《1106.鲁棒数字水印算法的研究和比较》由会员分享，可在线阅读，更多相关《1106.鲁棒数字水印算法的研究和比较（47页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、农业工程学院毕 业 论 文鲁棒数字水印算法的研究和比较姓 名 院（系） 信息学院专业班级 电子信息工程（通信工程）044班学 号 指导教师 职 称 讲师论文答辩日期 2008年4月19日农业工程学院教务处制学生承诺书本人郑重承诺此论文是在老师的指导下独立完成的，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人发表或撰写过的研究成果。相关文献的引用已在论文中作了明确的说明。论文与资料若有不实之处，本人愿意承担责任。特此声明！ 签名：_日期：_摘 要本文讨论两种算法，第一种是基本LSB（Least significant bit）最低有效位算法。如果用8比特的二进制来表示灰度图像的每一个像素
2、值，所有像素的最低位构成的位平面显现随机性，而且改变最低位不会对视觉效果产生明显影响。因此考虑用水印信息直接代替数字图像的最低位。第二算法是基于小波变换数字图像水印盲算法。先将载体图像进行小波变换；为了保证水印图像的不可见性，选择将水印嵌入到高频分量。在嵌入水印图像时，本算法用到了扩频技术的思想，嵌入的并不是水印序列本身，而是根据密钥KEY生成的随机序列。通过计算相关度实现不使用原载体图像就能提取水印的盲算法。实现对两种算法优缺点和应用的场合的比较。而且通过仿真实验结果对比，讨论两种算法的对几种攻击的抵抗能力。关键词： 数字图像水印 LSB 小波变换 扩频技术 目 录1 前言11.1 本课题研
3、究的背景及意义11.2 数字图像水印的发展历史及其发展趋势11.2.1 数字图像水印的研究历史11.2.2 发展趋势31.3 论文组织及整体安排32 数字图像的水印技术研究42.1 数字图像水印技术及其通用模型42.2 数字图像水印的基本特征62.3 数字图像水印的性能分析82.4 数字图像水印的应用92.5 小结93 LSB水印算法与基于小波变换的扩频水印算法93.1 LSB水印算法93.2 小波的定义113.2.1 小波函数113.2.2 连续小波变换113.3 离散小波变换123.3.1 离散小波函数123.3.2 离散小波变换123.4 扩频技术的基本原理及在水印中的应用133.5水印
4、嵌入143.6 水印检测153.7 小结164 算法比较分析164.1 算法回顾164.2 算法比较164.3 应用比较175 实验结果分析185.1 水印嵌入与提取比较185.2 算法性能比较206 总结26参考文献27英文摘要28附录29致谢38农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表391 前言随着通信、计算机和网络技术的飞速发展，数字图像的高速传输、处理和存储已成为现实，但是由于网上的数字图像很容易被截获、复制及篡改，这严重侵犯了单位或个人的知识产权。为解决这一问题，近几年国际上提出了一种全新的信息安全技术，即数字水印技术，并广泛应用于图像、视频和音频等数字媒体。由于它在版权保护、真伪鉴
5、别、秘密通信和隐含标注等领域有着广泛的应用前景，因此它将成为一个非常重要的研究领域。1.1 本课题研究的背景及意义数字技术使多煤体信息（图像，文本，音频和视频等）的存储，复制与传播变得非常方便。人们不但可以通过互联网和CD-ROM方便快捷地获得多媒体信息，还可以得到与原始数据完全相同的复制品，不会存在如对模拟信息的每一次拷贝都会存在不同程度上的失真的问题，但是由此引发的盗版问题和版权纷争也成为日益严重的社会问题。 现在版权保护系统多采用密码认证技术如DVD光盘的安全密码。然而，遗憾的是，仅仅采用密码技术并不能完全解决版权保护问题，密码技术仅能在数据从发送者到接收者的传输过程中进行数据的加密保护
6、，它并不能帮助销售者监视合法用户如何处理解密后的内容。这样，盗版者可以购买产品，使用密钥获得无保护的内容副本，然后继续发行非法副本。换言之，密码技术只能保护传输中的内容，内容一旦被解密就不再具有保护作用了。为了解决密码技术在数据保护方面的不足，一种新的有效的数字版权保护和数据安全维护技术数字水印技术得到了发展。与钞票水印类似，这是一种将特殊的不可见标记，利用数字内嵌的方法嵌入在数字媒体（图像，声音，文档和视频等）中，它可以用于证明原创作者对其作品的所有权，并作为鉴定，起诉非法侵权的证据，同时可以通过对水印的检测和分析保证数字信息的完整性，从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。1.2
7、数字图像水印的发展历史及其发展趋势1.2.1 数字图像水印的研究历史1954年，出现了第一个与“数字水印”方法类似的技术实例1。当时，美国Muzac公司的Emil Hembrooke申请了一项名为“Identification of sound and like signals”的专利。该专利描述了一种将标识码不可感知地嵌入到音乐中而证明所有权的方法。这是迄今为止所知道的最早的电子水印技术。此后，一些水印技术被提出并根据不同的应用而得以发展。但是，直到20世纪90年代初期术语“数字水印”才真正流行起来。早期的数字水印算法主要在空域实现，而且大都针对图像进行研究。1993年，Tirkel等1发表
8、了一篇文章，他们首先提出电子水印的说法，而随后发表的另一篇文章则正式提出了“数字水印”这一概念。当时，他们已经意识到数字水印的重要性，指出了一些可能的应用，并针对灰度图像提出了两种在图像的最低有效位中添加水印的方案。上述最低有效位方法比较简单易行，但是该方法的最大缺陷在于水印的鲁棒性很差。对嵌入水印的图像进行常见的按比例缩放、中值滤波等普通处理操作后，水印就无法正确提取。为了提高水印的鲁棒性，90年代Cox1等人提出了一种基于扩频通信的思想，将水印嵌入到图像感知上最重要的频域因子中的水印方案。他们通过利用离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）技术向图像中添加标
9、记，以提高水印对图像处理的鲁棒性。实验结果表明，该方案对各种普通图像处理操作，如按比例缩放、JPEG（Joint Photograhic Experts Group）压缩、抖动和裁剪等具有很好的鲁棒性。甚至在图像经过打印、复印及扫描等处理后，水印仍然能够被恢复出来。这篇文献同时指出，扩频方案还可应用于音频和视频的数字水印技术中，但并未进行实验。Cox方案己经成为数字水印技术中一个比较经典的方案，但其也存在一些缺陷，其中最重要的一点就是水印的提取过程必须有原始图像的参与，即它不是盲水印方案。后来Pitas1提出了一种盲水印方案。该方案将灰度图像I的像素集划分成随机选择的两个具有相同像素个数的子集
10、合A和B，假设划分方法为S，将一个小的正数K加到子集合A中的每一个像素值上，生成嵌入水印的图像。为了检测图像I中是否含有水印，利用同样的划分方法S，将I划分成子集合A和B，分别计算A和B中像素的平均像素值和，计算，如果，则说明图像I中含有水印，否则就不含水印。这是因为S是随机划分的，对于不含水印的图像应有。该算法是盲水印算法的一个代表，但很明显，该算法是一种空间域算法，它的鲁棒性有待进一步提高。其后有一些研究人员在这一算法基础上进行过改进研究2。其中有代表性的是Voyatzis等将混沌的方法引入到数字水印算法中，使得算法的鲁棒性进一步提高，但是算法仍然局限于空间域。Kundur等2提出了一种基
11、于离散小波变换DWT(screte Wavelet Transform)的水印算法，通过修改DWT系数来嵌入水印，并且提出了使用易碎水印对图像所经受的处理进行估计，进而更有效地对水印进行检测。在有关信息安全的国际会议和刊物上也经常可以见到相关领域的论文和报告。可以说数字图像水印技术已成为当前信息科学前沿中的一个新颖且具有广泛应用前景的研究热点。1.2.2 发展趋势尽管在水印发展过程中出现了好多研究成果，但数字水印技术仍然是一个不成熟的研究领域，还有许多有意义的工作要完成。一方面，我们相信即将出现令水印研究界为之振奋的重要研究成果；另一方面，虽然尚未看到这一领域的突破性进展，但是这些重要的研究结
12、果会推进水印在更大的范围内的应用，值得我们深入研究下去。数字水印技术的现状和未来的发展趋势如下：首先，含辅助信息的水印技术的出现是数字水印领域的一大进步。然而，含辅助信息的嵌入所采用的编码虽能满足计算效率，但对大尺度变换不够鲁棒，还需要深入研究，以寻找既有计算效率又有鲁棒性的编码。其次，尽管好多论文都阐述了各种各样的算法，但还没有找到既能满足保真度又能满足鲁棒性要求的最佳的水印嵌入方法。我们期待这一研究领域硕果累累。再者，盲检测器的几何和时间失真问题依然是没有解决的难点。不过，研究者已经提出了许多不同的处理方法，并取得了一定的进展。虽仍有不足，但对这一领域的深入研究显然会提高系统的鲁棒性。最后
13、，虽然并非所有的水印都有安全性要求，尤其是对于那些没有敌手攻击的应用，而且大部分商业应用也只有好低的安全性要求。但设计既能允许公开检测器检测水印又能防止敌手去除水印的水印系统依然是一个开放的研究课题。众多研究者都在努力，希望设计出一个安全通用的水印系统，但现有的水印系统还好容易受到攻击。能否实现这样的系统值得期待。此外，数字水印技术在各个领域的进一步应用也是好多研究者关注的焦点之一，尤其是产业界的学者，我们期待数字水印技术能够在更多的领域得到应用。1.3 论文组织及整体安排本文讨论两种水印算法，分别是LSB水印算法和基于小波变换的扩频水印算法。为了尽量使论文的内容丰富而又不失严谨，现将论文作安
14、排如下。本文第二部分为图像水印技术及其理论基础。介绍了数字图像水印技术及实现时所通用的模型，基本特征，数字图像水印的性能分析，使读者对数字图像水印进一步了解。最后，对数字图像水印的应用进行了介绍。第三部分为介绍两种算法的原理。先介绍LSB算法，由于此算法较为简单，所以占的片幅较少。第二种算法是基于小波变换的扩频水印算法，由于此算法涉及到小波变换和扩频这两种技术，因此有必要先对这两种技术进行阐述，最后介绍水印嵌入和检测算法。第四部分为将两种算法进行比较，比较两者的优缺点，各自应用的场合。第五部分进行实验结果对比，比较两种算法的对几种攻击的抵抗能力。最后对在本次论文过程中所学习到的知识进行简要总结。2 数字图像的水印技术研究2.1 数字图像水印技术及其通用模型所谓数字图像水印3，是嵌在数字产品中的数字信号，以图像作为标记、标识的信息。它的存在是以不破坏原数据的欣赏价值和使用价值为原则。如果没有鲁棒性的要求，水印与信息隐藏技术的处理本质上是完全一致的。数字水印技术是指利用数字产品的信息冗余性，从图像处理的角度看，嵌入水印信号可以视为在强背景下叠加一个弱信号，只要叠加的水印信号强度低于人类视觉系统的对比度门限，就无法感觉到信号的存在。对比度门限受视觉系统的空间、时间和频率特性的影响。因此，通过对原始图像作一定的调整，有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息。从数字通信
