1、基于DCT域的数字水印算法研究与应用摘要：随着计算机和网络技术的普及，数字产品的保密性及版权保护等问题逐渐凸显出来，这使得数字水印技术成为热点问题。本论文研究的是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transformation）域的数字水印的嵌入与提取问题。文中首先阐述了DCT域数字水印嵌入与提取的基本思路与方法，然后运用MATLAB软件实现了可见水印与不可见水印的嵌入与提取，并对两种水印分别进行了抗攻击性测试，包括压缩攻击、加噪声攻击、旋转攻击等。提取结果与测试结果达到了预期的要求。最后还分别从嵌入方法、输出结果、提取方法等方面比较了可见水印与不可见水印的同异。关键词：数字水印
2、 离散余弦变换 嵌入 提取 鲁棒性毕业设计中文摘要毕业设计英文摘要Title Digital Watermarking Algorithm Research and Application Based on The DCT Domain AbstractWith the popularization of computer and network technology, digital product privacy and copyright protection, which makes gradually highlighted digital watermarking technolo
3、gy to become a hot issue. Digital watermarking embedding and extracting problem based on the DCT domain has been researched in this paper. Firstly, this paper expounds the basic idea and method of digital watermark and extraction based on the DCT domain. And then the visible and not visible watermar
4、king embedding and extracting are realized by using MATLAB software. Lastly the two watermarks separately carried on the resistance to attack, including compression test attack and noise adding attack, whirling attack, etc. Expected results have been achieved. Finally, the visible and not visible wa
5、termarking have been compared separately from embedding method, output and extraction method.Keywords：digital watermark DCT domain watermark extraction robustness目 次1 绪论11.1 课题的研究现状及热点问题11.2 数字水印的关键技术及应用21.3 本文的主要研究内容52 数字水印的基本原理62.1 DCT域数字水印嵌入原理62.2 DCT域数字水印提取原理62.3 本章小结73 数字水印的嵌入设计73.1 DCT域数字水印嵌入流
6、程73.2 水印嵌入的结果83.3 本章小结114 数字水印的提取设计124.1 DCT域数字水印提取流程124.2 水印提取的结果134.3 本章小结155 鲁棒性分析165.1 抗噪声测试165.2 抗压缩测试205.3 本章小结21结论22参考文献23致谢25附录A26附录B28 河北工业大学城市学院2011届本科毕业设计说明书 1 绪论1.1 课题的研究现状及热点问题随着计算机的普及，许多传统媒体内容都向数字化转变，并且在电子商务中即将占据巨大市场份额，如mp3的网上销售，数字影院的大力推行，网上图片、电子书籍销售等等，在无线领域，随着移动网络由第二代到第三代的演变，移动用户将能方便快
7、速的访问因特网上数字媒体内容，基于有线或无线网络的数字媒体内容的应用即将是信息时代新的传统。但是，数字媒体内容的安全问题成了瓶颈问题，一度制约着信息化进程。为了有效地解决信息安全和版权保护等问题,近年来提出了加解密、数字签名、数字指纹、数字水印等多种技术。其中数字水印是20世纪90年代出现的一门崭新的技术,它通过在数字产品中嵌入水印信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性1。它弥补了加解密技术不能对解密后的数据提供进一步保护的不足, 弥补了数字签名不能在原始数据中一次性嵌入大量信息的弱点, 弥补了数字指纹仅能给出版权破坏者信息的局限2。国际上一些成立了专门的机构，如拷贝保护技术工作组（
8、CPTWG,Copy Protection Technique Working Group）从1995年开始致力于基于DVD的视频版权保护研究，安全数字音乐创始（SDMI,Secure Digital Music Initiative）从1999年开始研究音频的版权版护，数字水印是其中的核心关键技术。数字水印（Digital Watermarking）是往多媒体数据，如图像、声音、视频信号等，中添加某些数字信息（水印）而不影响原数据的视听效果，此处我们只讨论人们普遍关心的不可见水印，并且这些数字信息可以部分或全部从混合数据中恢复出来，以达到版权保护等作用。一般地，数字水印应具有如下的特性：安全
9、性，即嵌入在宿主数据中的水印是不可删除的，且能够提供完全的版权证据。鲁棒性，即水印对有意或无意的图像操作与失真具有一定的抵抗力，以及不可觉察性，水印对人的感觉器官应是不可觉察的，或者说是透明的。保真性，即加入水印后，并不会损害原来的媒体内容价值3。水印算法识别被嵌入到保护对象中的所有者的有关信息，如注册的用户号码、产品标志或有意义的文字等，并能在需要的时候将其提取出来，用来判别对象是否受到保护，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，这实际上是发展水印技术的基本动力。尽管版权保护是发展数字水印技术最重要的原动力，事实上人们还发现数字水印还具有其它的一些如真伪鉴别、秘密通信、标志
10、隐含等重要应用。数字水印技术与古老的信息隐藏和数据加密技术关系非常密切，这些技术的发展以及融合为今后信息技术的发展提供必不可少的安全手段。1.2 数字水印的关键技术及应用1、从技术上讲，目前的数字水印算法可以分成两类：空域水印算法和频域（变换域）水印算法。在检测水印时，也要首先对信号作相应的数学变换，然后通过相关运算检测水印45。（1）空域算法将水印信息直接叠加到图像的空间域上的算法叫空域算法。水印在空域算法中,考虑到人类视觉特性,在载体图像变化较平稳处不隐藏或少隐藏水印信号,而在图像较复杂处隐藏水印信号。它的优点在于对载体影响很小,计算速度较快,隐藏的信息较多,且适合多种媒体。缺点是鲁棒性较
11、差,抗几何变形,噪声和有损压缩等常见信号处理能力较差。但这一特点可用于嵌入脆弱水印。空域的典型算法为: 最低有效位算法(LSB) 水印算法和Patchwork 水印算法6。（2）变换域算法等借鉴扩频通信技术7,把水印扩展到很多频率段上,每个频率段上的水印信息都小到不可检测的程度。检测时,可以把这些水印信息集中起来,得到一个较高能量的输出；水印信息应嵌入到载体数据中对人的感觉最重要的部分(如频域的低频部分)；水印信号应由具有高斯分布的随机实数序列组成。在变换域内实现扩频相对容易,而且容易利用人类视觉特性,实现自适应嵌入。与空域算法相比,变换域水印有如下优点:a、变换域水印算法通常有很好的鲁棒性；
12、b、变换域上嵌入的水印能量可以分布到空域的所有像素上,有利于水印的隐藏。因此,变换域算法为目前研究的重点,基于变换域的算法较多8。通常变换有全图DCT,分块DCT。其它变换域还有DWT、DFT、Fourier - mellin域、Fourier变换域、分形或WP (Wavelet Package)等9。一般来说,人眼对图像的低频区域较敏感,而对图像的高频区域不敏感,这也是图像压缩的基础。因此,为了获得较高的鲁棒性,应将水印信息嵌入到图像的中低频区域。在图像的变换域中嵌入水印信息可以有效的利用扩频通信的原理,选择图像低频和中频区域中的一个很有限的水印嵌入系数集嵌入水印信息。在此过程中,水印信息相
13、当于由一个频率范围远远超过水印频带的宽带信号所限制,这相当于采用了扩频通信的原理,因此水印信息具有很好的鲁棒性。2、数字水印算法的应用包含两个基本方面：水印的嵌入和水印的提取和检测。在设计、采用一个具体的水印算法时,可根据应用目的、图像的使用限制及其他约束条件等情况综合考虑。常用的有四种：（1）水印检测要利用未加水印的原图,只有少数人能检测出水印；（2）水印检测不利用未加水印的原图,任何人通过一定的方式都能检测出水印；（3）嵌入和检测水印的方案是公开的,这个方案需要一个密钥, 以防止盗版者删除水印；（4）嵌入和检测水印的方案不公开,这些方案是保密的,但能被解开。10另外，要提高数字水印的鲁棒性
14、，就要了解针对数字水印的攻击。对数字水印的攻击主要有一下几种：噪声攻击，滤波攻击，剪切攻击，压缩攻击，旋转攻击及抖动攻击1112。3、基于DCT变换的数字水印总体思想（1）DCT变换13a、一维离散余弦变换与反变换的表达式如下：（其中u=0,1,2N-1）（公式1）(其中x=0,1,2N-1)（公式2）其中a(u)由下式定义：（公式3）注：x为空域点的顺序，f(x)为图像的空域值，u为变换域点的顺序，C(u)为变换域的值，a(u)为系数，N为采样点数。b、二维DCT由下式定义：(其中u,v=0,1N-1)（公式4） (其中x,y=0,1N-1) （公式5）注：x、y为空域点坐标位置，f(x,y
15、)为空域点的值，u、v为变换域坐标位置，C(u,v)为变换域值，a(u)、a(v)为系数，N为采样点数。（2）水印的生成常用的数字水印一般具有两种形式:一种是用密钥生成的伪随机序列,具有良好的统计特性；另一种是可识别的有意义的图案或文字。但后者数据冗余太大,且易被攻击者预测,一般用二值图像,使用灰度图像则数据量太大,需预处理14。下面是一些水印信号生成的方法: a、伪随机序列的生成以个人信息作为种子,采用一般随机序列产生的方法,来生成伪随机序列。这样的随机序列有可能被伪造。而利用混沌电路以初值作为密钥,产生的确定的,类似随机的,非相关的,可再生的混沌序列,既非周期又不收敛,而且对初始值有极敏感
16、的依赖性。混沌函数还具有伸长和折回的性质,故具有不可预测性。例如用Logistic 方程等产生的序列。b、水印置乱水印信号在嵌入前采用某种变换, 改变每个像素的空间位置,即消除像素的空间相关性。置乱后的水印能更均匀地分布于载体中,可提高水印的鲁棒性,同时使水印的保密性更强。c、灰度水印压缩。（3）水印嵌入的讨论在实际应用中,图像经过二维DCT 变换之后,DC 直流分量及AC 交流分量的中频部分集中了图像的大部分能量15。人眼视觉系统对DCT 系数的低频部分也相对敏感。因此一般来说,不能使低频部分有大的改变；另一方面,高频系数在JPEG 压缩中将受到很大的影响。所以,一般将水印加入DCT 系数的
17、中频部分16。另外，DCT变换处理起来速度较慢，在实际应用中会受到一些限制，所以最好采用一种DCT的快速算法进行处理。为了提高鲁棒性，应对带嵌入的水印在嵌入之前进行相应的预处理，例如先将带嵌入的水印之乱，再将其嵌入，以提高其抗攻击性。又如，确保在一些有意或无意的攻击下，2 个位置DCT 系数大小关系不会改变，当2 个DCT 系数的差值较小时,做增大处理；同时,当引起图像降质问题的差值较大时，做减小处理17。在DCT域嵌入水印后，进行反变换，即可输出嵌入了水印的图像。1.3 本文的主要研究内容本文主要完成以下内容：第一章介绍数字水印的基本内容，基本原理，发展历程，现阶段的发展状况，以及未来的发展
18、方向，介绍离散余弦变换的基本思想与方法。第二章提出实现课题所要求任务的基本框图，明确各模块的基本功能及所要完成的任务。第三章提出基于DCT域数字水印嵌入的一般流程，编写程序实现水印的嵌入，并对隐性和显性水印的嵌入结果进行对比分析。第四章提出基于DCT域数字水印提取的一般流程，编写程序实现隐性和显性水印的提取，并对隐性和显性水印的提取结果进行对比分析。第五章对本课题所实现的数字水印进行鲁棒性测试，并对测试结果进行讨论。第六章给出毕业设计过程中所得到结论。2 数字水印的基本原理2.1 DCT域数字水印嵌入原理嵌入可见水印的原理框图如图1所示。首先对原图像进行预处理，将预处理的结果进行DCT变换，与
19、此同时，将水印图像进行DCT变换，并将变换的结果进行预处理。然后，将水印图像的变换域的值叠加到原图像的变换域的指定频段，可见水印与不可见水印的嵌入位置的选择不同。之后再进行DCT反变换，即可输出一幅嵌入可见水印后的图像。其中预处理部分不是必须的，对原图像进行预处理的目的是提高处理速度，对水印图像的预处理是提高水印的保密性。且预处理的位置也不是固定的，对水印图像的预处理如果放在DCT变换之后，则对变换域进行置乱，如果放在DCT变换之前，则是对水印图像的空域进行置乱。图1 可见水印嵌入的原理框图原图像预处理（进行缩放）水印图像预处理（置乱）DCT变换DCT域叠加嵌入DCT变换DCT反变换2.2 D
20、CT域数字水印提取原理水印提取的原理框图如图2所示，首先将嵌入水印后的图像进行离散余弦变换，与此同时将原图像也进行离散余弦变换，然后将两幅图像变换后输出的DCT域的结果进行相减，此时相减后得到的结果需要进行位置调整才能在经过后面的反变换后输出正常的水印图像。例如如果嵌入时选择的是中低频嵌入，即嵌入不可见水印，那么相当于是把水印图像DCT域的整体放在了原图像中低频以上的区域，这样，相减后水印图像的DCT域不是从零频开始的，而是从中低频开始向后延续的，所以需要经过位置调整将相减后的结果调整至从零频开始。图2 提取数字水印的原理框图嵌入水印的图像原图像DCT变换DCT域相减提取DCT变换DCT 反变
21、换位置调整2.3 本章小结本章简述了基于DCT域数字水印的基本原理，包括水印嵌入原理与水印提取原理。同时提出了基于DCT域数字水印的原理框图，包括嵌入原理框图和提取原理框图。3 数字水印的嵌入设计将原图像与带嵌入图像变为灰度图像完成一行叠加？对灰度图像进行DCT变换在原图像DCT域的指定位置按每行从左到右的顺序将水印的DCT域的值叠加上去换行完成所有行列叠加？结束是开始否否是图3 可见水印嵌入流程图3.1 DCT域数字水印嵌入流程图3是数字水印嵌入的流程图。程序开始后首先将原图像与水印图像进行灰度处理，这是因为彩色图像的空域所对应是三个二维数组，每一个二维数组对应于彩色图像一个基色，而经过灰度
22、处理后的图像只有一个二维数组，这样就避免了对彩色图像的三个基色分别进行讨论，后续只需对单一的灰度图像的一个二维数组进行处理。之后对两幅灰度图像进行离散余弦变换，将水印图像的DCT域的值按照先行后列的顺序叠加到原图像的DCT域，此时完成水印的嵌入。当然，在完成嵌入后还要进行离散余弦反变换，输出嵌入水印后的图像的空域值，继而输出一幅嵌入了水印后的图像。3.2 水印嵌入的结果3.2.1 不可见水印嵌入不可见水印的嵌入算法如图4与图5所示。根据人眼对不同频率光的敏感程度不同的特点，同时考虑到图像压缩后对高频分量的影响较大这个因素，选择人眼较不敏感的中低频段进行水印嵌入，而没有选择人眼同样不敏感的中高频
23、段和高频段，这样既保证了水印的不可见性，同时还避免了在图像压缩时对水印的损伤。另外，在中低频嵌入时，嵌入起点的选择也能使水印带有一定的保密性，因为只有嵌入者才知道水印是从哪一频率点开始嵌入的，所以也就只有潜入者才能知道该从哪一频率点开始提取水印。首先按照图4所示的方法进行预嵌入，将水印DCT域的值保存在一个全零的数组的中低频段，该全零数组的大小要与原图像的DCT域的大小相同。在保存时，当遇到既不是行尾也不是列尾元素时，按照先行后列的顺序进行保存。如果是全零数组行尾，则在执行换行动作后，指向全零数组下一行的行首继续保存。当执行到水印图像DCT域的最后一个元素时保存结束。在正式嵌入时如图5所示，只
24、需将已经包含了水印DCT域信息的数组直接叠加到原图像的DCT域即可。图6是经灰度处理后的原图像，图7是水印图像，图8是嵌入了不可见水印后的图像。图4 不可见水印的预嵌入+=c.包含水印DCT域信息的数组b.水印DCT域的值a.全零数组+图5 不可见水印的预嵌入b.包含水印DCT域信息的数组a.原图像DCT域的值c.水印嵌入后的图像=图6 进过灰度处理的原图像图7 水印图像图8 嵌入不可见水印后的图像3.2.2 可见水印嵌入不可见水印的嵌入算法如图9与图10所示。由于人眼对低频分量的光较为敏感，所以选择低频段进行水印嵌入。在嵌入时，首先按照图9所示的方法进行预嵌入，将水印DCT域的值保存在一个全
25、零的数组的低频段，该全零数组的大小要与原图像的DCT域的大小相同。在保存时，当遇到既不是行尾也不是列尾元素时，按照先行后列的顺序进行保存。如果是全零数组行尾，则在执行换行动作后，指向全零数组下一行的行首继续保存。当执行到水印图像DCT域的最后一个元素时保存结束。在正式嵌入时如图10所示，只需将已经包含了水印DCT域信息的数组直接叠加到原图像的DCT域即可。可见水印的嵌入结果如图11所示。图9不可见水印的预嵌入+=c包含水印DCT域信息的数组b水印DCT域的值a全零数组+图10 不可见水印的预嵌入b包含水印DCT域信息的数组a原图像DCT域的值c水印嵌入后的图像=图11 嵌入可见水印后的图像3.
26、2.3 嵌入所得结果对比在完成上述不可见与可见水印的嵌入后，对比图8和图11可以明显的看出不可见水印与可见水印的区别。在图8所示的嵌入不可见水印后的结果中，看不出水印图像，而在图11所示的嵌入可见水印后的结果中可以明显的看到水印图像。另外，对比图6与图8可以看到，嵌入不可见水印后的图像与原图像无明显区别，这是由于经过离散余弦变换后，原图像的能量集中到了几个低频分量系数上，中低频以上的频段所包含的图像能量较少，而在嵌入不可见水印时，正是在原图像的中低频分量叠加水印图像的DCT域值，所以对含有原图像较多信息的低频区域的影响不大。3.3 本章小结本章首先叙述了基于DCT域数字水印嵌入的一般原理，其中
27、对不可见和可见水印的嵌入原理分别进行了说明。然后给出了基于DCT域水印嵌入的一般流程。最后，在前面的基础上，完成了不可见与可见水印的嵌入，并对结果进行了分析说明。4 数字水印的提取设计用嵌入水印图像的DCT域的值减去原图像的DCT域的值开始读取嵌入水印后的图像与原图像将相减后的结果调整到从零频开始对调整后的结果进行DCT反变换对灰度图像进行DCT将彩色图像转换为灰度图像结束图12 提取水印流程图4.1 DCT域数字水印提取流程提取数字水印的流程图如图12所示。程序开始执行后，首先读取嵌入水印后的图像与原图像。读取成功之后对两者进行灰度变换，使两幅图像成为简单的灰度图像，然后对灰度图像进行离散余
28、弦变换，得到两幅灰度图像所对应的变换域的值。将嵌入水印后的图像的DCT域的值减去原图像的DCT域的值，相减后得到的是水印图像所对应的DCT域的值，但此时得出的水印图像的DCT域的值可能并不是从零频开始向后延续的，所以需要进行相应的位置调整，才能输出正常的水印图像。将调整后的结果进行DCT反变换，得到空域上的水印图像。其中位置调整这一步不是必需的，如果水印不是从零频开始嵌入的，那么在提取时需要进行相应的位置调整。假如水印就是从零频开始嵌入的，那么相减提取后的结果也是从零频开始的，这样就不再需要进行位置调整。4.2 水印提取的结果4.2.1 不可见水印提取-图13 不可见水印的提取b原图像的DCT域的值a嵌入水印后DCT域的值c从中低频开始的水印图像DCT域的值=
