【数字水印技术概述7900字】

数字水印技术概述目录TOC\o"1-3"\h\u19614数字水印技术概述 179031.1数字水印简述 1298811.1.1数字水印的基本原理 1300881.1.2数字水印的分类 2295611.2数字水印的框架模型 387631.3常见的数字水印技术 3243611.3.1离散小波变换(DWT) 4173931.3.2离散余弦变换(DCT) 575021.3.3奇异值分解(SVD) 5109531.4打印扫描对图像的影响 6254891.4.1打印过程中对图像的影响 6193931.4.2扫描过程中对图像的影响 6309851.4.3打印扫描实验结果分析 7100771.5攻击测试的类型 97111.6数字水印算法的性能评估 10252191.6.1水印方案的影响因素 10158291.6.2客观评价指标 111.1数字水印简述1.1.1数字水印的基本原理数字水印技术是一种保护数字媒体信息的方法，以人类的听力或视觉系统为切入点，将数字信息如作品的版权、公司的商标或logo嵌入到需保护的数字作品中，以此完成作品版权的保护，用于侵权行为的追溯等等[25]。水印的嵌入和提取方法并不都相同，需要结合实际的需求，没有固定的标准。水印在嵌入时必须考虑到水印的隐蔽性、保密性以及抗攻击能力。水印嵌入后必须通过特定的方法才能够提取水印，以防止水印被人轻易获取、篡改。同时，嵌入时的水印信息可以根据图像信息特点进行处理、加密，对水印也能起到加强保护的作用[26]。数字水印技术是信息安全的一个重要板块，同时也涉及到信息隐藏的部分，信息隐藏的主要目的在于嵌入数字信息时不影响数字作品的自身价值。数字水印技术可以在水印加密的前提下，再进行水印的嵌入，这就相当于对信息进行了多次保护，大大增强了水印信息的安全性和鲁棒性[27]，同时对于一些不法分子的恶意入侵也起到相应的防范作用。1.1.2数字水印的分类数字水印技术所包括的领域众多，其中涉及到的水印特性、应用场景、载体特性都各不相同，本文将数字水印技术分为以下几大类别：（1）根据水印的信息量进行划分水印类型可以分为二值水印、灰度水印。在实际应用中用到的大多都为二值水印，二值水印的像素值由0和1组成，以黑白形式表现，具有信息量较少、不易影响嵌入载体的可视性的优点，广泛用于数字版权保护中。但二值水印包含的信息量较少，不能更好的满足多信息量的需求，因此应用层面较窄。基于这一原因，灰度水印也可作为嵌入的水印信息，灰度水印信息共由8个位平面组成，每一层都与二值水印信息的信息量相同，也就相当于嵌入时的信息量为二值水印信息的8倍，同时由于信息量较大，可满足更多的商业需求，但较易影响数字作品的视觉效果。因此，研究者常根据实际需求选择相应的水印类型[28]。（2）根据水印的安全性划分一般来说，越安全的数字水印技术应用价值越高，而安全性与否的评判标准通常都以嵌入水印的安全性作为评判标准。水印安全性能是指水印信息必须始终以正确的信息保存在数字作品中，同时在经过常见的图像质量攻击后依然保持原有的信息，同时水印信息也不能被不法分子篡改、删除。这样水印信息才能作为需要时，保护数字作品版权的依据，按照安全性可将水印划分为鲁棒水印和脆弱水印[29]。鲁棒水印即有较强的安全性，要求水印信息在图像处理过程以及不同的攻击下都能保存大部分水印信息的能力，常用于对安全性要求较高的系统中，与鲁棒性水印相比较，脆弱水印将会随着数字载体信息的变化也发生一定的变化，可用于评价数字载体信息的篡改或损坏程度。因此，脆弱水印只可以承担较小的图像攻击。（3）根据水印的可视化划分水印信息一般用于对数字载体的版权保护，但由于自身也具有信息量，如若不经过相应的处理，直接嵌入将会对原始载体的视觉产生影响，从而可能影响其商业价值或文化价值，因此水印信息的嵌入必须要根据实际情况考虑到人眼可视化的问题。根据水印在载体图像中是否被人眼察觉将水印分为可见和不可见。可见水印指可以被人眼看到的水印信息，其应用范围非常广泛，一些公司和机构通常通过在文档、视频、图片中加入可见水印来进行宣传，从而扩大知名度。隐藏水印是隐藏在载体图像中，无法被人眼察觉。隐藏水印常应用在作品版权保护以及产权追溯等方面[30]。（4）根据水印的提取划分数字水印技术的提取过程通常根据算法的不同各不相同，其中对于原始水印图像或原始载体的参与与否可将其分为盲水印算法和非盲水印算法。盲水印算法在水印提取时通常需要含水印载体和秘钥参与，而非盲水印除了含水印图像、秘钥之外，还需要载体图像或水印的参与[31]。同时，在嵌入水印过程时，非盲水印还必须将水印信息保存至数据库中。这两种水印使用范围不尽相同、应用价值都较高。1.2数字水印的框架模型数字水印的框架部分包括载体、水印的处理和水印嵌入、提取。其中水印的嵌入流程中需要水印信息、数字作品以及秘钥进行参与，而水印的提取流程则需要参与的部分有含水印的数字作品、秘钥以及根据数字水印算法是否为盲提取或非盲提取的情况，而选择是否有水印或载体的参与，盲提取时不需原始数字作品信息的参与，非盲提取反之[32]。具体的系统如下图所示。载体信息载体信息数字水印密钥水印嵌入含水印的数字作品图2-1水印嵌入Fig.2-1Watermarkembedding含水印的数字作品含水印的数字作品密钥原始载体提取算法提取的水印图2-2水印提取Fig.2-2Watermarkextraction1.3常见的数字水印技术数字水印算法实质是对数字图像信号的处理，通常在多个值域中进行操作。数字水印算法主要包括空间域、变化域算法两大类，这两种算法是数字水印的主流算法。在空间域变换算法中，通过研究者设定的规则，将水印信息进行相应的预处理后，再通过变换域对载体信息相应变换得到系数，将水印信息叠加到载体变换后的系数中[33]。但空间域水印算法的安全性不高，容易被窃取，不是数字水印技术的最佳选择。在基于变换域的水印算法，先对水印信息进行相应的处理，再对原始的载体图像进行单重或者多重变换域操作，通过改变特定位置的系数值来嵌入相应的水印信息。变换域算法可以将水印信息均匀扩散到载体图像中，不仅能够降低水印的可见性，而且鲁棒性较高，可以抵挡常见的各类攻击；同时根据水印的信息以及嵌入强度，能够平衡水印的可见性和鲁棒性[34]。1.3.1离散小波变换(DWT)离散小波域变换(DiscreteWaveletTransform，DWT)可以很好的反应图像的某些重要特征，在时域和频域双重反映图像信息，是继傅里叶变换后又一有效处理图像的方法。自20世纪以来便广泛的应用于数字版权保护方面。DWT可以将图像分解为四个频率子带，分别是：水平分量LHn、垂直分量HLn、对角分量HHn和一个低频逼近子带LLn，低频子带LLn可以按照此方式继续分解四个频率子带[35]。其中低频子带包含图像中最重要的信息，可以在很大程度代表载体的价值，但也因此信息的细微改变都会被呈现出来，同时嵌入容量较小；高频子带则是图像的细节信息。DWT变换的公式如下：Wφj Wφj在上面的等式中，φj0,k(n)和φj,k(n)是基函数φj0,kfn=通常，令j0=0，并选择M为2的幂，在式(1.1)、(1.2)、(1.3)中，求和在n=0,1,2,…,M−1,J=0,1,2,…,J−1和载体图像DWT分解过程如图2-3所示：（a）小波分解示意图（b）分解后的四个频带图2-3图像的小波分解Fig.2-3Waveletdecompositionofimages近年来，越来越多的研究人员对DWT的数字水印算法进行了新的构思，由于低频区域在各攻击下都能保留大部分完整的信息，常见的数字水印算法大多都将水印嵌入在载体图像变换后的低频区域；低频区域可以更好的应对噪声、压缩攻击，而高频区域虽应对几何攻击效果较差，但可抵抗强度调整等攻击。此外，DWT提供一种多分辨率分析方法，可以用来建立更有效的水印检测系统[36]。1.3.2离散余弦变换(DCT)离散余弦变换(DiscreteCosineTransform，DCT)以自身良好的信息压缩和去相关性广泛应用于图像处理方面，通过DCT变换后的图像能够降低图像之间的相关性，可以更好的保证图像在攻击下有一定的抵抗能力[37]。数字媒体信息经过DCT变换后，得到低、中和高三个频率系数组合，系数按照包含的“能量”大小排列，“能量”是指图像的纹理信息，这些信息直接影响人眼的视觉效果。中频系数部分在受到图像几何攻击和噪声、压缩攻击后，也能保持较好的一致性，常作为水印的嵌入区域[37]。变换和逆变换的公式如(2-4)所示：Fu，v=fx，y=式中u=0,1,…,N1−1；v=1,2,…,N2−1；公式(2-4)中，经过2次DCT后产生的元素为Fu,v，N1、N21.3.3奇异值分解(SVD)奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)常用于矩阵的处理，在数字水印方面有很广泛的使用，之所以可以用于图像处理，原理在于数字图像可以表示为矩阵的组合[38]。奇异值分解在攻击下能保持较好的稳定性，同时其线性、旋转不变性都很好，同时奇异值表现的是图像像素值之间的联系，因此不会受到攻击后造成的干扰，具有较好的抗攻击能力。奇异值分解的定义如下：设矩阵A∈Rm×n，由于n×n的矩阵A×A是半正定的，其特征值的非负平方根称为A的奇异值，记作σ1σA=奇异值分解属于线性变换中可以使矩阵对角化的正交变换。设矩阵A∈Rm×n，存在正交矩阵U=uUT即S=UTAV。由于U和V都是正交的，所以A=USVT。其中i称为A的奇异值，且σ1≥σ2≥…≥σn≥0；ui，v1.4打印扫描对图像的影响图像质量在打印扫描过程中影响的因素较多，不仅涉及到打印机扫描仪的机器性能、参数，同时人为的一些操作也会对图像质量影响较大。在打印扫描过程中，包含了图像由连续调转换为半色调的过程，也包括了一系列的非数字变换的过程。打印扫描过程中可能会导致图像失真严重、对水印信息也会造成破坏。经过打印扫描的图像虽然其人眼视觉上与原图像的信息相似，但其内部的图像质量和像素值等都受到了严重的破坏[39]。而抗打印扫描数字水印就必须对打印扫描过程中的鲁棒性和稳定性进一步提升。通过对图像经受打印扫描前后的变换分析，找到最适宜嵌入水印的位置，以此来防止水印信息的严重损坏。由于本文针对的主要是抗打印扫描攻击，不同的生产需求所使用的打印扫描仪器也都不相同，这就需要将打印扫描过程看成一个黑盒子，因此主要关注打印扫描前后图像的转变。1.4.1打印过程中对图像的影响首先，打印过程中，图像将由数字信号转化为模拟信号，转换过程中，图像的损失不可避免；另一方面由于图像被印刷在纸张上，而纸张是通过墨点来呈现图像信息的，墨点的大小就可以用来代替图像的层次感，而半色调图像会对图像的局部细节造成剧烈的变化，这主要反映在高频细节中，而墨点的浓密变化将会对纹理复杂区域的变化表现模糊，从而影响图像视觉质量和像素值[40]。其次，打印参数的设置也是影响打印质量的一个重要指标，如打印分辨率，打印分辨率决定图像打印出来的精密程度，通常分辨率越高，打印出来的图像的墨点越细密，但分辨率过高的情况会使图像包含太多信息，对水印信息会造成干扰，也不利于水印的提取检测。第三，常见的打印机都是低通设备，图像的低频信息都能较好的保存，但高频细节部分将丢失，这对于水印的嵌入区域也有了较高的要求。1.4.2扫描过程中对图像的影响扫描过程是把纸张上的图像以连续调的形式转化为数字信息再进行存储，这一半色调逆过程就会造成图像信息的损失[41]。扫描仪扫描出来的图像质量取决于内部传感器的性能。扫描仪工作时的不稳定也会加入较大的噪声。同时，由于扫描仪具有光学特性，不同的实验环境也是影响图像质量的因素。而且，扫描仪必不可少有人为操作，涉及到纸张的放置、损坏、平整程度，这些因素都将会给水印算法带来挑战。1.4.3打印扫描实验结果分析本实验方案针对打印扫描攻击设计新型数字水印算法，研究打印扫描前后图像的变换及不变量可以更好的提升算法的性能，以下将从打印扫描前后图像的视觉差异、图像特征、频率子带一系列的变化进行分析对比，这对于提高数字水印算法的性能有着至关重要的意义。（a）载体图像（b）PS后图像图2-4图像打印扫描前后对比Fig.2-4Comparisonbeforeandafterimageprintingandscanning（a）载体DWT变换的四个分量（b）PS后载体DWT变换的四个分量（c）原始图像2DWT-DCT的中频系数（d）PS后图像2DWT-DCT的中频系数图2-5图像打印扫描前后频率变换对比Fig.2-5Comparisonoffrequencytransformationbeforeandafterimageprintingandscanning如图2-4所示，图(a)表示原始图像，图(b)代表PS之后的图像；图2-5中，图(a)表示原始图像经过一次DWT变换后的四个分量，图(b)表示PS图像经过一次DWT变换后的四个分量。从图2-4中可以看出，打印扫描后的图像亮度明显较低，同时，图像的大部分细节已经被损失，变得较为不清晰。由图2-5对比可知，打印扫描后的图像三个高频细节损失的都较为严重，只有低频细节的信息量保存较多，因此，低频区域可作为水印的嵌入区域。同时由图2-5中的(c)和(d)打印扫描前后图像经过两次DWT和一次DCT后的中频系数对比，可以看出打印扫描前后中频系数的变化趋势较一致，通过结合低频区域结合中频系数进行嵌入水印，不仅可以在降低低频区域对人眼可视性的影响还保留了低频区域的抗攻击能力。1.5攻击测试的类型对于数字水印的研究来说，一个有效的数字水印系统必然能够满足抗攻击能力较强、水印保存完好、人眼视觉影响较小这三大要求。判断一个水印方案的有效性就必然要模拟其可能受到的攻击，同时评测在攻击下的影响，这就用到了水印破坏技术。水印破坏技术，总的来说就是通过研究者施加的干扰对含水印图像进行破坏，这一行为会导致水印不能保持完整性、正确性，对于水印的提取造成影响。而数字水印系统的鲁棒性好坏体现在抗水印攻击能力上[42]。水印图像被嵌入到载体图像后需要随载体图像一起流通、传播，因此图像流通中可能受到的攻击，也就是水印可能会造成损失的方式。主要有下面几种：JPEG压缩：这是较为广泛的攻击技术，采用一些图像处理函数可以实现对图像的JPEG压缩，压缩其实是通过损坏图像原本包含的信息，这一措施会损失一部分的图像信息，由于图像流通过程中极有可能被质量压缩或扩展，研究图像的压缩攻击是非常有必要的。噪声攻击：噪声攻击是通过给图像添加一些噪点，反映在图像上就是图像会变得不清晰，同时有额外的信息叠加在图像上，图像质量也会受到一定的破坏，噪声攻击是应用广泛的一种攻击技术。常用的有高斯噪声、椒盐噪声等。几何攻击：这种攻击方法是通过直接施加到含水印图像上来破坏了水印的完整性，在提取水印时，会影响检测和提取到完整、正确的水印信息。常用的几何攻击方法有裁剪攻击等。图像增强攻击：常用于图像处理，图像增强相当于强调图像的重要信息来更好的表达图像的特征，对于一些模糊图像可通过此攻击方法提高图像的清晰度。但也会因此改变图像原本的信息，对水印算法有一定的影响。图像增强的攻击方法包括中值滤波和均值滤波。打印扫描攻击：对含水印的载体图像的打印和扫描过程。通过对不同嵌入强度的待检测图像进行打印机和扫描仪的实验测试。1.6数字水印算法的性能评估1.6.1水印方案的影响因素在水印方案的研究中，图像的质量评价和水印的正确提取是应用较为广泛的水印方案评价方法，影响图像质量的因素包括水印容量、嵌入位置、嵌入强度、图像的自身特性[43]。（1）水印的嵌入容量对于图像的影响是非常直观的，水印的信息量越大，对于图像质量的影响就越大，也是影响人眼视觉的主要因素。常见的嵌入水印多为二值水印，包含的信息量较少，同时二值水印只有黑白两种像素点，像素值较为固定，设计嵌入和提取的方案较为容易[44]。近年来，由于生产生活的需要，灰度水印也渐渐作为媒介进行使用，灰度水印包含的信息量较多，为二值水印信息量的8倍，相较于二值水印来说，对于载体图像的视觉影响更大，给数字水印领域带来更多机遇同时也带来了挑战。（2）水印的嵌入位置一般来说，图像的低频部分包含图像的大部分信息，可以较大程度的反映图像本身，同时在各类攻击下，低频信息不易损失，常作为水印的嵌入位置。但由于低频信息的人眼较易察觉，若将水印嵌入在载体变换后的低频区域，则对图像的视觉可见性将有较大的影响，不利于图像价值、水印的保护。而载体图像变换后的高频分量包括一部分图像的细节，透明性很好，但由于抵抗攻击的效果不佳，水印不易被正确的保留和提取[45]。因此，平衡水印的透明性和鲁棒性是水印方案的一大难点。（3）水印的嵌入强度水印的嵌入强度是指对于载体图像叠加水印的强度，简单来说，水印的嵌入强度增大，对于图像的改变就越大，这涉及到水印的可见性，也会影响载体图像的视觉特性[46]。若水印的嵌入强度过低，抗攻击能力也会很低，嵌入强度的合理选择对于水印方案的有效性非常重要。（4）载体图像特性数字水印算法的载体图像多种多样，水印方案也需要根据载体图像的属性不同进行相应的变动。如载体图像为灰度图像或彩色图像，灰度图像的RGB值都为0，灰度是用来表示图像亮暗程度的。而彩色图像包括灰度值、RGB值，嵌入水印不仅对灰度值造成影响，还对RGB值也有相应的影响，这在图像上，反映在图像的亮暗程度和色彩的不同[47]。针对这两种载体图像的水印方案设计也有相应的差异。1.6.2客观评价指标目前，评价数字水印系统主要从三个方面：图像的主观感受、水印的抗攻击性和水印算法的安全性这两个方面。从图像的质量评价来说，主要包括人眼主观判断和图像特征值计算。主观感受是通过让评价者根据自己的直观感受，对含水印图像进行质量评估，这一方式依赖于评价者自身的感受，不具备权威性，但符合大部分人眼的视觉感受。客观评价是通过计算图像特征值得方式来计算代表图像质量的指标。这