數字水印技術及應用研究--畢業論文(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 的文獻看，國際上在數字水印方面的研究剛開始不久，但由于有大公司的介入和美國軍方及財政部的支持，該技術研究的發展速度非 常快。 1998 年以來，《 IEEE圖像處理》、《 IEEE 會報》、《 IEEE 通信選題》、《 IEEE 消費電子學》等許多國際重要期刊都組織了數字水印的技術專刊或專題新聞報道。 在美國，以麻省理工學院媒體實驗室為代表的一批研究機構和企業已經申請了數字水印方面的專利。 1998 年，美國政府報告中出現了第一份有關圖像數據隱藏的 AD 報告。目前，已支持或開展數字水印研究的機構既有政府部門，也有大學和知名企業，它們包括美國財政部、美國版權工作組、美國空軍研究院、美國陸軍研究實驗室、德國國家信息技術研究中心、日本 NTT 信息與通信 系統研究中心、麻省理工學院、伊利諾斯大學、明尼蘇達大學、劍橋大學、瑞士洛桑聯邦工學院、西班牙 Vigo 大學、 IBM 公司 Watson研究中心、微軟公司劍橋研究院、朗訊公司貝爾實驗室、 CA 公司、 Sony 公司、 NEC 研究所以及荷蘭菲利浦公司等 。 8 1996 年 5 月 30 日～ 6 月 1 日，在英國劍橋牛頓研究所召開了第一屆國際信息隱藏學術研討會，至今已舉辦了三屆。 SPIE 和 IEEE 的一些重要國際會議也開辟了相關的專題。 我國學術界對數字水印技術的反應也非常快，已經有相當一批有實力的科研機構投入到這一領域的研究中來。為了促進數 字水印及其他信息隱藏技術的研究和應用， 1999年 12 月，我國信息安全領域的何德全院士、周仲義院士、蔡吉人院士與有關應用研究單位聯合發起召開了我國第一屆信息隱藏學術研討會。 2020 年 1 月，由國家 “863”智能機專家組和中科院自動化所模式識別國家重點實驗室組織召開了數字水印學術研討會，來自國家自然科學基金委員會、國家信息安全測評認證中心、中國科學院、北京郵電大學、國防科技大學、清華大學、北方工業大學、上海交通大學、天津大學、中國科技大學、北京大學、北京理工大學、中山大學、北京電子技術應用研究所等單位的專家學者 和研究人員深入討論了數字水印的關鍵技術，報告了各自的研究成果。從這次會議反應的情況上看，我國相關學術領域的研究與世界水平相差不遠，而且有自己獨特的研究思路。 9 2 數字水印的實現 有很多文獻中都提到了各種圖象水印的嵌入的檢測算法 Hsu 和 Wu 等人提出了基于離散余弦變換（ Discrete Cosine Transform）的圖象水印的嵌入， Ruanaidh 等人提出了兩個離散傅立葉變換 (Discrete Fourier Transfrom)域的水印算法， Liu 等人還提出了基于 DWT域的數字 語音信號中加水印的方法等等 ,這些算法各有優缺點。本章提出的圖象水印算法是基于 DWT 域的圖象水印嵌入和提取算法，由于小波變換的優點使得此算法得到的水印有很強的穩健性和層次性的檢測。 [6] 圖象水印的原理 水印的基本信息 水印的信息即二值圖像，看上去就像傳統的棋盤（圖 ）。為了今后方便說明，圖像是由方形的像素組成，它可以由用戶版權秘密鑰匙推斷出。 圖 基本信息所利用的 例子 印記 為了利用視覺特性，基本信息被對應于不同的頻率和方向的獨立元素所調制；此外，我們可用一個低通濾鏡（ LP）來濾過初始的棋盤，濾出的信號是帶限的。這一點非常重要，因為它允許在一個通道上限制蒙版判據。這種調制的位置是隱蔽的，可以從用戶秘密鑰匙推斷。實際上，這種頻率平面圖被分為兩個區域，每個區域與單個感覺單元相連，并定義了哪些基本信息可調制的耦合（ f,θ）群，只有一對耦合是為每個區域所選擇的（因為同一區域的耦合并不能激勵獨立單元）。從每個調制格柵的合成圖像稱為印記 S （ x,y）： S(x,y)=G(x,y)cos(f xj x+f yj y) 圖象水印處理一般分為水印嵌入和水印的檢測兩部分。從圖象處理的角度看，嵌入10 水印可以視為在強背景（原始圖象）下迭加一個弱信號（水印），由于人的視覺系統分辨率受到一定的限制，只要迭加信號的幅度低于對比度門限，就無法感覺到信號的存在，對比度門限受視覺系統的空間、時間和頻率特性的影響。因此，通過對原始圖象做一定的調整，有可能在不改變視覺效果的情況下嵌入一些信息。 [7] 另一方面，從數字通信的角度來看，水印編碼（嵌入）可理解為 在一個寬帶信道（原始圖象上）用擴頻技術傳輸一個寬帶信號（水印），盡管水印信號具有一定能量，但分布到信道中任何一頻率上的能量是難以檢測的，水印譯碼（檢測）則是一個有噪信道中弱信號的檢測問題。 背景 隨著數字技術和因特網的發展，各種形式的多媒體數字作品（圖象、視頻、音頻等）紛紛以網絡形式發表，其版權保護成為一個迫切需要解決的問題。由于數字水印是實現版權保護的有效辦法，如今已成為多媒體信息安全研究領域的一個熱點，也是信息隱藏技術研究領域的重要分支。該技術即是通過在原始數據中 嵌入秘密信息 —— 水印來證實該數據 的所有權。這種被嵌入的水印可以是一段文字、標識、序列號等。水印通常是不可見或不可察的，它與原始數據（如圖象、音頻、視頻數據）緊密結合并隱藏其中，成為源數據不可分離的一部分，并可以經歷一些不破壞源數據使用價值或商用價值的操作而保存下來。 數字水印技術除應具備信息隱藏技術的一般特點外，還有著其固有的特點和研究方法。例如，從信息安全的保密角度而言，隱藏的信息如果被破壞掉，系統可以視為安全的，因為秘密信息并未泄露；但是，在數字水印系統中，隱藏信息的丟失即意味著版權信息的丟失，從而失去了版權保護的功能，這一系統就是失 敗的。因此數字水印技術必須具有較強的魯棒性、安全性和透明性。 典型數字水印系統模型 圖 為水印信號嵌入模型，其功能是完成將水印信號加入原始數據中；圖 為水印信號恢復模型，其負責從水印數據中提取出水印信號； 圖 是水印信號的檢測。 11 圖 水印信號嵌入 圖 水印信號恢復 圖 水印信號檢測 水印的具體實現 變換域的優點 水印的嵌入對策即嵌入算法有很多，從實現角度看可分為兩類：空域方法和變換域的方法，這兩中方法分別通過改變主圖象某些象素的灰度和改變主圖象的某些變換系數來嵌入水印，與空域法相比，變換域法具有以下優點： 密匙 水印信息 載體數據 水印嵌入 算 法 水印載體數據 水印載體數據 密匙 原始載體數據 水印提取算法 水印信息 水印載體數據 密匙 原始水印 原始載體數據 水印檢測算法 水印是否存在 12 1 在變 換域中嵌入的水印信號能量可以分布到空域的所有象素上，有利于保證水印的不可見性。 2 在變換域中，視覺系統的某些特性（如視頻特性）可以更方便地結合到水印編碼過程中。 3 變換域的方法與國際數據壓縮標準兼容，從而實現壓縮域內的水印編碼。 因此，變換域的方法應是水印算法未來的趨勢主流。 本文提出的在離散小波變換域的圖象水印技術，由于良好的空間 —— 頻率分解特性（更符合的特點）和即將成為新一代圖象壓縮標準的極大可能性而且有十分的研究價值。 水印的選擇 所構成水印的序列應該具有不可預測的隨機性（ Unpredictable randomness）。由于人類視覺系統對紋理具有極高的敏感性，所以水印構成紋理是不允許的，因此，所加入的水印應該與有與躁聲相同的特性，目前一般取下述隨機序列作為水印加入到圖象數據中： ：是滿足均值為方差為零的正態分布。 ：具有類似白噪聲的性質，但又具有周期性和規律性，可以認為地加入以產生和復制由于以為寄存器的輸出是由初始狀態和反饋邏輯直接決定的，而且任取一段輸出不可能預測其它的輸出，可以選用 m一序列或 M 一序列作為水印信號。 ：通常是選取具有特定意義的字符串作為水印信號，把每個字符作為產生隨機序列的種子，最后對所產生的偽隨機序列按一定的操作（異或、與操作等）加入到圖象數據中。 實現過程 具體分三步： 1 小波變換 2 水印嵌入 其具體圖可表現為： 13 圖 水印嵌入 嵌入過程是將原圖和水印經過某些處理后嵌入。這里的密鑰是嵌入者為了防止攻擊者截 獲、復制及篡改，對圖象的加密。 [8] 3 水印提取 其具體圖可表現為 ： 圖 水印提取 提取的過程是嵌入的逆過程，先用密鑰、原圖象、水印圖象三者結合，將其水印檢測出來。 在嵌入與提取中有三個主要理論問題： 小波變換 原始對象 密 鑰 水印信息 嵌入算法 水印對象 水印對象 密 鑰 檢測算法 有無水印？ 水印信息 原始對象 抽取的水印 14 在即將到來的圖象壓 縮標準 JPEG 中，小波正成為一種關鍵技術，小波變換作為一種變換域信號處理方法，近年來在計算機視覺和圖象處理研究領域，引起人們的極大興趣。小波變換在包括壓縮在內的圖象處理與圖象分析領域正得到越來越廣泛的應用。作為一種多分辨率的分析方法，由于小波變換具有很好的時 — 頻局部性，特別適合按照人類視覺系統特性設計圖象的編碼與分層傳輸。隨著小波技術在圖象領域的廣泛應用，基于小波變換的水印技術也得到越來越多的關注。而小波本身的多分辨率思想對根據健壯性和視覺效應設計一個好的信息在載體的分布方式是很有用的。 [9] 本章提出了一 種基于離散小波變換的水印方法，通過對圖象的一級分解，提取出在細節子帶中的重要成分，通過這些成分代表著圖象的紋理區域，利用紋理的隱蔽特性 ，使得系統在保證健壯性的同時獲得很好的不可覺察性。主要介紹小波變換及其多分辨率分析在圖象中的應用。 小波變換將圖象在獨立的頻帶和不同空間方向上進行分解，它不僅具有良好的空間頻率分解特性，而且能更好地與人類視覺系統想結合，是一種很有潛力的方法。圖象經過離散小波變換，即分解成 4 個四分之一大小的子圖：水平方向、垂直方向和對角線方向的中高頻細節子圖和低頻逼近子圖，每個 子圖通過間隔抽樣濾波得到。后繼分解時，逼近子圖以完全相同的方式再分解成在下一級分辨率更小的子圖。以后類推分解，圖象就被分解成不同分辨率級和不同方向上的多個子圖，這更加符合人眼的視覺機制。這種錐形結構有如下特點： 。 圖 3級小波變換分解圖 X3 X3 X2 X2 X2 X1 X1 X1 X3 X3 15 在頻率域中，高頻部分代表圖象的邊緣及紋理部分，在這些地方嵌入水印，人眼雖不易察覺，但這樣的水印容 易在圖象經過有損壓縮等一些圖象處理后丟失，另一方面，因為低頻部分集中了圖象能量，所以在低頻部分嵌入水印不易丟失，然而低頻部分具有不同的特點，因此可進行折中考慮，也就是首先將經過 3 級小波變換的圖象分成與水印大小相同且互不重疊的圖象塊，然后將同一水印分別嵌入到每一圖象中。由于高頻部分所占的圖象面積較大，多被分為許多小圖象塊，因此嵌入的水印就多；而低頻部分由于只占圖象的較小部分，因此圖象塊數較少，自然所嵌入的水印就少。這樣就實現了在高頻部分嵌入較多的水印信息，而在低頻部分嵌入較少的水印信息的要求。由于是同一水印反 復嵌入到圖象的不同部分，因此很大程度上提高了水印的強壯性。 圖象小波系數的這種天然的塔式數據結構，為我們嵌入水印提供了一種新的思路。根據人們對人類識覺系統（ HVS）的分析研究，噪聲對圖象質量的影響有如下特點： A 人眼對于在較高分辨率上的噪聲的敏感性較低 B 人眼對于在 45 度方向上的噪聲的敏感性低 因此，可以把一幅圖象作為要嵌入在原始圖象中的水印信息，當然這幅水印圖象要小于原始圖象，它經過小波分解后的系數顯然也具有上述的塔式結構。設想把水印的小波系數的 LL 部分，也就是能 量大的部分嵌