数字图像水印算法的快速实现研究
数字图像水印算法的快速实现研究
数字图像水印算法的快速实现研究
摘要：数字水印技术作为数字多媒体作品版权保护和认证的重要手段，近几年来发展得很快。本文着重研究水印算法的快速实现。第一步提出一种基于图像盲水印算法：首先对原始图像进行分块处理，然后通过在分块Hadamard变换域中修改中频系数来嵌入水印，最后得出具有一定使用价值的结论。实验结果表明，算法对常用的图像处理如JPEG压缩、加噪、滤波等攻击具有较好的鲁棒性。第二步，在前人的研究基础上，实现GPU来执行快速Hadamard变换和反变换。实验结果表明，在Visual C++下利用GPU执行Hadamard变换在一定条件下比CPU更快，实验用显卡性能越强，实验效果越好。
关键词：数字水印；Hadamard变换；快速算法；GPU
0 引言
数字水印技术作为数字多媒体作品版权保护和认证的重要手段，近几年来发展得很快。数字水印技术是在数字媒体中嵌入特定信息的一种技术，根据所嵌入的载体不同，可分为图像水印、音频水印、视频水印等；根据嵌入位置不同，可分为空域水印[1]和变换域水印[2-4]；而按检测过程，又可分为盲水印和非盲水印。其中用于版权保护的数字水印一般要求具有：鲁棒性、不可见性和安全性。目前，数字水印算法研究的重点是鲁棒性，应用最多的是变换域算法，包括DFT[2]、DCT[3]和DWT[4]，经过国内外专家的多年研究、改进，基于变换域的数字水印算法具有较强的鲁棒性，但还是在一定程度上忽略对算法速度的关注，有些算法鲁棒性很高，但处理速度较慢，在小图像中嵌入水印的时间也可能要1分钟。而实际的应用图像往往非常大，有一些应用甚至有实时性的要求，计算工作量大，操作复杂的算法就存在实际应用推广价值低的问题，因此非常有必要研究快速的数字水印算法。哈达玛变换（Hadamard Transform，下文简称HT）的变换矩阵的元素取值最多只有两种，即{1，-1}，所以有速度快、容易用硬件实现的优点。本研究首先提出了一种利用HT的快速数字图
像盲水印算法。其次，利用最新的GPU技术，通过GPU执行快速Hadamard变换和反变换，仿真实验表明，在Visual C++下GPU上执行Hadamard变换在一定条件下比CPU更快，对于处理高像素图像，速度优势更明显。
1 快速数字图像盲水印算法原理
1.1 图像的Hadamard变换
相比DFT、DCT和DWT等变换，HT的主要优点在于计算复杂度低，速度快，容易用硬件实现。二维HT已经在图像处理和图像压缩领域得到广泛的应用。令X代表源图像，Y代表经过变换后的图像，二维HT定义如下：
式（1）中Hn代表一个N×N的HT矩阵，N=2n， n=1，2，3…，其元素值取为+1或-1。
N阶的HT矩阵可以由n-1阶矩阵使用Kronecker积来实现，具体如下：
1.2 预处理算法
1.2.1 原始水印置乱
首先，为了增加鲁棒性，先对原始水印图像w重复四次，也就是2×2居中平铺，设原始二值水印图像w大小为m×m，令m*=2m，预处理后，得到m*×m*大小的w*。然后对水印图像进行置乱加密处理以消除图像像素之间的相关性。本研究采用一种计算简单、容易实现的置乱方法。设二值水印图像大小为m×m，具体的置乱方法为：1）先生成一个1到m*×m*的序列，根据密钥key进行置乱，得到随机序列P；
2）设该序列的第n个元素是Pn，令：n=k*m*+l；Pn=i*m*+j；
3）交换像素位置：将原始水印的像素（i，j）放到新位置（k，l），即完成水印的置乱处理。
其次，本文用两个0、1组成的互补序列分别表示二值水印图像中的像素值0和1。令L为序列长度，这两个序列分别定义为：
1.2.2 原始图像预处理
首先将原始图像分割成大小相等的子图像块，若子图像块尺寸选为4×4大小，虽然计算速度快，但因图像子块可变换的系数较少，
会导致水印信息的嵌入量较少；若子图像块尺寸选为16×16大小，图像子块可变换的系数增多了，相应的计算工作量也增大了。所以经过权重考虑，选择将原始灰度图I进行8×8不重叠分块，然后对每一子块进行HT。
1.3 水印嵌入和提取算法
1.3.1 嵌入算法
设原始灰度图像I大小为M×N，原始图像经过分块处理后，得到（M/8）×（N/8）个8×8的图像子块。由上一步得原始水印图像预处理后，得到m*×m*的置乱图像。然后对选中的子块进行HT，得到系数矩阵HBk，j=HT（Bk），其中k表示第k个子块，j表示第j个系数，其取值为1到64。对图像块按ZigZag顺序读取出HBk，j中的第22到36共15个中频系数，得到序列pi。依次嵌入上面得到的置乱图像像素值wi所对应的序列，具体嵌入准则定义如下：其中L是序列的长度，本文中取15，pi'是修改过的中频系数值。
最后对每个分块进行Hadamard反变换，最终得到含水印图像。
1.3.2 提取算法
本研究的提取算法是盲水印算法，即在水印提取时不需要原始图像，只需要知道嵌入过程中的置乱水印密钥key。具体的提取步骤是：1）含水印图像处理。先对水印的图像进行8×8不重叠分块，并对每个子块进行HT，得到系数矩阵。
2）水印的提取。按ZigZag读取顺序提取出每个8×8子块系数矩阵中嵌入位置对应的15个中频系数组成新的一维序列pi，j。分别求pi，j与代表水印像素值0和1的序列w0，i和w1，i的相关系数值C（0）和C（1），公式如下：
比较C（0）和C（1）的大小以确定第j块嵌入的像素值是0还是1：
3）水印反置乱。将提取出的水印信息利用密钥key进行反变换，得到新的二维矩阵wi*。由原始水印的预处理步骤可知，wi*其实含有4个m×m大小水印。运用多数原则，为每个对应的像素统计像素值为1的个数，将像素统计值大于2的像素值取为1。即可得到原始水印信息。 1.4 实验结果
为了消除主观因素的影响，体现版权保护的公正性，除通过视觉来进行判定外，本文使用峰值信噪比（PSNR）评价嵌入水印后彩色图像与原始彩色图像间的差别，并采用归一化的相关系数NC（NC取值为0到1，NC=1时表示完全一致，NC值越高表示相似度越高）定量分析了提取的水印与原始水印的相似度。实验结果是基于Matlab 7平台下仿真得到。下面以512×512的标准Lena灰度图像作为原始图像，32×32的二值图像作为原始水印。由图1可以看出，本文的算法具有较好的不可见性，水印可以完整提取出来。
（a）原始图像（b）原始水印（c）含水印图像（d）提取的水印图像
图1 数字水印嵌入和提取结果
1.4.1 鲁棒性测试
本节主要测试本文算法抗常用攻击的鲁棒性，实验结果如表1所示。
从表1可以看出，本研究算法鲁棒性令人满意，同时嵌入和提取算法运行速度分别不到3秒。
2 基于GPU的Hadamard变换研究
图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPU）开发之初是单纯的为图形处理服务的。2003年开始GPU在通用计算的应用也越来越广泛[5]。国内外文献研究表明，基于GPU运行的图像处理过程开销比软件运行的小，因此在GPU上运行的水印算法也会比在软件上运行的算法更快速、更实时、更少的开销[6]。本节中提出一种方法实现GPU来处理水印算法中的核心变换――Hadamard变换，以进一步提高基于Hadamard变换的数字图像水印算法的实现速度。
2.1 GPU实现步骤
国内外文献显示GPU上实现FFT的方法，显卡厂商NVidia推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题，其1.1版就提供了数学运算库――CUFFT （离散快速傅立叶变换），但还没发现过有文献提到在GPU上实现FHT。本文通过FFT和FHT的蝶形图可以看出，两者的实现有很多相似之处，通过比较Visual C++上FFT和FHT的实现代码，可以发现两者间最主要的区别在于FFT中
每级蝶形图中输入序列中对应的两个元素间要先乘上一个加权系数W 再进行加减操作，用公式表示如下：
令W[i]等于1，则cos（angle）=1，sin（angle）=0，可以得到angle=0。换言之，在FFT编程代码基础上做如上处理，运算结果中的实数部分就是FHT的结果。类似的，对于GPU上的FFT实现，理论上也可以通过以上处理，得到FHT的运算结果。针对文献[7]的FFT 的GPU实现算法，在其着色语言和OpenGL渲染部分做针对性的处理。实验证明，方法是可行的，原本存储FFT变换结果的实数部分的输出数组中，现在得到的是FHT结果。
2.2 GPU实现快速Hadamard变换与CPU实现快速Hadamard变换比较
实验平台主要如下：处理器为Inter Core（TM）2 E6300 双核1.86GHz，内存大小为1GB，显卡采用NVidia GeForce 7950GT，显卡内存大小为512MB，整个实验是基于OpenGL来做的，使用的编程工具是Visual C++ 6.0。
2.2.1 GPU和CPU计算结果比较
GPU的计算结果和CPU的计算结果如表2所示，表2的数据取自实验一中Lena灰度图经过CPU-FHT变换和GPU-FHT变换后的实验数据中的最后5个数据用于对比。第一行数据是在CPU-FHT中得到的数据，第二行数据是在GPU-FHT得到的数据。
从表2中数据可以看出GPU实现快速Hadamard变换与CPU实现快速Hadamard变换数据在小数点后6位这样的精度情况下仍然是一致的，说明该方法是完全可行的。
2.2.2 GPU和CPU运行效率比较
由表3可得，数据量比较小时，CPU运算速度比GPU快，CPU的运算时间几乎都为0，当数据量大到一定程度（大于256 256），CPU 运算时间就和输入数据量成正比倍数上升，而GPU的时间相对增长较慢，其优势就显现出来。数据量大于524288字节时，GPU的运算速度就比CPU快了。实验结果和国内外文献研究和GPU特性吻合，说明该方法是完全可行的。如果实验采用更高端显卡、大容量内存，那实验效果会更好，更明显。
3 结论
本论文主要探讨有关Hadamard变换域上的数字图像水印技术，
以及快速实现方法，为此笔者作如下总结：（1）首先提出了一种基于分块Hadamard变换的数字图像盲水印算法，通过在分块Hadamard变换域中修改中频系数来嵌入水印。实验结果表明，该算法对常用的图像处理如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击具有较好的鲁棒性。
同时运算速度也令人满意，即使用大图像，其速度也不会明显增加，能基本满足实时性要求。总之，从理论和实验结果均证明了该算法是有效、可靠安全的。（2）在前人研究基础上实现了GPU上的FHT，仿真实验表明，在图像非常大的情况下，利用GPU实现FHT，运算效率可以比CPU高。今后的研究应该主要集中在充分考虑人类视觉系统（HVS）、结合图像置乱技术、利用图像特征来嵌入水印，提高鲁棒性。目前的算法主要考虑鲁棒性，忽略对算法运算速度的考虑，这使水印技术在实时性系统的应用中受到局限，今后应该进一步应用计算简单的结构和变换（比如HT），或利用GPU在图像处理方面计算快的特点，来提高算法的运算速度。随着GPU性能的不断提高，利用GPU技术将是实现实时性水印的一个可行方法。国内外专家已经着手在这方面进行研究，相信这将是今后一大研究方向，使数字水印的应用更加广泛。
参考文献：
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软件学报.2004，15（10）：1493-1504.
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本文为浙江传媒学院校级课题“数字图像水印算法的快速实现
研究”（编号：ZC11XJ044）的结题成果。
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基于DCT的数字水印算法的研究
基于DCT的数字水印算法的研究Research of Digital Watermarking Algorithm Based on Discrete Cosine Transform
摘要 近年来，由于网络的迅猛发展，越来越多的多媒体信息已经走向数字化。人们可以从网上更加方便的取得各类信息，可以更加方便的对别人的作品进行篡改，复制等，由此带来的版权维护问题也日益严重。版权维护也越来越受到人们的关注了，数字水印技术是解决这类问题最有效的手段，所以数字水印技术现在已然成为了研究的热点。 本文是对基于DCT域数字水印算法的研究，简要介绍数字水印的发展，基本原理等，在MATLAB环境中完成两种基于DCT域数字水印算法的设计。第一种是基于DCT图像全局变换的数字水印算法，而第二种则可以认为是第一种算法的改进，是基于DCT域分块水印算法。然后对于水印系统的鲁棒性，进行一些攻击测试，有盐噪声攻击、高斯噪声攻击、旋转攻击、剪切攻击、JPEG有损压缩攻击等，对比分析哪种算法更好。虽然说该课题只不过是对现有的数字水印技术进行了一个比较简单的研究，但是让我们充分认识到了数字水印技术对我们日常生活的重要性。 关键词：数字水印DCT 攻击测试
Abstract In recent years,with the rapid development of the network,more and more multimedia information has been digitized.People can obtain various kinds of information from the Internet more convenient, the work of others will be altered and copied more convenient, copyright protection issues are also increasingly serious. People are more and more concerned about copyright protection, digital watermarking technology is the most effective means to solve these problems, so the digital watermarking technology has become a hot topic now. This article is to study based on DCT-domain digital watermarking algorithm, introduced the development of digital watermarking and the basic principles etc,completed two design schemes based on DCT-domain digital watermarking algorithm in MATLAB environment. The first one is based on digital image watermarking algorithm global transformation of DCT, while the second one can be considered to improve the first algorithm, which is based on DCT-domain block watermarking algorithm. Then for the robustness of the watermarking system, we performed some attack test, salt noise attack, Gaussian noise attack and spin attack, cropping attack, JPEG compression attack, in order to prove which is better. Although the subject is a relatively simple research for the existing digital watermarking technique , but it let us aware of the importance of digital watermarking technology in our daily life. Key words:Digital watermarking DCT Robustness Attack test
数字水印技术综述
数字水印技术综述 （湖北武汉 430070） 摘要：介绍了数字水印技术的基本原理。并对其特点、分类、攻击技术及应用领域进行了阐述。同时对数字水印的各种算法进行了分类研究与深入分析。最后指出数字水印今后的研究方向。 关键词：数字水印；水印原理；水印算法；水印应用 Overview on Overview on Digital Watermarking Technology ( Wuhan, Hubei 430070, China) Abstract：The basic concepts of watermark techniques are first introduced，and then the characteristics、classification、attacking techniques and application and applications first expatiated．For further understanding．the watermark technique from the various aspects aye classified and some conventional watermark techniques and algorithms are analyzed in detail．Finally，research direction of digital watermark technology is pointed out． Key words：digital watermarking；watermarking principle；watermarking algorithms ；watermarking application； 0数字水印 随着Internet与数字媒体技术的飞速发展，信息安全问题日益突出，因此，数字媒体的版权保护与信息完整性保证已逐渐成为人们迫切需要解决的一个重要问题，数字水印技术就是在这种需求下迅速发展起来的。 数字水印是通过一定的算法，在图像、视频、音频等多媒体数据中嵌入一个可以标示其知识产权的水印信息。水印信息可以是文字、商标、印章或序列号等可以识别作品的作者、来源、版本、拥有者、发行人或合法使用人对数字产品的拥有权。水印信息通过特殊的方式，可以从宿主信号中提取出水印或是检测出它的存在性。水印不占用额外的带宽。是原始数据不可分离的一部分，并且它可以经历一些不破坏源数据使用价值或商用价值的操作而存活下来。 1数字水印的特征 一般认为数字水印应具有以下特征（1）鲁棒性水印信号在经历多种无意或有意的信号处理后，仍能保持其完整性或仍能被准确鉴别的特性。（2）知觉透明性数字水印的嵌入不应引起数字作品的视/听觉质量下降，即不向原始载体数据中引入任何可知觉的附加数据。（3）内嵌信息量(水印的位率) 数字水印应该能够包含相当的数据容量，以满足多样化的要求。（4）安全性水印嵌入过程(嵌入方法和水印结构)应该是秘密的嵌入的数字水印是统计上不可检测的，非授权用户无法检测和破坏水印。对于通过改变水印图像来消除和破坏水印的企图，水印应该能一直保持存在，直到图像已严重失真而丧失使用价值。（5）实现复杂度低数字水印算法应该容易实现。在某些应用场合(如视频水印)，甚至要求水印算法的实现满足实时性要求。（6）可证明性数字水印所携带的信息能够被唯一地、确定地鉴别，从而能够为已经受到版权保护的信息产品提供完全和可靠的所有权归属证明的证据。 2 数字水印的分类 2.1按照嵌入的位置 按照嵌入的位置可分为：(1)空域数字水印：空域数字水印的嵌入是通过直接修改图像的灰度值或是强度值来完成的。(2)变换域数字水印：变换域的数字水印是将图像进行某种变换，通过修改变换域系数来达到嵌入水印的目的。
图像水印算法源代码
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('33.png'); subplot(2,2,1); %显示原图像 imshow(I); title('原图像'); %产生水印序列 randn('seed',10); mark=randn(1024,1); subplot(2,2,2); 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 I(x:x+K-1,y:y+K-1)=Bidct; T=T+1; end end subplot(2,2,3); imshow(I);%显示嵌入水印后的图像
title('tu');imwrite(I,'嵌入后的图像.bmp'); %进行相关性比较 figure; for i=1:50 if i==10; mark2=mark1'; else mark2=randn(1024,1); end %计算相关值 c=(mark2'*mark)/sqrt(mark2'*mark2); stem(i,c); hold on; end
LSB数字水印算法
一．数字水印 数字水印技术 数字水印技术(Digital Watermark):技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注意到。目前主要有两类数字水印,一类是空间数字水印,另一类是频率数字水印。空间数字水印的典型代表是最低有效位(LSB)算法,其原理是通过修改表示数字图像的颜色或颜色分量的位平面,调整数字图像中感知不重要的像素 来表达水印的信息,以达到嵌入水印的目的。频率数字水印的典型代表是扩展频谱算法,其原理是通过时频分析,根据扩展频谱特性,在数字图像的频 率域上选择那些对视觉最敏感的部分,使修改后的系数隐含数字水印的信息。 可视密码技术 二．可视密码技术:可视密码技术是Naor和Shamir于1994年首次提出 的,其主要特点是恢复秘密图像时不需要任何复杂的密码学计算,而是以人的视觉即可将秘密图像辨别出来。其做法是产生n张不具有任何意义的胶片,任取其中t张胶片叠合在一起即可还原出隐藏在其中的秘密信息。其后,人们又对该方案进行了改进和发展。主要的改进办法办法有：使产生的n张胶片都有一定的意义,这样做更具有迷惑性;改进了相关集合的造方法;将针对黑白图像的可视秘密共享扩展到基于灰度和彩色图像的可视秘密共享。 三． 数字水印（Digital Watermark或称Steganography）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。 数字水印技术源于开放的网络环境下保护多媒体版权的新型技术，它可验证数字产品的
基于Matlab的数字水印设计——基于DCT域的水印实现
摘要 数字水印（Digital Watermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。随着数字水印技术的发展，数字水印的应用领域也得到了扩展，数字水印的基本应用领域是版权保护、隐藏标识、认证和安全不可见通信。 当数字水印应用于版权保护时，潜在的应用市场在于电子商务、在线或离线地分发多媒体内容以及大规模的广播服务。数字水印用于隐藏标识时，可在医学、制图、数字成像、数字图像监控、多媒体索引和基于内容的检索等领域得到应用。数字水印的认证方面主要ID卡、信用卡、ATM卡等上面数字水印的安全不可见通信将在国防和情报部门得到广泛的应用。 本文主要是根据所学的数字图象处理知识，在MATLAB环境下，通过系统编程的方式，建立并实现基于DCT域的数字水印加密系统。该系统主要包含数字水印的嵌入与提取，仿真结果表明，数字水印算法具有有效性、可靠性、抗攻击性、鲁棒性和不可见性，能够为数字媒体信息在防伪、防篡改、认证、保障数据安全和完整性等方面提供有效的技术保障。 关键词：数字水印；MATLAB；DCT
目录 1 课程设计目的 (1) 2 课程设计要求 (2) 3 数字水印技术基本原理 (3) 3.1 数字水印基本框架 (3) 3.2 算法分类 (3) 3.2.1 DCT法 (4) 3.2.2 其他方法 (4) 3.3 实际需要考虑的问题 (4) 3.3.1 不可见性 (4) 3.3.2 鲁棒性 (5) 3.3.3 水印容量 (5) 3.3.4 安全性 (5) 4 基于DCT变换仿真 (6) 4.1 算法原理 (6) 4.1.1 准备工作 (6) 4.1.2 选取8*8变换块 (7) 4.1.3 边界自适应 (7) 4.1.4 DCT变换与嵌入 (7) 4.1.5 恢复空域 (8) 4.2 嵌入算法扩展 (8) 4.2.1 RGB彩色图像三个矩阵的划分 (8) 4.2.2 八色彩色水印 (8) 4.3 水印的提取 (9) 4.4 仿真程序 (9) 5 结果分析 (14) 结束语 (16) 参考文献 (17)
数字水印技术：概念、应用及现状
数字水印技术：概念、应用及现状 一、引言 随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，无论采用传统的密钥系统还是公钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统秘密级别的方法变得越来越不安全。 另一方面，多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证和版权保护的声像数据也越来越多。数字化的声像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密码加密方式，则其本身的信号属性就被忽略了。最近几年，许多研究人员放弃了传统密码学的技术路线，尝试用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密，并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。 二、认识数字水印 数字水印（Digital Watermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。 数字水印技术的基本特性: 1. 鲁棒性(robustness)：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。 2.安全性(security):指隐藏算法有较强的抗攻击能力，即它必须能够承受一定程度的人为攻击，而使隐藏信息不会被破坏。 3.透明性(invisibility):利用人类视觉系统或人类听觉系统属性，经过一系列隐藏处理，使目标数据没有明显的降质现象，而隐藏的数据却无法人为地看见或听见。 ***典型的数字水印系统模型： 图 1为水印信号嵌入模型，其功能是完成将水印信号加入原始数据中；图 2为水印信号检测模型，用以判断某一数据中是否含有指定的水印信号。
基于小波变换的数字水印算法研究
目录 摘要 (Ⅲ) Abstract (Ⅴ) 第1章绪论 (1) 1.1引言 (1) 1.2本文研究的目的及意义 (2) 1.3数字水印技术的国内外研究现状 (2) 第2章数字水印理论基础 (5) 2.1 数字水印的基本概念 (5) 2.2 数字水印的基本特征 (5) 2.3 数字水印的基本原理 (5) 2.4 数字水印的分类 (8) 2.5 数字水印典型算法（针对图像领域） (10) 2.6 数字水印的鲁棒性问题和攻击行为 (12) 2.7 数字水印应用领域 (13) 第3章小波分析理论基础 (17) 3.1小波分析的发展历程 (17) 3.2小波函数与小波变换 (18) 3.3离散小波变换 (20) 3.4 多分辨率分析 (22) 3.5实验环境：可实现数字水印技术的高效实用工具——Matlab (24) 第4章基于小波变换的数字水印算法 (25) 4.1算法描述 (25) 4.2实验结果及分析 (28) 4.3 本章小结 (36) 参考文献 (37) 致谢 (39) 附录 (41)
基于小波变换的数字水印算法研究 摘要 数字水印技术是目前信息安全技术领域的一个新方向，是一个在开放的网络环境下，保护版权和认证来源及完整性的新型技术。 本文针对基于小波变换的数字水印技术，提出了一种基于小波域的二值图像水印算法。该算法选择了检测结果直观、有特殊意义的二值图像作为原始水印，并在嵌入之前进行图像置乱预处理，以提高安全性和隐蔽性，兼顾了水印的不可见性和鲁棒性，利用多分辨率分析思想进行水印的嵌入与提取。通过大量的仿真实验，证明本文算法在保证水印不可见性的同时，对常见的图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波、剪切等，均有较好的鲁棒性。 关键词：数字水印，小波变换，鲁棒性，不可见性，JPEG压缩
基于变换域的数字水印算法【文献综述】
毕业设计文献综述 电子信息科学与技术 基于变换域的数字水印算法 摘要：数字水印提出的主要目的是为了对数字作品的版权保护。本文介绍了数字水印的背景以及阐述了数字水印技术的基本原理。数字水印主要分为空间域和频域两大类，这里主要分析了目前在频域中比较流行的水印算法。同时，对数字水印发展进行展望。 关键字：数字水印；版权保护；水印算法；频域； 1.背景 随着Internet的迅猛发展，通信技术和计算机网络的普遍运用，使人们可以通过互联网收发信息、上传数字图象、听音乐等等。然而，也正是因为网络的这种便捷性、传播迅速的优点使其很容易被非法拷贝，导致数字产品的版权、完整性、有效性得不到保证，严重损害了创作者的利益。 为了解决上述各类问题，提出了数字水印技术[1]。它是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。目前，数字水印在音频、视频、图像等的应用迅速得到广泛的研究和发展。 数字水印技术的研究现状主要分为两大类：空间域数字水印和频域数字水印。最初提出的数字水印嵌入方法是在空间域上实现的。1995年，Btuyndoncky等提出了一个基于空域分块的方法，通过改变均值来嵌入水印。1996年，Patchwork等人提出了一种算法（Patchwork算法），该算法随机选取图像的N对像素点，通过增加其中一个点的亮度值而相应降低另一个点的亮度来隐藏信息。1998年，Darmstaedter等人提出了一种新的空域水印算法，该算法是基于图像的8×8块的空间域分解进行的。 频域数字水印按频域法大体分为三类：DFT域、DCT域和DWT域[2-3-4]。 Pun和Ruanaidh利用傅立叶域对全局性的旋转，平移和缩放变换具有不变性的特点，将水印嵌入到傅立叶域来达到对这些攻击的鲁棒性。 1999年，Wu和Hsu等人提出了基于可视化模型的算法，该算法具有很强的鲁棒性。2000年，易开样、黄继武等人还提出了一种DCT域数字水印算法：首先把图像分成8×8的不重叠像素块，经过分块DCT变换后，得到有DCT系数组成的频率块，然后随机选取一些频率块，水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些DCT系数中。2004年，王向阳等提出了一种DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法，将灰度图像嵌入到原始彩色图像中。其实，很多国内外研究人员提出的其他DCT域
数字水印算法介绍
数字水印算法列举 湖南科技大学计算机科学与工程学院 ①基于LSB 的数字水印方案（空间域、不可逆、不可见和盲检测） 嵌入步骤： （1）先把水印信息转化为二进制比特流I。 （2）根据I的长度生成密钥K，并且严格保存。密钥K是对图像载体像素位置的一个映射。 （3）把I中的每一位依次根据密钥K，置换掉原始载体图像中相应位置的像素最后一位。提取步骤： （1）根据严格保存的密钥K遍历嵌入了水印的图像中的相应像素，提取出最后一位。 （2）将提取出来的每一位重新组合成水印信息。 ②基于差分扩展的数字水印方案（变换域、可逆、不可见和盲检测） 嵌入步骤： （1）将图像M分成像素点对（x，y），将水印信息转化为二进制比特流,比特流的每一位用m 表示。 （2）根据水印信息比特流的长度随机生成信息的嵌入位置k作为密钥信息严格保存。（3）对图像M计算均值l和差值h：?????-=+=y x h y x floor l 2(（floor表示向下取整） （4）将水印比特信息m以差值扩展的方法嵌入到差值h中：m h h +?='2（5）将得到的h '代入（3）中，得到新的图像像素对，形成嵌入秘密信息后的图像C。提取步骤： （1）将图像C分成像素点对（x，y），读入密钥信息K。 （2）将图像C依旧按照嵌入步骤中的（3）式计算均值l和差值h。 （3）根据密钥k找到相应位置，提取差值h的最后一位比特信息m，再将差值h进行变换得到1>>='h h 。 （4）将提取到的比特信息m进行组合可以恢复水印信息，将得到的h '代入嵌入步骤的（3）中计算新的图像像素对可以恢复原始图像载体M。 ③基于直方图修改的数字水印算法（空间域、可逆、不可见和盲检测） 嵌入步骤：（1）找到直方图的零点z和峰值点p，将z v p <<的像素值v自加1。 （2）漂移后的直方图v=p处即为嵌入水印的位置，将水印信息转化为二进制流并记为k，按顺序嵌入，即k v v +='；（3）得到的由像素值v '组成的图像就是嵌入秘密信息后的图像。同时p、z以密钥的形式保存。 提取步骤： （1）读取密钥，得到p、z的值。 （2）遍历图像的每个像素，当像素v=p时，提取信息0并保持数据不变；当v=p+1时，提取信息1并将数据减1。 （3）当v