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1、信息隐藏原理及应用,第6章 数字水印,本章目标： 在读完本章之后，你应该能够： 了解数字水印技术； 理解空域数字水印算法； 理解变换域算法； 理解可见与不可见数字水印算法； 理解可逆数字水印算法； 理解免疫数字水印算法； 了解多重数字水印算法。,数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域，特别是在网络技术迅速发展的今天，数字水印技术的研究更具有现实意义。数字水印技术的研究着重于健壮性、真伪鉴别、版权证明、网络快速自动验证、音频和视频水印等方面，其中研究最广泛的是稳健性和可验证性。数字水印的稳健性体现了水印在数字文件中的生存能力，当前大多数算法均具有一定的稳健性，但是如果同时运用各种
2、图像攻击，那么大部分算法均会失效。如何寻找更加稳健的水印算法仍是一个急需解决的问题，同时当前水印算法在提供可靠的版权证明方面还存在一定的不完善性问题，因此提供完全的版权保护的数字水印算法也是一个重要的研究方向。在本章中，详细分析不同分类中的典型数字水印算法。,6.1 数字水印算法概述,因为数字水印有不同的分类方式，如果按水印的特性分类可以将数字水印分为鲁棒性数字水印和脆弱数字水印；如果按水印所附载的媒体分类可以将数字水印分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格水印等。如果按检测过程分类可以将数字水印分为明文水印和盲水印。如果按内容分类可以将水印划分为有意义水印和无意
3、义水印。如果按水印隐藏的位置分类分为空域数字水印、变换域数字水印。如果按可见与否分类可以将数字水印分为可见水印和不可见水印。 无论是按哪种分类方式，应用最广泛的数字水印是用于版权保护的可见的鲁棒水印、用于多多媒体内容真实性认证的脆弱性水印，以及空域水印和变换域水印。因为无论使用哪种数字水印，都需要嵌入过程，所以嵌入的方法一般都分为空域和变换域两种方法。在空间域方法主要有LSB方法、Patchwork 方法、纹理块映射编码法等。其中LSB方法是在像素的最不重要位嵌入水印信息，这种方法简单，但易受攻击。Patchwork 方法是将图像分成两个子集，一个子集的亮度增加，另一子集的亮度减少同样的量，这
4、个量以不可见为标准。纹理块映射编码法是将一个基于纹理的水印嵌入到图像的具有相似纹理的部分中，这种方法是基于图像的纹理结构的，因而很难察觉水印。但是由于是嵌入图像某一部分当中，对剪切等图像处理操作鲁棒性较差，但变换域则能较好的解决这个问题。变换域的方法有 DCT、DWT、DFT变换。变换域的方法相对于空间域方法来说，存在许多优点：,从提高水印的鲁棒性来看，水印应嵌入到图像在视觉上最重要的部分，而对图像来说，如果采用变换域的方法，那么图像的低频部分就能直接标记出来。 由于压缩算法大都在变换域进行，比如 JPEG 的 DCT、EZW 中的DWT等，所以可以考虑采用变换域的方法来提高抵抗压缩操作攻击的
5、能力。 有些变换对某些变化有着固有的鲁棒性，比如 DFT 具有仿射不变性，对图像的空间坐标平移不敏感，因而可以利用它来恢复经过了仿射变化的图像当中的水印，又如对数极坐标变换，可以对旋转和缩放不敏感，因此利用它可以使得对水印图像的任何旋转或缩放操作都不敏感，而利用小波分析得多分辨特性，使得其对图像的剪切操作不敏感。 正是因为变换域的许多优点，变换域方法日前得以广泛的发展。,6.2 空域数字水印算法,在数字水印研究中，其算法主要包括空域算法，空域加性数字水印与其他域中的加性水印相同，即空间域中加性信息。水印模式与原始图像具有相同的维度，并且已经将水印模式加入到图像中。水印模式可以调制，甚至可以根据
6、原始图像分析生成感知分析，这并不直接影响鲁棒性，视觉模型通常改进保真度以便能嵌入强水印，强水印一般具有更强的鲁棒性，其中最典型的就是最低有效位算法（LSB），我们在第5章中已经详细分析。另外就是变换域算法，如傅立叶变换，分块DCT变换和小波变换等，主要是采取扩频技术。另外还有压缩域算法，主要是基于JPEG、MPEG压缩过程中嵌入秘密信息的算法。另外，编码方法在数字水印中也是一个研究的执点。,6.2.1 最低有效位算法,为了提取水印，使用相同的伪随机种子数来产生相同的伪随机噪声，加印图像与噪声之间的相关性可以计算获得，如果相关性超过了特定阈值T，可以检测到水印，如果小于特定值，则认为此像素未嵌入
7、水印。这种方法进行扩展就成多位水印的嵌入，也就是将图像分成许多块，然后在每个块中执行相同的操作。 另外，还可以通过许多方式来改进上述的基本算法。首先，上述的阈值可以用逻辑1或0来确定，1表示水印存在，而0表示水印不存在。那么上述的过程可以更方便的实现，这要比计算加印图像到噪声间的相关性要快得多。也就是说这两种模式只需要计算其一即可。 我们还可以在图像嵌入水印之前应用预滤波，如果我们能够降低载体图像与PN序列之间的相关性，那么我们可以增加水印对噪声的免疫性，通过应用边缘增加滤波，水印的鲁棒性增强并且图像的容量不产生变化，同时图像的质量降低很小。 最低有效位算法（LSB）是L.F.Turner和R
8、.G.van Schyndel等人提出的第一个数字水印算法，是一种典型的空间域信息隐藏算法。LSB算法使用特定的密钥通过m序列发生器产生随机信号，然后按一定的规则排列成二维水印信号，并逐一插入到原始图像相应像素值的最低几位。由于水印信号隐藏在最低位，相当于叠加了一个能量微弱的信号，因而在视觉和听觉上很难察觉。LSB水印的检测是通过待测图像与水印图像的相关运算和统计决策实现的。Stego Dos、White Noise Storm、S-Tools等早期数字水印算法都采用了LSB算法。 LSB算法虽然可以隐藏较多的信息，但隐藏的信息可以被轻易移去，无法满足数字水印的鲁棒性要求，因此现在的数字水印软
9、件已经很少采用LSB算法了。不过，作为一种大数据量的信息隐藏方法，LSB在隐蔽通信中仍占据着相当重要的地位。,6.2.2 Patchwork算法,Patchwork是麻省理工学院媒体实验室Walter Bander等人提出的一种数字水印算法。Patchwork算法首先随机选取N对像素点，然后通过增加像素对中一个点的亮度值，而相应降低另一个点的亮度值。这样整个图像的平均亮度保持不变。 Patchwork方法具有伪随机性和统计特性，Patchwork是一种使用统计技术来将秘密信息嵌入到图像的特定位。用Patchwork算法嵌入载体图像中的秘密信息具有高斯分布的特性，基本的算法是通过选择伪随机的长度
10、n来修改原始图像，并将嵌入的信息作为连续一对像素值。通过调节这对像素值中一方的亮度而降低另一方的亮度，这样就会得到想要的值。这个值就是嵌入的秘密信息位。我们使用256级线性量化系统，从0开始，所有的像素的亮度都很接近，所有的采样都与其他采样无关，即每个采样都是独立的。Patchwork算法处理过程如下：,Patchwork数字水印隐藏在特定图像区域的统计特性中，其鲁棒性很强，可以有效地抵御剪切、灰度校正、有损压缩等攻击，适当地调整参数，Patchwork方法对JPEG压缩、FIR滤波以及图像裁剪有一定的抵抗力。其缺陷是数据量较低，对仿射变换敏感，对多拷贝平均攻击的抵抗力较弱。 Patchwor
11、k算法嵌入的是一种数据量较小、能见度很低、鲁棒性很强的数字水印，能够抗图像剪裁、模糊化和色彩抖动。“Patchwork”一词原指一种用各种颜色和形状的碎布片拼接而成的布料v，它形象地说明了该算法的核心思想，即在图像域上通过大量的模式冗余来实现鲁棒数字水印 。与大多数图像域数字水印算法不同，Patchwork并不是将水印隐藏在图像数据的最低有效位（LSB）中，而是隐藏在图像数据的统计特性中。 以隐藏1bit数据为例，Patchwork算法首先通过密钥产生两个随机数据序列，分别按图像的尺寸进行缩放，成为随机点坐标序列。然后将其中一个坐标序列对应的像素亮度值降低，同时升高另一坐标序列对应的像素亮度。
12、由于亮度变化的幅度很小，而且随机散布，并不集中，所以不会明显影响图像质量。为了提高鲁棒性，还可以改变随机点邻域中的像素亮度，这样就形成了图像域上亮、暗模式的铺砌。,影响Patchwork算法使用效果的因素很多，主要有： (1)Patch的深度 Patch的深度是指对随机点邻域灰度值改变的幅度，深度越大，水印的鲁棒性越强，但同时也会影响隐蔽性，提高能见度。 (2)Patch的尺寸 大尺寸的Patch可以更好地抗旋转、位移等操作，但尺寸的增大必然会引起水印信息量的减少，造成Patch相互重叠。具体应用时必须在Patch的尺寸和数量两者之间进行折衷。 (3)Patch的轮廓 具有陡峭边缘的Patch
13、会增加图像的高频能量，虽然这有利于水印的隐藏，但也使水印容易被有损压缩所破坏。相反，具有平滑边缘的Patch可以很好地抗有损压缩，但易于引起视觉注意。合理的解决方案应该是在考虑到可能会遭受的攻击后确定，如果面临有损压缩的攻击，则应采用具有平滑边缘的 Patch，使水印能量集中于低频；反之，如果面临对比度调整的攻击，则应采用具有陡峭边缘的Patch，使水印能量集中于高频。如果对所面临的攻击没有准确的估计，则应使水印的能量散布于整个频谱。,(4)Patch的排列 Patch的排列应尽量不形成明显的边界，因为人眼对灰度边界十分敏感，W.Bender建议采用随机的六角形排列。 (5)Patch的数量
14、Patch的数量越多，解码越可靠，但这同时也会牺牲图像的质量。除了这些因素之外，还可以在 Patchwork水印算法中融合许多图像滤波技术，如采用视觉掩模技术等，来提高水印的隐蔽性或鲁棒性。 Patchtrack是与Patchwork算法不同的算法，它重点在于信息隐藏的内在的问题。它用于数据的提取的队列。这个问题可以通过搜索方法，包括粗略定位检测定位法，随机搜索法和梯度下降搜索。 水印解码程序Patch Track实际上是一个统计信号检测器。Patch Track首先对扫描后的票据图像进行矫正处理，克服由旋转、破损等带来的水印特性变化。随后，Patch Track使用解密密钥产生二维随机点坐标
15、序列，形成解码窗口。通过构造适当的像素灰度统计量，可以判断解码窗口中是否包含有Patchwork水印。数字隐线与快速水印解码。,为了实现打印机的自动票据识别与票据拒打功能，麻省理工学院数据隐藏研究小组提出了线状数字水印数字隐线（Tartan Thread）技术。与隐蔽标识方法不同，Tartan Thread是一种主动防护技术，它必须与票据制作者配合，在真实的票据图案中加入防伪水印，这种线状的数字水印能够存在于扫描后的票据图像中，在打印输出时，打印机驱动程序中的水印解码模块能快速解读水印，一旦发现票据防伪隐线，就立即拒绝打印输出。 数字隐线防伪方案面临的最大难点是解码空间的问题。一般来说，打印机
16、驱动程序只缓存几行像素，在打印过程中，内存中自始至终没有一个完整的打印图像，所以数字隐线的解码空间十分狭小。另外，数字隐线的解读过程必须非常迅速，如果过多地影响打印效率，则无论是打印机厂商还是用户都难以接受。 Tartan Thread数字隐线的核心技术是一维扩频调制，即将水印信息用扩频码调制成具有噪声性质的信号，叠加在票据图像上。解码器使用同样的扩频码通过解扩读取数字隐线。 Patchwork方法安全性很好，但嵌入信息的容量受到了限制，另外Burgett等人提出了脉冲嵌入系统，在这种方案中，位置序列用于映射像素的位置，然后对此序列编码，脉冲编码是有层次的。在空域中的水印存在缺点就是鲁棒性较差，很容易受到破坏。,6.3 变换域算法,空域中的数字水印不同程度会造成图像质量的下降，根据人类视觉特性，在变换域能更好地调整水印而不影响载体图像的质量。最广泛研究的DCT、DWT域都是能量保留，正交变换的结果。高维媒介空间中的每条轴线都对应着工作空间相应的值，如在图像空间中，轴线上的每个值对应着一个像素的亮度，在音频空间，每个轴线可能对应着音频采样。因此在这个空间中的每个点都在工作空间中有
