信息隐藏大作业Word文件下载.doc

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信息的数字化表达为信息的存取提供了显著的便利，极大地提高了信息表达的效率和准确性。

借助Internet人们可分布自己的作品、传递重要的信息、进行学术交流以及参与电子商务等。

但伴随的安全性问题亦日趋严重，其中数字图像作为一种主要媒体形式，它的安全问题尤为突出。

网络技术和多媒体技术的发展，极大地方便了信息交换和资源共享，这种迅捷的信息传播和简易的操作带来了许多新问题，如侵犯版权、信息篡改等。

数字水印（digitalwatermarking）技术是一种为网络资源提供安全保密的有效措施，是一种新的信息隐藏技术。

它是将特定的信息嵌入到图像、音频和视频及文本文件等各种数字媒体中，以达到标识、注释及版权保护等目的。

同时这种信息对宿主媒体的影响不足以引起人们的注意且具有特定的恢复方法，而且非法接收者是不可见、不可觉察的。

由于水印信息并不影响作品的宏观质量，因而它将永久地保存在多媒体作品当中，任何试图从作品中剔除水印都将大幅度破坏原作品。

目前数字水印的研究热点集中在水印的透明性和鲁棒性两个方面。

常用的数字水印嵌入算法是空域数字水印嵌入算法和变换域数字水印嵌入算法。

空域水印算法就是将水印信息直接嵌入到数字媒体的空间域中，算法具有运算量小，信息嵌入量大、嵌入方法简单等优点，缺点是对于图像处理的鲁棒性较差。

变换域水印算法就是对原始图像进行某种变换，在变换域中嵌入水印信息，其中最常用的变换是DCT和DWT变换[6]~[11]，算法具有鲁棒性好，而且可以和国际编码标准很好的结合等优点。

把Chirp信号作为水印信息是最近几年提出的，Chirp信号具有大的时间带宽积，非常适用于作为水印信号，此外基于时频分析的Chirp类信号的检测技术为水印的提取奠定了理论基础。

文献[12]提出一种基于Radon-Wigner变换（RWD）的空域数字图像水印算法，该算法中嵌入的水印是二维Chirp信号，通过求解图像的RWD来检测水印的存在。

近年来，一种新的时频分析工具——离散Chirp-Fourier变换（DiscreteChirp-FourierTransform,DCFT）受到越来越多的关注。

离散Chirp-Fourier变换是2000年Xiang-GenXia提出的一种有效的Chirp信号检测技术，它是离散Fourier变换的推广，可同时匹配Chirp信号的中心频率和调频率。

本文利用修正Chirp-Fourier变换（MDCFT）[13]实现水印信号的检测和参数估计。

由于离散Chirp-Fourier变换是一维的线性变换，可借助快速傅里叶变换（FFT）实现，与基于RWD的算法相比，不仅避免了交叉项干扰，而且降低了计算的复杂度，在实现上更为简便。

仿真结果表明本文提出的算法对高斯白噪声干扰、JPEG压缩等常见图像处理具有鲁棒性。

近年来,随着计算机多媒体技术和因特网技术的迅猛发展,人们可以很方便地传播、拷贝、存储和处理图像、音频、视频及文本等多媒体信息。

与此同时,也引发了各种多媒体信息的传输安全问题和数字产品的版权保护问题。

为了解决数字内容的版权保护和信息安全问题,近年来提出了加密-解密、数字签名、数字标签、数字指纹和数字水印等多种技术。

其中,数字水印技术是20世纪90年代出现的一门崭新技术,它通过在数字产品中嵌入可感知或不可感知的信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性。

数字水印技术弥补了加密-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;

弥补了数字标签容易被修改和剔除的缺陷;

弥补了数字指纹仅能给出版权破坏者信息的局限。

数字水印技术是信息隐藏技术研究领域的重要分支,也是当今网络信息安全和数字媒体版权保护研究的热点。

信息媒体的数字化及计算机网络的发展为信息的存取提供了快速、高效和方便的途径;

但随之而来的副作用也十分明显:

作品侵权现象更加严重,篡改更加方便.如何顺应数字化的潮流,又能有效保护信息的安全和著作者的所有权,越来越受到人们的重视.数字水印是近几年发展起来的一种信息安全技术,它是在数字信息（如图象、声音、视频信息等）中通过一定的算法加入不可见的标记.目前,数字水印技术主要分为空域技术和频域技术.数字水印的关键技术为水印选择、验证和多著作权等.数字水印技术的研究开发及应用,将越来越得到人们的重视.数字水印研究目前集中在如下几个方面:

（1）水印验证的可视化技术;

（2）如何选用具有特定含义的水印信号;

（3）利用人类视觉特性加入水印;

（4）在视频和音频信号中加入水印.

Matlab是MatrixLaboratory（矩阵实验室）的缩写,最初由CleveMoler博士在70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包Linkpack与Eispack组成,旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作.经过多年的逐步发展现已推出了6.0和6.1版本.其内容已涉及矩阵代数、微积分、应用数学、信号与系统、神经网络、小波分析及应用、数字图像处理、计算机图形学、自动控制与通信技术等诸多方面,是科学计算、系统仿真、信号与图像处理的主流软件,受到了各方面科研人员的青睐.数字水印技术是通过一定的算法将一些标志性信息（数字、序列号、文字、图像等）直接嵌入到多媒体内容当中,但不影响原内容的价值和使用,并且不能被人的知觉系统觉察或注意到,同时经过普通的图像处理技术后水印仍然能保持在图像中.笔者将Matlab用于数字水印技术,其优点在于以下几个方面.

（1）强大的数值计算功能

图像数字水印技术是针对图像进行研究的,而图像是由矩阵表达的,将水印嵌入图像中及从图像中将水印提取出来都意味着大量的矩阵运算.而Matlab强大的数值运算功能是其优于其他数学应用软件的重要原因,其中矩阵运算更是Matlab语言的核心,且表达自然、直接.例如,计算两个矩阵Ｃ、Ｄ的乘积,可直接表达为C*D,而计算两矩阵内元素的乘积,则可表达为C.*D.这些均可直接实现而不用像大多数计算机语言那样需用户编写循环语句实现.因此,利用Matlab强大的矩阵运算功能来实现水印技术非常合适.

（2）方便的图像读取和显示功能

图像嵌入水印首先要求将数据从图像中读取出来,最后还要将处理过的数据还原为图像.Matlab为用户提供了专门的函数用以从图像格式的文件中读写图

像数据和将数据显示为图像.这种方法不象其他编程语言那样,需要编写复杂的代码,只需要简单地调用Matlab提供的函数即可.有关的函数有:

imread用于读入各种图像文件;

imwrite用于输出图像;

image提供最原始的图像显示函数;

imshow是最常用的显示各种图像的函数

（3）高效的图像变换功能

数字水印嵌入算法一般分空域方法和频域方法,空域方法指通过改变像素的两度值来加入数字水印;

频域方法指图像通过某种变换后再嵌入数字水印.与空域法相比,频域法具有如下优点:

①在变换域中嵌入的水印信号可以分布到空域的所有像素上,有利于保证水印的不可见性.②在变换域中,视觉系统的某些特性（如视频特性）可以更方便地结合到水印编码过程中.③变换域的方法可以与国际数据压缩标准兼容,从而实现压缩域内的水印编码.因此,变换域的方法应是水印算法未来趋势的主流.但是变换域的算法一般来讲计算量都比较大,特别是小波变换,需复杂的编程运算,Matlab则改变了这种现状.在Matlab图像处理工具箱中,提供了常用的图像变换函数.

（4）丰富的图像攻击函数

水印技术要求嵌入的水印不可见且有较强的鲁棒性.不可见性可通过视觉效果和计算图像的峰值信噪比来比较优劣,而鲁棒性则要对水印后图像进行各种攻击,通过比较攻击后图像提取出的水印情况来说明问题.Matlab有各种图像处理函数,可实现对图像的各种攻击.有关的函数有:

　　imnoise可对图像加入各种噪声,如椒盐噪声,高斯噪声等;

　　filter2可对二维图像进行滤波;

　　imcrop可对二维图像进行剪裁;

　　rotate可对二维图像进行旋转;

　　imresize可用插值法对图像进行放大和缩小

下面对一些典型的算法进行了分析，除特别指明外，这些算法主要针对图像数据（某些算法也适合视频和音频数据）。

空域算法

该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位（LSB:

leastsignificantbits）上，这可保证嵌入的水印是不可见的。

但是由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，水印信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。

另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中。

Patchwork算法

该方法是随机选择N对像素点（ai，bi），然后将每个ai点的亮度值加1，每个bi点的亮度值减1，这样整个图像的平均亮度保持不变。

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，但该方法嵌入的信息量有限。

为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。

变换域算法

该类算法中，大部分水印算法采用了扩展频谱通信（spreadspectrumcommunication）技术。

算法实现过程为：

先计算图像的离散余弦变换（DCT），然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上（不包括直流分量），通常为图像的低频分量。

若DCT系数的前k个最大分量表示为D=，i=1，…，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列W=，i=1，…，k，那么水印的嵌入算法为di=di（1+awi），其中常数a为尺度因子，控制水印添加的强度。

然后用新的系数做反变换得到水印图像I。

解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I＊的离散余弦变换，并提取嵌入的水印W＊，再做相关检验以确定水印的存在与否。

该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。

一个简单改进是不将水印嵌入到DCT域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的顽健性与不可见性之间的矛盾。

另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换（DFT）或离散小波变换（DWT）转化为相应的频域系数；

其次，根据待隐藏的信息类型，对其进行适当编码或变形；

再次，根据隐藏信息量的大小和其相应的安全目标，选择某些类型的频域系数序列（如高频或中频或低频）；

再次，确定某种规则或算法，用待隐藏的信息的相应数据去修改前面选定的频域系数序列；

最后，将数字图像的频域系数经相应的反变换转化为空间域数据。

该类算法的隐藏和提取信息操作复杂，隐藏信息量不能很大，但抗攻击能力强，很适合于数字作品版权保护的数字水印技术中。

压缩域算法

基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及VOD（VideoonDemand）中有很大的实用价值。

相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。

下面介绍一种针对MPEG-2压缩视频数据流的数字水印方案。

虽然MPEG-2数据流语法允许把用户数据加到数据流中，但是这种方案并不适合数字水印技术，因为用户数据可以简单地从数据流中去掉，同时，在MPEG-2编码视频数据流中增加用户数据会加大位率，使之不适于固定带宽的应用，所以关键是如何把水印信号加到数据信号中，即加入到表示视频帧的数据流中。

对于输入的MPEG-2数据流而言，它可分为数据头信息、运动向量（用于运动补偿）和DCT编码信号块3部分，在方案中只有MPEG-2数据流最后一部分数据被改变，其原理是，首先对DCT编码数据块中每一输入的Huffman码进行解码和逆量化，以得到当前数据块的一个DCT系数;

其次，把相应水印信号块的变换系数与之相加，从而得到水印叠加的DCT系数，再重新进行量化和Huffman编码，最后对新的Huffman码字的位数n1与原来的无水印系数的码字n0进行比较，只在n1不大于n0的时候，才能传输水印码字，否则传输原码字，这就保证了不增加视频数据流位率。

该方法有一个问题值得考虑，即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案会将一个误差扩散和累积起来，为解决此问题，该算法采取了漂移补偿的方案来抵消因水印信号的引入所引起的视觉变形。

NEC算法

该算法由NEC实验室的Cox等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位，其实现方法是，首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N（0，1）分布，密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成，其次对图像做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制（叠加）该图像除直流（DC）分量外的1000个最大的DCT系数。

该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。

由于采用特殊的密钥，因此可防止IBM攻击，而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则，即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分，这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成，且该实数序列应该具有高斯分布N（0，1）的特征。

生理模型算法

人的生理模型包括人类视HVS（HumanVisualSystem）和人类听觉系统HAS。

该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用，同样可以供数字水印系统利用。

利用视觉模型的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND（JustNoticeableDifference）描述来确定在图像的各个部分所能容忍的数字水印信号的最大强度，从而能避免破坏视觉质量。

也就是说，利用视觉模型来确定与图像相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。

这一方法同时具有好的透明性和强健性。

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