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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


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