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数字水印的水印算法

发布时间:2019-07-03 04:35 来源:未知 编辑:admin

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  近年来,数字水印技术研究取得了很大的进步,下面对一些典型的算法进行了分析,除特别指明外,这些算法主要针对图像数据(某些算法也适合视频和音频数据)。 该类算法中,大部分水印算法采用了扩展频谱通信(spread spectrum communication)技术。算法实现过程为:先计算图像的离散余弦变换(DCT),然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上(不包括直流分量),通常为图像的低频分量。若DCT系数的前k个最大分量表示为D=,i=1 ,… ,k,水印是服从高斯分布的随机实数序列W =,i=1 ,… ,k,那么水印的嵌入算法为di = di(1 + awi),其中常数a为尺度因子,控制水印添加的强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像I。解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I*的离散余弦变换,并提取嵌入的水印W*,再做相关检验 以确定水印的存在与否。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。一个简单改进是不将水印嵌入到DCT域的低频分量上,而是嵌入到中频分量上以调节水印的顽健性与不可见性之间的矛盾。另外,还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换(DFT)或离散小波变换(DWT)转化为相应的频域系数;其次,根据待隐藏的信息类型,对其进行适当编码或变形;再次,根据隐藏信息量的大小和其相应的安全目标,选择某些类型的频域系数序列(如高频或中频或低频);再次,确定某种规则或算法,用待隐藏的信息的相应数据去修改前面选定的频域系数序列;最后,将数字图像的频域系数经相应的反变换转化为空间域数据。该类算法的隐藏和提取信息操作复杂,隐藏信息量不能很大,但抗攻击能力强,很适合于数字作品版权保护的数字水印技术中。

  最早的基于分块DCT水印技术出现于E Koch,J Zhao的文献。针对静止图像和视频压缩标准(JPEG和MPEG),他们的水印方案中图像也被分成8×8的块,由一个密钥随机的选择图像的一些分块,在频域的中频上稍微改变一个三元组以隐藏二进序列信息。选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法破坏,而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感,对低频分量的改变易于被察觉。未经授权者由于不知道水印嵌入的区域,因此是很难测出水印的,此外,该水印算法对有损压缩和低通滤波是鲁棒的。将图像分割成8×8块,并对每个块做DCT变换,然后随机选择构造所有块的一个子集,对子集的每一个块,选择一组频率并嵌入二进制水印信息。由于频率组的选择不是基于最显著分量,并且频率系数的方差较小,因此该方法对噪声、几何变形以及多文档攻击比较敏感。

  Cox等人于1995年提出了基于图像全局变换的水印方法,称之为扩频法。这也是目前大部分变换域水印算法中所用到的技术。它将满足正态分布的伪随机序列加入到图像的DCT变换后视觉最重要系数中,利用了序列扩频技术(SS)和人类视觉特性(HVS)。算法原理为先选定视觉重要系数,再进行修改,最常用的嵌入规则如下:

  一般说来,乘法准则的抗失真性能要优于加法准则。水印的检测是通过计算相关函数实现的。从嵌入水印的图像中提取出是嵌入规则的逆过程,把提取出来的水印与原水印作相似性运算,与制定的阈值比较,可确定是否存在水印。这是稳健性水印的奠基性算法。

  Chiou-Ting Hsu等人提出一种基于分块DCT的水印,他们的水印是可辨识的图像,而不是简单的一个符号或一个随机数。通过有选择地修改图像的中频系数来嵌入水印。验证时,衡量提取出的水印同原水印之间的相似性来判断是否加入了水印

  与传统的DCT变换相比,小波变换是一种变分辨率的,将时域与频域相联合的分析方法,时间窗的大小随频率自动进行调整,更加符合人眼视觉特性。小波分析在时、频域同时具有良好的局部性,为传统的时域分析和频域分析提供了良好的结合[6]。

  目前,小波分析已经广泛应用于数字图像和视频的压缩编码、计算机视觉、纹理特征识别等领域。由于小波分析在图像处理上的许多特点可用于信息隐藏的研究,所以这种分析方法在信息隐藏和数字水印领域的应用也越来越受到广大研究者的重视,目前已经有很多比较典型的基于离散小波变换的数字水印算法。

  除了上述有代表性的变换域算法外,还有一些变换域水印算法,它们中有相当一部分是上述算法的改进及发展。

  (1) 在变换域中嵌入的水印信号能量可以分布到空域的所有像素上,有利于保证水印的不可见性;

  (2) 在变换域,人类视觉系统(HVS) 的某些特性(如频率掩蔽特性)可以更方便地结合到水印编码过程中,因而其隐蔽性更好;

  (3) 变换域的方法可与国际数据压缩标准兼容,从而易实现在压缩域(compressed domain) 内的水印算法,同时也能抵抗相应的有损压缩。 人的生理模型包括人类视HVS(HumanVisualSystem)和人类听觉系统HAS。该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用,同样可以供数字水印系统利用。利用视觉模型的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND(Just Noticeable Difference)描述来确定在图像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像相关的调制掩模,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。

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