当前位置:首页 >> 小学教育 >>

图象水印


图像水印
? ? ? ? 水印原理和特性 DCT域图像水印 DWT域图像水印 水印性能评判

?

信息隐藏

一、水印原理和特性

水印的嵌入和检测
水印特性 水印分类

(一) 水印的嵌入和检测
? ?

利用水印保护数字产品需进行两个操作: 水印的嵌入:在数字产品使用前将水印加入 到数字产品中以进行保护 水印的检测:将嵌入到数字产品中的水印提 取出来以验证或表明版权
?

(一)水印的嵌入和检测
设原始图像为 f (x, y),水印为W(x, y),嵌入 水印的图像为g(x, y)
? ? ?

水印嵌入过程:g = E( f, W) 给出待检测图像h(x, y),抽取待验证的可能 水印w(x, y):w = D( f, h) 考虑原始水印和可能水印的相关函数C(., .) 如果(T为预先确定的阈值): C(W, w) > T 则认为水印存在,否则认为水印不存在

?

(二) 水印特性
1. 显著性 不可感知性或不易察觉性

一是水印不易被接收者或使用者察觉,二是 水印的加入不影响原产品的视觉质量 2. 稳健性 抗攻击性或鲁棒性,抵御外界处理的能力 图像产生失真情况下,仍保证其自身完整性 和对其检测的准确性 易损水印对外界处理有敏感的反应

(二)水印特性
3. 安全性 指水印不易被复制和伪造的能力,以及不易 被非法检测的能力 4. 5. 低复杂性 指水印嵌入和提取的计算复杂度低 唯一性 对所有权有唯一确定的判断

(三) 水印分类
1. 公开性分类 (1) 私有水印:其检测需要提供原始数字 产品,借此作为提示寻找水印的位臵 (2) 半私有水印:其检测不需用原始数字 产品,但须回答是否有水印的问题 (3) 公有水印(盲水印):其检测既不要 求保密的原始数字产品,又不要求嵌 入水印后的数字产品 (4) 不对称水印(公钥水印):任何用户 能看到但去不掉的水印

(三)水印分类
2. 感知性分类 (1) 可感知的水印 ? 如纸张内嵌的,电视屏幕上的台标 ? 证明了产品的归属 (2) 不可感知的水印 ? 隐藏在数字产品之中 ? 用于防止非法复制,鉴别产品的真伪 ? 不可见形式,防止被擦除或取代,不 影响原作品的观赏价值和使用价值

(三)水印分类
3. 含义/内容分类 (1) 无意义水印 利用伪随机序列表达有无 ? 无水印:H0: g – f = n ? 有水印:H1:g – f = w + n (2) 有意义水印 ? 可视,本身有确切含义 ? 可提供的信息多,对其嵌入和检测的 要求也高

二、 DCT域图像水印

特点和原理 无意义水印算法 有意义水印算法

(一) 特点和原理
? ?

变换域法使用得比空域法广泛 变换域法的主要优点包括: (1) 可将水印信号的能量分布到所有像素 上,有利于保证不可见性

(2) (3)

可以比较方便地结合人类视觉系统的 某些特性,有利于提高稳健性 变换域方法与大多数国际标准兼容, 可直接实现压缩域内的算法,提高效率

(一)特点和原理
?

在变换域中,图像被分解为直流(DC)分量 和交流(AC)分量 从稳健性的角度看,在保证水印不可见性的 前提下,DC分量比AC分量更适合嵌入水印
(1)
(2)

?

DC系数比AC系数的绝对振幅大,感觉容量大
处理过程对AC分量的影响比DC分量的影响大

?

水印同时嵌入到DC分量和AC分量中
利用AC分量可加强嵌入的秘密性 利用DC分量可加强嵌入的数据量

(二) 无意义水印
?

综合利用DC和AC系数的一种方法

将图像块分为三类:① 具有低亮度且纹理简单的块 (嵌入较少水印);② 具有高亮度且纹理复杂的块 (嵌入较多水印);③ 其它块(嵌入量适中)
?

(二)无意义水印
?

水印的检测采用假设相关检测方法

具体步骤 (1) 计算原始图像f (x, y)和拟检测图像h(x, y)的差
N ?1

e( x, y ) ? f ( x, y ) ? h( x, y ) ?

? e i ( x ?, y ? )
i?0

0 ? x', y '? 8

(二)无意义水印
(2) 对差图像的每个块计算DCT
E i ( u ' , v ' ) ? DCT { e i ( x ?, y ? )} 0 ? x', y'? 8

(3)

从DCT图像块提取可能的水印序列
w i ( u ' , v ' ) ? { g j , j ? 4 i ? 2 u '? v ' } ? E i ( u ' , v ' )

(4)

计算可能的水印和 原嵌入水印的相关 性,并作出判断

4 N ?1 j?0

? ?w j
4 N ?1

?

g

j

?

C (W , w ) ?

?

wj

2

j?0

(三) 有意义水印
?

对上述水印方案进行改进得到的,可用于有 意义水印的算法 (1) (2) 构造符号集(有意义符号) 每个符号对应一个二值序列

(3) (4)
(5)

序列中“0”和“1”出现服从 Bernoulli分布 将序列扩展成(符号数的)整倍数长度
将扩展序列加到DCT块的系数中

(三)有意义水印
对有意义水印检测的前三个具体步骤与对无 意义水印的检测相同
?

在第四个步骤中,设对第 I 次提取,wi*是提 取出的信号的强度;wik是第 k 个匹配滤波器的输 出,它们之间的相关为 (w w )
?
M ?1

?

* i ?

k i

C k (w , w ) ?
* k

i?0 M ?1 i?0

? (wi )
*
k

2

M是匹配滤波器的维数
给定 j,64 ? j ? 1
* j

C j ( w , w ) ? max C k ( w *, w )

?

?

1 ? k ? 64

三、DWT域图像水印的特点
? ? ?

在小波变换域中嵌入和检测水印

小波域方法可较好地结合人眼视觉特性
小波的多分辨率特性也有利于帮助确定水印 的分布和位置以提高水印的稳健性并保证不 可见性 防止水印被JPEG-2000的有损压缩去除

? ?

重复利用压缩中已获得的信息从而在压缩域 中嵌入水印

小波水印算法
1.水印嵌入
?

选用具有高斯分布N(0, 1),长度为M的实数随机序列作 为水印W,即W = {w1, w2, …, wM} 随机置乱,得到新的水印序列V = {v1, v2, …, vM}

? ?

对原始图像I进行L级快速小波变换,分别得到一个逼近 子图(最低频子带)和3L个细节子图(含高频子带)
计算高频子带内小波系数的视觉掩盖特性值T(u, v, l, s)

?

?

以T(u, v, l, s)为基础,对高频子带内的小波系数进行降 序排列,进而选择前K个小波系数作为水印插入位置

小波水印算法
1.水印嵌入
?

嵌入水印
F ' ( u , v ) ? F ( u , v ) ? qw i

?

其中,F和F'分别为原始图像和嵌入水印图像的 小波系数,q为嵌入强度,且 q ? (0, 1],wi是 长度为M的水印序列的第i个水印分量

?

将嵌入水印的高频子带结合低频子带进行快速 小波反变换,从而可以得到嵌入水印后的图像I'

小波水印算法
2. 水印检测
?

选择嵌入过程中所采用的小波基,对原始图像I 和待测 图像I“(有可能与原嵌入水印图像I‘不同)都进行L级 小波分解,得到各自的1个最低频子带和3L个高频子带 依次比较两图系数的值,从而提取水印信息Z" 提取出待测水印序列W" = {w1', w2', …, wM'} 计算
C N (W , W" ) ?
L

? ? ?

? (wi
i ?1

L

? W m )( w" i ? W"

m

)

? (wi
i ?1

? Wm )2

? ( w" i
i ?1

L

? W"

m

)2

水印性能评判 (一) 失真测度
(1) 平均绝对差(average absolute difference)
D aad ? 1 N
2 N ?1 N ?1

? ?

g ( x, y ) ? f ( x, y )

x?0

y?0

(2)

均方误差(mean squared error)
D mse ? 1 N
2 N ?1 N ?1 x?0 y?0

? ? ?g ( x , y ) ?

f ( x, y )?

2

(3)

L 范数(L -norm)
D Lp ? 1 ? ? ? 2 ?N ?
N ?1 N ?1

p

p

? ?

g ( x, y ) ? f ( x, y )

p

x?0

y?0

? ? ? ? ?

1/ p

(一) 失真测度
(4) 拉普拉斯均方误差(Laplacian mean squared N ?1 N ?1 error) 2 2 2
? ?

??

g ( x, y ) ? ?

f ( x, y )

?

D lmse ?

x?0

y?0 N ?1 N ?1

? ?

?? 2 f ( x , y ) ? 2

x?0

y?0

(5)

信噪比 (signal-to-noise ratio)
N ?1 N ?1

? ?

f

2

( x, y ) f ( x, y )?
2

D snr ?

x?0 y?0 N ?1 N ?1 x?0 y?0

? ? ?g ( x , y ) ?

(一) 失真测度
(6) 峰值信噪比 (peak signal-to-noise ratio)
N D psnr ?
2

max { f ( x , y )}
x, y

N ?1 N ?1 x?0 y?0

? ? ?g ( x , y ) ?

f ( x, y )?

2

(7)

归一化互相关(normalized cross-correlation)
N ?1 N ?1

? ?

g ( x, y ) f ( x, y )

C ncc ?

x?0

y?0

N ?1 N ?1

? ?

f

2

( x, y )

x?0

y?0

(一) 失真测度
(8) 相关品质(correlation quality)
N ?1 N ?1

? ?

g ( x, y ) f ( x, y )

C cq ?

x?0

y?0 N ?1 N ?1

? ?

f ( x, y )

x?0

y?0

(9)

直方图相似性(histogram similarity)
L ?1

O hs ?

?

H

g

(l ) ? H

f

(l )

l?0

(二) 基准测量和攻击
1. 水印性能评价
稳健性 (1) 嵌入信息量 嵌入的信息越多,水印的稳健性越低 (2) 水印嵌入强度 嵌入强度对应嵌入数据量,与嵌入信息量相 关但不等同。增加稳健性需要较强的嵌入, 但这会增加水印的可见性 (3) 图像的尺寸和本质

(二) 基准测量和攻击
2. 基准测量方法
基准测量(benchmarking)
? 先确定一定的图像/视频数据 ? 嵌入尽可能多但还不至于导致非常影响视觉 质量(根据某种测度)的水印 ? 对嵌入水印的数据进行处理或攻击

? 通过测量所产生的误差的比例来估计水印方 法的性能

(二) 基准测量和攻击
3. 攻击分析
对水印的攻击是未经授权的操作
(1) 检测:例如一个水印产品的使用者检测了 本 应由所有者才检测的水印,这也称被动攻击 (2) 嵌入:例如一个水印产品的使用者对产品 嵌 入了一个本应由所有者才能嵌入的水印,这 也称伪造攻击 (3) 删除:例如一个水印产品的使用者删除了 本 应由所有者才有权删除的水印


相关文章:
图像水印算法源代码
图像水印算法源代码_数学_自然科学_专业资料。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...
数字图像水印matlab实现
其次,本文主要是针对目前现有数字图像水印算 法实现过程比较复杂,其中重点讨论关于 DCT 的数字图像水印技术的嵌入,提取和水 印的攻击测试等。最后对数字图像水印的...
信息隐藏 实验八 完全脆弱图像水印
实验八 完全脆弱图像水印(一)实验目的 了解什么是脆弱水印和半脆弱水印,掌握实现半脆弱水印和脆弱水印的原 理,设计被实现一种完全脆弱水印算法。 (二)实验环境 1...
matlab实现的小波变换图像水印嵌入以及源码
小波分解的尺度越大,与之相关的水印信息越少,检测越困难。小波分解的 尺度越大,水印越能嵌入到图像的高能量部分(低频部分) ,水印鲁棒性越强。 (这是一对矛盾,...
信息安全报告—图像数字水印技术
目录 2.图像水印技术概念及特征 2.1 概念 图像数字水印技术就是将特定的标记, 如作者名、 创作时间、 所有权等信息, 利用数字内嵌的方法嵌入到数字图像中,用以...
基于MATLAB的数字图像水印技术
MATLAB含有十分浩大的函 数, 本论文主要运用MATLAB语言进行编程实现数字水印技术,探讨数字水印的技 术及应用,重点研究一种小型的数字图像水印技术。 本论文主要完成...
彩色图像数字水印算法的实现(1.41)
南京师范大学 毕业设计(论文)( 2013 届) 题学专姓学 目: 院: 业: 名: 号: 彩色图像数字水印算法的实现 计算机科学与技术学院 计算机科学与技术 (信息安全)...
用MATLAB数字图像水印
用MATLAB数字图像水印_计算机硬件及网络_IT/计算机_专业资料。用MATLAB数字图像水印摘要:介绍了数字水印的原理和应用方法,研究了基于离散余弦变换(DCT)的数字图像水印算...
数字水印图像的嵌入与提取源代码
clear all; close all; clc; M=256;%原图像长度 N=64; %水印长度 [filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str...
图像数字水印+matlab程序
第三章 图像数字水印的方案 3.1 图像数字水印的技术方案在数据库中存储在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...
更多相关标签: