dct域图像数字水印算法的分析和实现本科学位论文.docx

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1、毕业论文VI毕业论文DCT域图像数字水印算法的分析和实现摘要：随着计算机通信技术和互联网的迅速发展，数字多媒体的传播业越来越方便快捷。但是数字形式的多媒体产品由于可以方便地完全复制并在网络环境下广泛散发，大范围的授权拷贝行为受到了音像、出版、影视和软件等行业的高度关注。为了防止这种情况的发生，人们提出了数字水印的概念。数字水印是目前学术界研究的一个前沿热门方向，可为版权保护等问题提供一个潜在的有效地解决方案。在本论文中，首先介绍了信息隐藏技术、数字水印技术，并着重介绍了数字水印技术的基本原理、特征、典型算法、评测方法等数字水印技术。然后设计了一种基于DCT的图像数字水印新算法，该算法根据二值水

2、印图像像点取值情况,相应地改变中频段两个位置处DCT系数的大小关系，从而实现水印信息的嵌入。最后在MATLAB中通过编程进行实验仿真，并对其进行性能测试，实现了数字水印的嵌入、提取实验并用攻击实验证明该算法具有较好的不可见性和较好的鲁棒性。关键词：数字水印； 离散余弦变换(DCT)； 鲁棒性Design and Implement of Digital Image Watermark Based on DCTAbstract：With the rapid development of computer communication technology and the Internet, dig

3、ital multimedia broadcasting industry is more and more convenient. However, because the digital forms of multimedia products can be easily copied completely and be disseminated widely in a networked environment, these acts is concerned widely by authorized audio and video, publishing, film and softw

4、are industries. In order to prevent this from happening, the concept of digital watermarking was put forward. Digital watermarking is the academic study of popular and the cutting-edged, and also providing a potentially effective solution for copyright protection and other issues. In this paper, fir

5、stly introduced the digital watermarking technique for information hiding, digital watermarking technology, and highlighted the basic principles of digital watermarking technology, the characteristics of typical algorithms, and the evaluation methods. And then improved a DCT-based digital image wate

6、rmarking algorithm, the algorithm based on the binary watermark image pixel value corresponding change in the band two locations at the size of the relationship of the DCT coefficients in order to achieve the watermark informations embed. Through experimental simulation by programming in MATLAB, and

7、 performance testing, the digital watermark embedding and extraction experiments and attack experiments prove that the algorithm has good visibility and good robustness.Key words: Digital watermarking， discrete cosine transform (DCT)， Robustness毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的

8、指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学

9、校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 目 录摘要Abstract：第1章 绪 论31.1 信息隐藏技术31.2 数字水印的研究背景31.3 数字水印的发展前景3第2章 数字水印基本原理及技术32.1 数字图像水印的基本原理32.2 数字水印的特点32.3 数字水印的分类32.4 数字图像水印的典型算法32.4.1 时空域水印算法32.4.2 变换域水印算法32.5 数字图像水印的典型攻击32.6 数字水印系统的性能评价3第3章 离散余弦变换及DCT域图像水印算法33.1 离散余弦变换33.1.1 离散余弦变换的原理33.1.2 离散余弦变换的定义33.2 基于DCT域的图像水印

10、算法33.2.1 DCT域图像水印算法的背景33.2.2 DCT域图像水印算法的特点33.2.3 DCT域图像水印算法的发展3第4章 基于DCT域图像数字水印算法设计34.1 水印与载体图像的选取34.2 水印的生成与嵌入34.2.1 水印的生成34.2.2 水印的嵌入位置选取34.3 水印的检测与提取3第5章 算法实现和实验结果分析35.1 算法的实现35.1.1 水印的嵌入35.1.2 水印的提取35.2攻击实验35.2.1高斯噪声攻击35.2.2 JPEG压缩攻击35.2.3旋转攻击3总 结3致 谢3参考文献3附录13毕业论文第1章 绪 论1.1信息隐藏技术在研究数字图像水印技术之前，需

11、要先了解什么是信息隐藏技术。所谓信息隐藏是指在一些载体信息中将需要保密传递的信息隐藏进去，而载体本身并没有多大变化，不会引起怀疑，这样就达到了信息隐藏的目的。在许多应用领域中，人们常常希望将秘密信息隐藏在某些对象中，或者防止别人通过这种方式秘密传递信息。其中比较有代表性的例子有：军队和情报部门需要隐蔽的信息、保护作者合法权益的版权标记、以及出于某种利益的隐蔽通信等。对于数字水印、计算机系统中隐通道、密码协议中域下通道以及低截获概率通信等技术手段的研究能够在一定程度上从理论和工程上满足人们的需求，这些都是信息隐藏所研究的内容。今天，随着多媒体技术的快速发展与广泛应用，为信息隐藏技术的发展提供了崭

12、新的领域。国际上的第一届信息隐藏学术会议于1996年在剑桥大学举行，这次会议推动了信息隐藏的理论与技术的研究，标志着一门新兴的交叉学科信息隐藏学的正式诞生。中国从1999年开始，每年召开一次全国信息隐藏学术研讨会。信息隐藏学作为隐蔽通信和知识产权等的主要手段，正得到广泛的研究与应用。信息隐藏学是一门新兴的交叉学科，在计算机、通信、保密等领域有着广阔的应用背景。数字水印技术，作为数字媒体版权保护的有效手段，也作为信息隐藏学的一个重要分支，已得到广泛的研究和一定的应用。一个信息隐藏系统的一般化模型可以用下图1-1来表示。该系统主要包括一个嵌入过程和一个提取过程，其中嵌入过程是指信息隐藏者利用嵌入密

13、钥，将嵌入对象添加到掩体对象中，从而生成隐藏对象的过程。提取过程是指利用提取密钥从接受到的、可能经过修改的隐藏对象中恢复嵌入对象，在提取过程中可能需要掩体对象，也可能不需要。图1-1是信息隐藏的一般模型。图1-1 信息隐藏的一般模型1.2 数字水印的研究背景随着计算机通信技术和互联网的迅速发展，数字多媒体的传播也越来越方便快捷。互联网中以电子印刷出版、电子广告、数字图书馆、网络视频和音频、电子商务等新的服务和运营方式为商业、科研、娱乐等带来了巨大的机会。但是另一方面也使得盗版者能以非常低廉的成本复制及传播未经授权的数字产品内容获得名利等。出于对数字产品的版权所有者的利益考虑，数字产品的版权所有

14、者迫切需要解决知识产权保护的问题。然而通过密码学技术对数字产品进行加密后，在所加密的数字内容解密之后，没有有效的手段来保证其不被非法拷贝、再次传播和盗用。此外，数字形式的多媒体产品由于可以方便地完全复制并在网络环境下广泛散发，大范围的侵权拷贝行为受到了音像、出版、影视和软件等行业的高度关注。为了防止这种情况发生，人们提出了数字水印的概念。1996年5月，在英国剑桥召开了第一届国际信息隐藏学术会议(IHW)，会议的一个主要议题就是数字水印技术。此后各种重要的学术会议及学术期刊上不断出现关于数字水印研究的文章，数字水印开始成为国际学术界和企业界的一个热门研究领域和发展方向，逐步得到人们的广泛关注、

15、高度重视和发展。数字水印在我国也受到了相当的重视，学术界对于数字水印技术的研究很多，已经有一批具有相当实力的科研机构投入到这一领域的研究中来。自1999年12月召开了我国第一届信息隐藏学术研讨会后，各种相关的学术会议不断举办，国家“863计划、“973”计划、国家自然科学基金等都对数字水印的研究提供了项目资助。目前我国在数字水印领域的学术研究水平与世界水平相差不远，但要投入实际应用还有待时间。总的说来，由于数字水印的研究要以计算机科学、密码学、通信理论、算法设计和信号处理等领域的思想和概念为基础，一个数字水印方案一般总是综合利用这些领域的最新进展，但也无法避免这些领域固有的一些缺点。目前尽管人

16、们都在努力发展和完善数字水印技术，但从水印研究的状况而言，数字水印技术仍然没有完全成熟，还只是一门新兴的学科，总体上还处在一个技术评估的阶段。在这个阶段，数字水印技术还没有被人们广泛理解，而且还有很多问题没有得到解决。1.3 数字水印的发展前景数字水印的提出是为了保护版权，然而随着数字水印技术的发展，人们发现他还具有更多更广的应用，有许多是当初没有预料到的。目前，数字水印技术的应用大体上分为版权保护、数字指纹、内容标识和隐藏标识、使用控制、内容保护、安全不可见通信等几个方面。尽管在水印的发展过程中出现了很多的研究结果，但数字水印技术仍然是一个不成熟的研究领域，还有许多有意义的工作需要完成。其理

17、论基础依然非常薄弱，大部分的数字水印算法还只是经验性的。根据数字水印研究现状分，以下几个方面将是今后关于数字水印研究得关注的几个方向：(1)视频水印的研究：现在对于数字水印技术的研究主要集中在静态图像方面。至于音频方面，人们已能建立很好的语言模型，因此相应的水印技术也相对成熟一些。而在视频方面，虽然目前已有基于动画的水印，但远不如在静态图像中所达到的效果要好。因此关于视频资源的保护方面是未来数字水印技术的重要应用方向。(2)数字水印模型的深入研究：对现有的数字水印模型的深入研究，就是要继续研究不同学科理论在数字水印技术中的应用，建立完善的数字水印技术的理论体系，包括建立更好的模型，对模型在各种

18、媒体资源中隐藏水印信息的容量的分析，对算法抗攻击和鲁棒性等性能的分析，以及对数字水印相关的攻击方式的分析研究方法等。(3)数字水印的标准化应用研究：数字水印要得到更广泛的应用才能更进一步推动数字水印技术研发的良性发展。例如数字水印应用于数字内容交易场所，完成数字内容的版税征收等。数字水印技术是一个新兴的研究领域，如今还有许多未触及的研究课题，其应用领域也在不断扩大，现有技术也需要改进、完善和提高。数字水印作为数字资源的重要的防伪技术，具有很高的技术含量和很强的生命力，同时也孕育着巨大的商机。随着研究的不断深入，相信数字水印技术必将有广阔的应用前景。第2章 数字水印基本原理及技术2.1 数字图像

19、水印的基本原理数字水印的基本原理是将某些标识数据作为水印信息嵌入到载体数据中，并且保证水印信息在载体数据中的不可感知和足够安全。一方面，从图像处理的角度看，嵌入水印可以视为在强信号下迭加一个弱信号，由于人的视觉系统分辨率受到一定的限制，只要迭加信号的幅度低于对比度门限，就无法感觉到信号的存在。因此，通过对原始图像作一定的调整，有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息。即数字水印技术是将特定的信息嵌入到被保护的信息中，以及从被保护的信息中提取或检测出特定信息的过程。所以，所有数字水印系统都包括两个基本模块，即水印嵌入系统和水印恢复系统。嵌入阶段的设计主要解决两个问题：一是数字水印的生成，可以视

20、为随机数序列，也可以是文本、图片等数据；二是嵌入算法，嵌入方案的目标是使数字水印能够很好的保护数字产品。下图2-1是一个水印嵌入一般模型，其中设水印信息为W、载体数据为I、私钥(公钥)为K、输出是加入水印后的数据J。图2-1 水印嵌入的一般过程另一方面，从数字通信的角度看，水印嵌入可理解为在一个宽带信道上用扩频通信技术传输一个窄带信号。尽管水印信号具有一定的能量，但分布到信道中任一频率上的能量是难以检测到的。水印的译码则是一个有噪信道中弱信号的检测问题。设载体图像为I，水印信号为W，密钥为K，则水印嵌入公式描述为： (2-1)式中E表示水印嵌入算法。在这里接收两种基本的嵌入方法，它们都是在图像

21、的DCT域的中频系数中隐藏信息。第一种为在中频系数中，以一定的方式挑选一些隐藏位置，在这些选定的中频系数中叠加秘密信息，方法如下加法准则： (2-2)其中，为所选择的载体图像的DCT域系数，为第i个秘密消息比特，为含有水印信息的载体图像的DCT域系数，为可调参数，它可控制隐藏信息的强度。在提取秘密信息时，需要原始图像，与伪装图像一起，同时做DCT变换，然后相应DCT系数相减，除以值即可以得到隐藏信息。这里参数控制了隐藏信息的强度，越大，隐藏信息的能量越大，抵抗攻击能力越强，但是对这载体图像的影响也越明显。因此，控制选择合适的值，使得隐藏信息在鲁棒性与可觉察性之间得到一个平衡。 除了以上的嵌入算

22、法外，另一种就是乘法准则，其实它是加法算法的一种改进。方法如下：乘法准则： （2-3）为了保证在不可见性的前提下，尽可能提高嵌入水印强度，的选择必须考虑图像的性质和人类视觉系统的特性(HVS)。加法准则不适合于变化范围很大的情形，而乘法准则对变化具有较强的适应性，因此更为合理，如图2-2为含水印信息的嵌入。图2-2 含水印信息的嵌入在水印的提取与检测过程中，其与水印的嵌入过程相反，主要就是在含有水印信息的载体中，根据水印的提取算法提取出水印信息，其一般模型如图2-3与图2-4，其模型如下：图2-3 水印提取过程图2-4 水印检测过程从以上讨论可以看出，水印提取的过程是从嵌入水印的数据中提取水印

23、信号，而水印检测的过程是判断某一数据内容中是否存在指定的水印信号。另外，水印的检测结果可以通过一个阈值来判断，当相关性检测结果超过这个阈值时，则判断被检测载体中含有水印。2.2 数字水印的特点数字水印不仅要实现有效的版权保护，而且加入水印后的图像必须与原始图像具有相同的应用价值，也就是说数字产品不会因为加入了水印而变得不可用。不同的应用对数字水印的要求是不尽相同的，一般认为数字水印应该具有如下特点：(1)安全性：安全性是指所采用的水印嵌入算法是依赖于水印嵌入时所采用的密钥，而不是依赖于所采用的算法的保密。(2)可证明性：数字水印应能为宿主数据产品的归属问题提供完全和可靠的证据。数字水印可以是已

24、经注册的用户号码、产品标志或有意义的文字等，它们被嵌入到宿主数据中，需要时可以将其提取出来，判断数据是否受到保护，并能够监视被保护数据的传播、真伪鉴别以及非法拷贝控制等。一个好的水印算法应该能够提供没有争议的版权证明。(3)不可感知性：在宿主数据中隐藏的数字水印应该是不能够被感知的。不可感知包含两方面的意思，一个是指视觉上的不可感知性，一个是指统计上的不可感知。感官上的不可感知就是通过人的视觉、听觉无法察觉出宿主数据中因嵌入数字水印而引起的变化，也就是从人类的感官的角度看，嵌入水印的数据与原始数据之间是完全一样，没有区别的。统计上的不可感知性是指，对大量的用同样的方法经水印处理过的数据产品，即

25、使采用统计方法也无法确定水印是否存在。即因嵌入水印导致图像的变化对观察者的视觉系统来讲应该是不可察觉的，最理想的情况是水印图像与原始图像在视觉上一模一样，这是绝大多数水印算法所应达到的要求。(4)鲁棒性：数字水印应该难以被擦出。在不能得到水印的全部信息（如水印数据、嵌入位置、嵌入算法、嵌入密钥等）的情况下，当只知道其中的部分信息的时候，应该无法完全的擦出水印，任何试图完全破坏行为将对载体的质量产生严重的破坏，使得载体无法使用。2.3 数字水印的分类（1）按外观上的划分：水印从外观上可分为两大类：可见水印和不可见水印。通常，他们采用上述的提法来概括所有的水印。可见数字水印最常见的例子是有线电视频

26、道上所特有的半透明标识，其主要目的在于明确标识版权，防止非法使用，虽然降低了资料的商业价值，却无损于所有者的使用。不可见数字水印是将数字水印隐藏，视觉上不可见，目的是为了将来起诉非法使用者，作为起诉的证据，以增加起诉非法使用者的成功率保护原创造者和所有者的版权。（2）按内容划分：按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。有意义水印是指水印本身也是某种数字产品，如商标图像、数字视频或音频片段等。无意义水印则只对应于一串随机的序列号。有意义水印的优势在于，如果由于受到攻击或其他原因致使解码后的水印破损，人们仍然可以通过视觉观察确认是否有水印。但对于无意义水印来说，如果解码后的水印序列

27、有若干码元错误，则只能通过统计决策来确定信号中是否含有水印。（3）按附载的类型划分：根据载体类型的不同，可以将水印划分为静止图像水印、音频水印、视频水印、文档水印以软件水印等。随着水印技术的发展，会有更多种类的数字媒体出现，同时也会产生相应的水印技术。（4）按水印检测器的类型划分：按水印的检测器类型划分或者按照水印的检测过程划分，可以将数字水印划分为非盲水印和半盲水印和盲水印。非盲水印在检测过程中需要原始载体和原始水印的信息；半盲水印的检测过程则不需要原始的载体信息，但是需要利用原始水印信息进行检测；盲水印检测时只需要密钥，不需要原始载体信息，也不需要原始水印信息。（5）按数字水印的嵌入域划分

28、：按数字水印的嵌入位置，我们可以将其划分为时空域数字水印、变换域数字水印。根据变换域的不同我们可以进一步将其划分为离散余弦变换域水印、离散傅里叶变换域水印和离散小波变换域水印等。2.4 数字图像水印的典型算法当今的数字水印的算法有许多，但大概可以把它们划分为以下两种类型：时空域数字水印算法和变换域数字水印算法。2.4.1 时空域水印算法时空域水印算法指的是实现水印嵌入和提取的过程全部在时空域完成，不需要转换到变换域。其主要有拼凑法、选择图像的视觉不敏感区域法、以及基于LSB的水印嵌入方法等。但作为数字水印算法，尽管其有较大的信息嵌入量，因其基本原理限制，所隐藏的数字水印信息是极为脆弱的，无法经

29、受一些有损的信号处理(如滤波、图像量化、几何变形等)。早期的数字水印算法从本质上来说都属于此类，具有算法简单、速度快，容易实现 的优点。但鲁棒性不高，且能够嵌入的水印信息量不多，现在这类算法已多用于脆弱水印技术。2.4.2 变换域水印算法变换域算法是在对原始载体图像进行各种变换后的基础上嵌入水印信息，相较于空间域水印算法，变换域算法中水印信号能量可分布到所有像素上，可以嵌入大量比特的数据而不会被肉眼所察觉，有利于保证水印的不可见性。可以较方便地结合人类视觉系统(HVS )，有利于提高鲁棒性。因此，变换域数字水印算法是当今水印技术研究的主流。常用的变换域主要包括离散余弦变换(DCT)，离散傅立叶

30、变换(DFT)和离散小波变换(DWT)等。（1）DFT域的算法DFT法是Swanson等利用时域小波变换和频率掩蔽特性结合，实现多分辨率视频水印；Kundur和Hatzinakos把水印植入灰度图像的小波变换域。其它变换域还有Fourier-mellin 域、Fourier 变换域、分形或WP等。以上的变换域算法计算量都非常大，编程实现这些变换和逆变换也需要好好下一番功夫，由此造成研究人员把大量的时间和精力浪费在与水印算法研究无关的问题上。（2）DCT域水印算法基于DCT的水印算法的最大优点就是其与国际压缩标准(JPEG)兼容，水印的嵌入和检测都能够在数据的压缩域中直接进行。但在压缩域中直接进

31、行水印嵌入和检测所带来的问题是，在量化后的DCT系数上添加的水印可能在解压缩的过程中被放大，从而引起水印和图像的失真。（3）DWT域水印算法自从小波技术成为MPEG-4及JPEG-2000压缩标准的核心技术以来，基于小波域的水印算法越来越多。在小波域嵌入水印的原因是：可以防止由于JPEG-2000有损压缩而造成的水印消除，可以利用信源编码领域对图像失真的可见性研究成果来控制水印的嵌入位置和强度，可以实现在压缩域直接嵌入水印。此外，利用小波多分辨率分析可以更好地控制水印在宿主图像中的分布，更好地解决鲁棒性和可见性之间的矛盾。2.5 数字图像水印的典型攻击随着数字水印技术的出现，对数字水印的攻击也

32、就同时出现。水印的目的是为了保护多媒体产品不被盗用、篡改、仿冒等。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，但是使得水印的提取算法失效；或者在作品中在家人一个或多个水印，使得对水印的解释发生歧义，导致水印失效。因此，对水印的攻击有各种各样的方法，但其最终目的总是使得水印无法对多媒体产品的保护做用实现。现今水印有各种各样的攻击方法，对水印的攻击可以将其主要分为以下四类：（1）去除攻击：这是最常用的攻击方法。他主要攻击健壮性的数字水印。他目的是削弱载体中的水印强度，或者破坏载体中的水印。 （2）表达攻击：目的是是水印检测失效。它并没有把载体

33、中的水印去除，而是让水印变形，使其被破坏，导致最终检测器不能检测出载体中的水印信息。直接通过水印嵌入密钥来找到水印嵌入位置，并将其去除。嵌入算法的不足通常有水印嵌入位置的局限性、密钥空间的有限性等，如常见的共谋攻击。（3）解释攻击：它是通常通过伪造水印信息来达到目的。比如使载体中同时可以提取出多个水印信息，无法判断哪个水印信息是真，哪个是假，从而导致水印信息失去意义。（4）法律攻击：它主要是利用现阶段的法律漏洞来达到对水印的攻击目的。2.6 数字水印系统的性能评价在前面我们已经提到的数字水印的三大特点为不可见性、鲁棒性和安全性，对实现的水印系统也着重从以上三个方面进行测试。其中，不可见性主要是

34、通过肉眼条件下对比原始图像和嵌入了水印后的图像之间来辨别嵌入的水印是否能够被察觉到；安全性方面在实验中主要是体现在对水印信息图像进行的嵌入位置选择的操作上；鲁棒性方面主要是对嵌入水印信息后的图像使用相关攻击函数，从提取水印的效果上来讨论的。因此，评价一个水印算法的好坏，应该建立对水印的评价标准。他不仅仅包括对水印的鲁棒性的评价，还包括由水印嵌入而引起的载体失真的主观评价和客观评价两个方法。（1）主观评价：在主观评价中要遵守一个测试规则，该规则要对测试和评估的过程进行描述。这样的测试通常包括两个步骤。第一步，将失真的数据按照从最好到最坏的次序排列。第二步，挑选的测试人员对每个数据进行评定，描述所

35、处理对象的质量等级。如表2-1给出了ITU-R Rec.500质量的等级标准，他用五个级别来给出载体在嵌入水印后质量的等级。研究结果表明，经验不同的个体，对一组相同的图像进行主观上的测试，得到的结果相差很大。主观测试直接的反应了人对图片质量的主观感受，一般来说比较准确，但是其缺点是，不同人远之间的主观差异较大，并且实验室要等到较好的统计结果，就要找大量的人员进行测试，因此结果的可重复性不强。表2-1 ITU-R Rec.500从1到5范围的质量等级级别等级级别损害质量54321不可察觉可察觉，不让人厌烦轻微的让人厌烦让人厌烦非常让人厌烦优良中差极差（2）客观评价：客观评价是通过计算图像之间的一

36、些失真量度来测试图片的质量高低，它通常不依赖于主观评价，并且计算较为简单，可重复性较强。常用的客观评价失真度量方法，如平均绝对差分、均方误差、峰值信噪比等。目前在图像中的编码压缩比较流行的就是峰值信噪比(PSNR)和互相关系数（NC），其计算方法如（2-4）和（2-5）式。但是，研究结果表明，这些差分失真度量与人的视觉和听觉系统相互关联并不是很好。因此，目前很多研究是集中在如何建立一种与人的感官系统相联系的失真度量方法上。 （2-4） （2-5）除了上面讲到的两类方法外，我们还可以通过各种水印攻击实验来实现数字水印系统的性能检测。水印攻击就是通过干扰图像信息，给水印提取或检测造成困难的行为。其

37、基本的攻击方式有高斯噪声、旋转、JPEG压缩及剪切等。第3章 离散余弦变换及DCT域图像水印算法3.1 离散余弦变换在前面章节中已经有讲到数字水印算法的类型，由于本实验中对数字图像的设计与实现是基于离散余弦变换理论基础知识，因此，下面主要为对离散余弦变换进行一些基本的概述。3.1.1 离散余弦变换的原理DCT是英文Discrete Cosine Transform的简称，DCT技术是一种在数据压缩中常用的变换编码方法。它把正交矩阵的时序信号变为频率信号，是一种很近似于傅里叶变换的正交变换。这种变换具有输入序列的功率(平方和)同变换序列的功率相等的特点。也就是说，如果在某一地方由于变换导致功率集

38、中的话, 那么其它部分的功率将变小。图像信号具有在低频段时功率集中的特性，使高频段的功率变小。另外，人眼对高频段信号的视觉特性也不太灵敏。利用这些特性，可对低频段部分进行细量化，而对高频段部分进行粗量化。由于任何连续的实对称函数的傅里叶变换中只含有余弦项。因此，DCT与傅里叶变换一样有很明确的物理意义。DCT先将整体图像分成NN像素块(一般N8，即64个像素块) ，再对NN块像素逐一进行DCT变换，其转换示意图如图3-1所示： DCTxuyv 图3-1 DCT变换示意图其中N代表像素数，一般N=88的二维数据块经DCT后变成88个变换域系数，这些系数都有明确的物理意义。其中u代表水平像素号，v

39、代表垂直像素号。如当u=0，v=0时，T(0，0)是原来的64个样值的平均值，相当于直流分量，随着u、v值增加，相应系数分别代表逐步增加的水平空间频率分量和垂直空间频率分量的大小。由于大多数图像高频分量较小, 相应于图像高频成份的系数多数为零, 再加上对高频成份的失真不太敏感, 可以用更粗的量化, 在保证所要求的图质下, 舍弃某些次要信息，这样，传送变换系数所用的数据率要大大小于传送像素所用的数据率。数据传送到接收端后, 再通过反离散余弦变换(反向DCT即IDCT)变回到样值。这样做虽然会有一定的失真(也就是说，这种压缩方式是有损的)，但这种失真完全是人眼可以接受的。3.1.2 离散余弦变换的

40、定义设数字图像是具有M行N列的一个矩阵。为了同时减弱或去除图像数据相关性，可以运用二维DCT，将图像从空间域转换到DCT变换域。根据原理，二维离散余弦变换（DCT）定义如下：（3-1）式中：m，k=0,1,M-1; n， =0,1,N-1。 二维逆离散余弦变换（IDCT）的定义如下： （3-2）式中：m，k=0,1,M-1; n，=0,1,N-1。3.2 基于DCT域的图像水印算法3.2.1 DCT域图像水印算法的背景在数据库中存储和国际互联网上传输的水印图像一般会被压缩，有时达到很高的压缩比。因此，数字水印算法所面临的第一个考验就是压缩。JPEG和EZW（Embedded Zero-Tree

41、 Wavelet）压缩是最常见的两种压缩方法。JPEG是基于离散余弦变换域的压缩方法，而EZW是基于小波变换域的压缩方法。前人的研究证明采用与压缩算法相同的变换域水印方法，对于压缩的稳健性较强。因此，研究图像文件水印算法主要集中在变换域算法及利用人眼视觉特性上。离散余弦变换（Discrete Cosine Transform）属于正交变换图像编码方法中的一种。正交变换图像编码始于1968年。当时安德鲁斯（Andrews）等人发现大多数自然图像的高频分量相对幅度较低，可完全舍弃或者只用少数码字编码，提出不对图像本身编码，只对其二维傅立叶（DFT）系数进行编码和传输。但DFT是一种正交变换，运算量

42、很大，常常使实时处理发生困难，第二年他们就用Walsh-Hadamard变换（WHT）取代DFT可以使运算量明显减少，这是因为WHT变换只有加减法而无需乘法。但是更有意义的是离散余弦变换和离散正旋变换的出现，它们具有快速算法，精确度高。其中最重要的是1974年提出的DCT，因为其变换矩阵的基向量很近似于托伯利兹矩阵的特征向量，而托伯利兹矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关性。因此，DCT常常被认为是语音与图像信号变换的准最佳变换。图像是二维的，所以在研究时主要用到二维DCT，以及二维IDCT来对图像进行处理。3.2.2 DCT域图像水印算法的特点在基于DCT的变换编码中，图像是先经分块（88或

43、1616）后再经DCT，这种变换是局部的，只反映了图像某一部分的信息。当然也可以对整幅图像的特点，但是运算速度比分块DCT要慢。图像经DCT后，得到的DCT图像有三个特点：（1）系数值全部集中到0值附近，动态范围很小，这说明用较小的量化比特数即可表示DCT系数。（2）DCT变换后图像能量集中在图像的低频部分，即DCT图像中不为零的系数大部分集中在一起（左上角），因此编码效率很高。（3）没有保留原图像块的精细结构，从中反映不了原图像块的边缘、轮廓等信息，这一特点是由DCT缺乏时局域性造成的。如图3-2是原始图像，经过DCT变换后的系数分布的图像为下图3-3。其图形如下图所示： 图3-2 原始图像

44、图3-3 变换后的DCT域系数分布由图3-2可以看出，两条线划分出图像的低频、中频和高频分别所在的矩形区域。可以得出，图像DCT变换后大部分参数接近于零，只有左上角的低频部分有较大的数值，中频部分参数值相对较小，而大部分高频参数值非常小，接近于零。3.2.3 DCT域图像水印算法的发展基于DCT变换图像数字水印技术始于上世纪90年代。较早利用分块DCT的水印技术是Koch.E和Zhao.J的文章，他们的水印方案是用一个密钥随机的选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组来隐藏二进制序列信息。这种方法对有损压缩和低通滤波是稳健的。Cox等人提出了数字水印算法，即将图像进行分块处理，块的

45、大小为88。然后利用一个中频段的DCT系数进行变换，再将水印嵌入到预先设定的低频分量中，水印信号由高斯分布的实数序列组成，并通过空间掩蔽来验证水印是否可见。水印的测试需要原始图像和原始水印。该方法不仅隐蔽性好，兼容JPEG、MPEG标准，而且对JPEG压缩、噪声和剪切等攻击具有较好的稳健性。 自从离散余弦变换的基本思想被提出，基于离散余弦变换的数字水印算法出现了很多，主要思路是，在DCT变换的中频系数中嵌入水印，既保证了水印的不可见性，又保证了水印的鲁棒性，达到了一个平衡。基于DCT变换的水印算法有许许多多的变种，它们分别是针对不同的应用需求、抵抗不同种类的攻击而设计的。故DCT常常被认为是对

46、语音和图像编码的最佳变换，同时DCT算法较易于在数字信号处理器中快速实现，因此它目前在图像编码中占有重要的地位。第4章 基于DCT域图像数字水印算法设计4.1水印与载体图像的选取数字水印本身可以分为两种，一种是包含了如版权所有者、合法使用者、日期等具体信息，一种是采用伪随机序列作为水印，检测时只需要判断水印是否存在。因此，虽然数字水印的形式有很多种，但大致上经常使用的有0-1比特序列水印与图像水印。下面分别介绍两种水印：（1）0-1比特序列水印：产生0-1比特序列水印采用的是混沌现象，这是在非线性动力系统中出现的确定性的、类似随机的过程，这种过程既非周期又不收敛，并且对初始值有极其敏感的依赖性

47、。（2）图像水印：另一种方法是使用图像作为水印信息。使用图像水印的一般做法是将该图像按像素提取转化为一维数组，然后对其使用密钥进行加密，密钥一般采用MATLAB程序自带的随机数组产生工具生成的伪随机序列作为嵌入图像的水印信号的产生密钥。在图像水印中主要用二值图像，二值图像的主要特点为：一是其每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像；二是其一般用来描述文字或者图形，其优点是占用空间少，缺点是，当表示人物，风景的图像时，二值图像只能描述其轮廓，不能描述细节，这时候要用更高的灰度级；三是其每个像素只有两个可能值的数字图像，人们经常用黑白和单色图像表示二值图像，但是也可以用来表示每个像素只有一个采样值的任何图像，例如灰度图像等。 二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和