号的idct（逆向离散余弦变换）5、dwt域图像变换函数dwt，dwt2：分别实现一维信号和二维信号的dwt（离散小波变换）idwt，idwt2：分别实现一维信号和二维信号的idwt（离散小波变换）wavedec2：多级二维小波分解函数waveinfo：提供小波包中所有的小波信息6、攻击函数imcrop：将图像剪裁成指定的矩形imresize：使用指定的插值方法，调整图像大小imrotate：使用指定的插值方法逆时针将图像旋转任意指定的角度imadjust：用于调整图像的对比度imnoise：给图像增加噪声filter，filter2：实现对一维和二维信号的滤波三、 离散余弦变换（dct）算法及水印实现3.1dct变换公式dct 变换公式是这一算法的核心，有必要先了解一下dct 正反变换公式。dct 正反变换公式的核心是余弦变换，计算速度比较快，水印技术所用的是二维变换，这里给出二维的dct 正反变换公式，二维dct 正变换公式为： =0,1, , m-1;=0,1, , n-1其中： 二维dct反变换公式为： 其中x，y 为空间采样值，u，v 为频域采样值。因为数字图像多用像素方阵来标识，即m=n，此时，二维dct 正反变换可以简化为： 3.2二维dct的性质离散余弦变换是图像处理技术中几种最基本的酉变换之一。酉变化是线性变化的一种特殊形式，其基本线性运算式是严格可逆的，并且满足一定的正交条件。图像的酉变换可以被理解为分解图像数据为广义的二维频谱，变换域中每一分量对应于原图频谱函数的能量。设imn 为mn 的图像矩阵则该图像的二维dct 变换可由下式表示：fdct=其中 其中经过二维dct 变换得到的dct 系数矩阵gdct 指示了一系列频率中每一个频率所对应的变化程度，即频率的高低。其中低频分量将集中在矩阵的左上角，高频分量则集中在右下角。图像的低频分量反映图像慢变化，即图像整体部分；图像的高频分量代表图像跳变的地方，即图像细节部分，如轮廓、边缘。根据人类视觉系统，图像整体比细节部分更为重要，若一幅图像经过处理后而视觉改变不大，则其低频分量必定改变程度不大。此算法采用了将数字水印的灰度值植入dct 域的低频分量中的方法。二维离散余弦变换是一种严格可逆的酉变换。它的两个矩阵amm bnn 满足以下的正交条件： 由此，易得到离散余弦逆变换（idct）: 正因为dct 是一种严格可逆的正交变换，才可能对基于dct 的植入算法实现准确的数字水印滤波。3.3dct变换水印的实现数字图像水印算法选择二值化灰度图像作为水印信息，根据水印图像的二值性选择不同的嵌入系数，并将载体图像进行88的分块，将数字水印的灰度值直接植入到载体灰度图像的dct变换域中，实现水印的嵌入。具体方法如下：设i是mn大小的原始图像，j是水印图像大小为pq，m和n分别是p和q的偶数倍，把水印j加载到图像i中，算法分以下几步进行：1. 将i分解为(m/8)(n/8)个88大小的方块b；同时，j也分解为 (m/8)(n/8)个(8p/m)(8q/n)大小的方块v； 2. 对每一个b进行dct变换：db=dct(b)；3. 加载水印对每一个db和v，s(i)为从db的中频选出的加载的位置，1i(8p/m)(8q/n)， t(i)为水印v的位置坐标 ， 1i(8p/m)(8q/n)，db(s)=av，其中a是加权系数,用db(s)来代替db，得到加载水印后的图像dbc；4. 对以上得到的每一个dbc进行逆dct变换：idbc=idct(dbc)并将各方块idbc合并为一个整图i，即加载了水印的新图像。 i j 88分块处理 88分块处理通过算法改变水印信息形式dct变换改变嵌入水印信息的深度选择加载位置 水印的嵌入 idct变换嵌入水印的图象d 88分块 dct变换 提取每块的水印信息合并分块水印得到完整水印dct水印算法原理图3.4离散余弦变换水印提取算法设图像d为已经加载了水印的载体图像，现要将所加载的水印从d中提取出来,其过程为上述加载水印算法的逆运算：1. 将d分解为(m/8)(n/8)个88大小的方块bd；2. 对每一个bd进行二维dft变换:dbd=dct(bd)；3. 提取数据对每一个dbd，按照式v=1/adbd得到v；4. 将上面得到的所有v合并成一个水印整图j。3.5dct算法的matlab程序运行1、图像显示及水印嵌入m=256; %原图像长度n=32; %水印图像长度k=8; i=zeros(m,m);ii=zeros(k,k);b=zeros(m,m);idct=zeros(k,k);d=zeros(m,m);%读取原图像i=imread(binjiang.jpg);subplot(3,2,1);%显示原图像imshow(i);title(原图像);%读取水印j=imread(shuiyin.jpg);subplot(3,2,2);%显示原图像imshow(j);title(水印图像);%产生水印序列randn(seed,10);mark=randn(1024,1);subplot(3,2,4);plot(mark);title(水印序列);%嵌入水印t=1;for m=1:n for n=1:n x=(m-1)*k+1; y=(n-1)*k+1; ii=i(x:x+k-1,y:y+k-1);%将原图分成8*8的子块 idct=dct2(ii);%对子块进行dct变换if x=1&y=1 alfa=0.002;else alfa=0;end b=idct*(1+alfa*mark(t);%嵌入水印 bidct=idct2(b);%进行dct反变换d(x:x+k-1,y:y+k-1)=bidct; t=t+1;endendsubplot(3,2,3);imshow(d,);%显示嵌入水印后的图像title(嵌入水印的图像);imwrite(d,嵌入后的图像.jpg);%从嵌入水印的图像中提取水印for p=1:nfor q=1:nx=(p-1)*k+1;y=(q-1)*k+1;block1 =i(x:x+k-1,y:y+k-1);block2 =j(x:x+k-1,y:y+k-1);block1=dct2(block1);block2=dct2(block2);a = block2(1,1)/block1(1,1)-1;if a0w(p,q)=0;elsew(p,q)=1;endendend%显示提取的水印subplot(2,3,2);imshow(w);title(从含水印图像中提取水印);四、 数字水印的性能评估和攻击4.1数字水印的性能评估和基准对水印的性能建立合理的评估方法和基准是数字水印研究的一个重要内容。对水印的评估主要包括以下两个方面：水印健壮性的评估；嵌入水印对图像引起的失真的主观和客观定量评估。一般而言，在水印健壮性与不可感知性之间需要进行折中。因此，为了能够进行公平合理的性能评估，我们必须尽量保证各个水印系统是在可比较的条件下进行测试，即应该在给定图像视觉可见性要求的前提下进行测试。4.1.1影响水印健壮性的因素1、嵌入的信息量。它直接影响水印的健壮性。对同一种水印方法而言，要嵌入的信息越多，则水印的健壮性越差。被嵌入的信息依赖于各种不同的应用场合。2、水印嵌入强度。水印嵌入强度和水印可见性之间存在着一个折中。增加健壮性就要增加水印嵌入强度，相应地也会增加水印的可见性。3、图像的尺寸和特性。图像的尺寸对嵌入水印的健壮性有直接影响。一个实用的水印软件程序应该能够比此图片中恢复出水印。对用于打印的图像，通常需要它是高清晰度的。但是，同时也希望这些图像被扫描并被放到网上后能够得到保护。图像的特性也有重要影响。对扫描的自然图像具有较高健壮性的方法在用于诸如计算机产生的合成图像时，健壮性会大大削弱。一个公平的基准测试所能适应的图像尺寸范围应该很大，从几百个到上万个像素，并且用于测试的图像也应该为不同类型的图像。4、密钥。密钥对系统的安全起了重要的作用。水印算法中，密钥空间必须足够大，以使穷举攻击法失效。4.1.2视觉质量的定量描述两种定量度量的方法1、 基于像素的度量方法此方法属于量化失真度量，用它得到的结果不依赖于主观评估，它允许在不同的方法之间进行公平的比较。大部分在视觉信息处理中的失真量度量或质量方法都属于差分失真度量。该度量都是建立在原始的未失真图像与修改后的失真图像的差值的基础上的。差分失真量度量不能很好地与人类视觉系统想对应，而复杂的水印方法可能会利用一种或多种视觉系统的效应，因此将它们用于水印技术就会带来一些问题，例如使用上述方法来定量度量由水印处理过程所带来的失真，可能会导致度量的不正确评估。如果使用适合于人类视觉的失真量度量，就可能更为有效。2、 可见性质量度量人们认识到基于像素的失真量度量的弱点，于是越来越多的研究集中于与人的视觉系统相适应的失真量度量。可见性质量利用了人的视觉系统的对比敏感性和掩蔽现象，它是基于人的空间视觉的多通道模型。3、 主观性质量度量方法当对主观测试时，必须遵循一个测试协议，该协议描述了测试和评估的完整过程。这种测试通常分成两个步骤：第一步，将有失真的数据按由最好的次序分成几个等级；第二步，要求测试人员给每个数据集打分和根据降质情况描述可见性。主观测试对最终的图像质量评估和测试是有实用价值的，但是在研究和开发中，该方法的用处并不大，实际的度量往往采用定量度量的方法。5.2图像水印的攻击随着水印技术的出现，对水印的攻击就同时出现了。水印的目的，是为了保护多媒体数字产品不被盗用、篡改、仿冒等，而对水印的攻击，就是试图通过各种方法，使得水印无效。比如抹去多媒体数字产品中的水印；或者水印尽管存在，但是使得水印提取算法失效。因此，对水印的攻击有各种各样的方法，总的目的就是使水印无法实现对多媒体数字产品的保护作用。另一方面，研究各种可能的水印攻击方法，也是提高水印性能的一个重要手段。正如矛和盾之间的关系一样，了解矛的工作原理和性能，才能研究出更好的、可以抵抗此矛的盾。设计性能好的、实用的水印算法，必须要了解各种可能的攻击，设计针对具体应用的，能够抵抗各种攻击的水印算法。数字水印攻击的分类1、去除攻击：这是最常用的攻击方法，它主要攻击健壮性的数字水印。它试图削弱载体中的水印强度，或破坏载体中的水印。2、表达攻击：试图使水印检测失效。它并没有去除水印，而是将水印变形，使得检测器检测不出水印。3、解释攻击：通常通过伪造水印来达到目的。比如使得载体中能够提取出两个水印，造成原来的水印无法代表任何信息。4、法律攻击：主要是利用法律上的漏洞。对水印的攻击中，又可分为恶意攻击和非恶意攻击。所谓非恶意攻击，是指水印载体受到一些正常的变换，如压缩、重新编码、格式转换等，它们不是以去除水印为目的，但是他们确实对载体进行了改动。而恶意攻击是以去除水印为目的，他们是保证数字载体仍能够使用的情况下，尽可能地消除水印。5.3dct算法水印实现的攻击实验（1）加入不同高斯噪声水印的实现w=imnoise(w,gaussian,0,0.01);subplot(2,3,2);imshow(w,);title(加入高斯噪声);w=imnoise(w,gaussian,0,0.35);subplot(2,3,3);imshow(w,);title(加入高斯噪声);（2）不同程度的旋转攻击图像及提出的水印信息d= imrotate(d,10,bilinear,crop)subplot(2,3,1);ims