数字水印技术精选(九篇)

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第1篇：数字水印技术范文

关键词： 信息隐藏 数字水印 最低有效位算法

一、水印技术

信息隐藏主要应用在需要安全保密通信的部门，利用多媒体信息中的冗余空间携带隐蔽信息，达到秘密信息伪装传递的目的。同时，信息隐藏还要研究其对立面――隐蔽信息的分析和检测，这与密码编制学和密码分析学是类似的，信息隐藏与分析是一对矛盾统一体，它们既相互对立又相互促进。数字水印从实质上说也是一类信息隐藏，但是其目的不是为了保密通信，而是为了标明载体本身的一些信息，如多媒体信息的创作者、版权信息、使用权限等一系列需要标明的信息。利用数字水印，还可以跟踪多媒体产品的非法传播和扩散，打击盗版。数字水印技术目前正处于一个快速发展和持续深入的阶段，应用领域也在快速扩展。从最初的图像水印、音频水印，发展到软件水印、视频水印、文字水印；从最初的算法研究，扩展到行业领域的应用，如数字地图的版权保护、数字图书的版权保护、证件防伪、多媒体数据的检索、电子公文防篡改等。

信息隐藏的目的：1.要回答在一个载体中是否隐藏有秘密信息。2.如果藏有秘密信息，能提取出秘密信息。3.如果藏有秘密信息，不论能否提取出秘密信息，都不想让秘密信息正确到达接收者手中，因此，这就是将秘密信息破坏，但是不影响伪装载体的感观效果（视觉、听觉、文本格式等），也就是说使得接收者能够正确收到伪装载体，但是又不能正确提取秘密信息，并且无法意识到秘密信息已经被攻击。

图像信息隐藏是近年信息隐藏技术中新兴起的研究课题，它以数字图像为掩护媒体，将需要保密的信息按照某种算法嵌入数字图像中，并且要求：1.嵌入信息后的图像与原始图像相比，在人的视觉上没有什么区别；2.数据隐藏要不改变掩护媒体的数据量，即直接对媒体数据的某些部分进行修改，而不增加掩护媒体的数据，这就是数字水印。本文介绍一种利用BMP彩色图像实现信息隐藏的方法。

二、水印算法

本文采用的是最低有效位算法（LSB），这是一种典型的空间域数据隐藏算法。由于该算法是通过调整原始数据的最低几位来隐藏信息，因此一般用户对于隐藏信息在视觉和听觉上很难察觉。该算法虽然有较大的信息隐藏量，但作为数字水印算法，其因基本原理限制，所隐藏的数字水印信息是极为脆弱的，无法经受一些无损和有损的信号处理。

最低有效位算法利用了人们对颜色的一定的敏感，当我们对红绿蓝三相素的亮度作微小的改动，人们的肉眼是无法发现这种差异的。如我们仅将相素的亮度增一或减一，这样就可以隐藏信息。

一幅24位BMP图像，由54字节的文件头和图像数据部分组成，其中文件头不能隐藏信息，从第55字节以后为图像数据部分，可以隐藏信息。图像数据部分是由一系列的8位二进制数所组成，由于每个8位二进制数中“1”的个数或者为奇数或者为偶数，约定：若一个字节中“1”的个数为奇数，则称该字节为奇性字节，用“1”表示；若一个字节中“1”的个数为偶数，则称该字节为偶性字节，用“0”表示。我们用每个字节的奇偶性来表示隐藏的信息。

举例：设一段24位BMP文件的数据为：01100110，00111100，10001111，00011010，00000000，10101011，00111110，10110000，则其字节的奇偶排序为：0，0，1，1，0，1，1，1．现在需要隐藏信息79，由于79转化为8位二进制为01001111，将这两个数列相比较，发现第2，3，4，5位不一致，于是对这段24位BMP文件数据的某些字节的奇偶性进行调制，使其与79转化的8位二进制相一致：

第2位：将00111100变为00111101，则该字节由偶变为奇。

第3位：将10001111变为10001110，则该字节由奇变为偶。

第4位：将00011010变为00011011，则该字节由奇变为偶。

第5位：将00000000变为00000001，则该字节由偶变为奇。

经过这样的处理，此24位BMP文件数据段字节的奇偶性便与79转化的8位二进制数完全相同，这样，8个字节便隐藏了一个字节的信息。

综上所述，将信息嵌入BMP文件的步骤为：

1.将待隐藏信息转化为二进制数据码流。

2.将BMP文件图像数据部分的每个字节的奇偶性与上述二进制数码流进行比较。

3.调整字节最低位的“0”或“1”，改变字节的奇偶性，使之与上述二进制数据流一致，即将信息嵌入到24位BMP图像中。

信息提取是把隐藏的信息从伪装媒体中读取出来，其过程和步骤正好与信息嵌入相反：

1.判断BMP文件图像数据部分每个字节的奇偶性，若字节中“1”的个数为偶数，则输出“0”；若字节中“1”的个数为奇数，则输出“1”。

2.每判断8个字节，便将输出的8位数组成一个二进制数（先输出的为高位）。

经过上述处理，得到一系列8位二进制数，就是隐藏信息的代码。

三、结语

本文主要介绍了数字水印的基本内容，然后给出了数字水印的一个算法最低有效位算法，并给出了这个算法的一个实例。

参考文献：

［1］梁志敏，蔡建.NET安全性与密码术［M］.北京：清华大学出版社.

第2篇：数字水印技术范文

关键词 数字水印；版权保护；置乱算法

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）18-0028-02

随着计算机的不断普及以及网络多媒体技术的飞速发展，保护数字产品版权所有者的合法权益的问题变得愈发重要。数字水印技术为其提供了一个很好的解决方法。在数字水印技术中，为了更好的隐藏水印图像，引入了图像置乱算法，即将原始图像位置错乱，而像素值不做改变。理论上，水印图像越错乱，越能更好的保护水印图像信息。

目前，数字水印技术中比较常见的置乱算法有Arnold算法、混沌序列算法、伪随机序列算法。

1 Arnold置乱

1.1 Arnold图像置乱原理

Arnold变换俗称猫脸变换，是Arnold VJ在遍历了理论的研究之后提出来的。其基本原理是将图像看作是平面区域上的一个二元函数Z=F（x，y），（x，y）R（R是一个矩阵），用一系列二元函数值来表征图像的特征信息。考虑到在日常通信中，用数字信号来承载图像信息，可以将函数Z=F（x，y）看作是一个二维的离散矩阵，矩阵中的每一个像素点都与元素所在的行列对应。也就是说用具有相关性的一类特殊矩阵来表示离散化的数字图像，利用公式1对这一矩阵进行变换之后可以得到新的矩阵，以此来实现对图像的置乱处理。假定在图像中用函数f（x，y）和点（x，y）代表图像的像素位置，使用公式1将点（x，y）变换到一个新的位置点（x’，y’）。

数字水印技术中，需要对水印进行预处理。在处理过程中增加Arnold变换进行置乱的水印图像.在提取水印或者检测水印阶段需要使用Arnold变换进行准确高速地复原。是利用 Arnold变换的周期性，可以完成大多数文献中水印图像的复原过程，这种方法简称为周期算法。其基本思想是：假设水印图像需要通过Arnold变换进行m步迭代达到某一置乱状态需要，那么要恢复原图像就需要从迭代状态开始，继续迭代T-m步，才可以恢复原始图像。

1.2 Arnold变换的周期性

Arnold变换的周期性是指随着迭代次数的增加，在采用公式2进行置乱处理时，虽然图像逐渐趋于混乱，但是经过一定的次数后，仍可以恢复原图。很多算法利用置乱变换的周期来实现图像的信息恢复，同时利用Arnold变换的周期性进行穷举攻击也是很多攻击者惯用的手法。

图像Arnold变换周期长短的取值与阶数N密切相关，F.J.Dyson和H.Falk给出了对于任意N>2，Arnold变换的周期的结论。表1是Arnold变换在不同N下的周期m。

2.2 Logistic混沌序列置乱原理

目前在国内外文献中，已经提出了很多通过混沌理论生成序列对数字水印进行处理的方法。我们将这些方法大致分成了3种类型：

1）利用生成的混沌序列直接进行截短处理。

2）对原水印图像通过利用生成的混沌序列进行调制。

3）利用生成的混沌序列对原始图像进行置乱。

3 伪随机序列置乱原理

下图为一个n级线性反馈移位寄存器，利用该寄存器可以产生伪随机序列。

5 总结

本文对三种常见置乱算法（Arnold、Logistic、伪随机序列）进行了介绍，并总结了它们之间的差别。为了比较三种算法的性能，引入了相关系数和置乱时间的评价指标。

参考文献

[1]孔涛，张直.Arnold反变换的一种新算法[J].软件学报，2004，15（10）：1558-1564.

[2]王朋飞，冯桂.基于混沌动力系统的数字图像加密方法[J].计算机工程与应用，2007，43（13）：55-57.

第3篇：数字水印技术范文

关键词：数字水印；MATLAB；DCT

1 引言

多媒体及网络的迅速发展使得多媒体信息的交流和传输变得更加简单和快捷，然而，这也使盗版者能以低廉的成本复制及传播未经授权的数字产品，这种对数字产品保护和信息安全的迫切需求，导致了数字水印技术成为多媒体信息安全领域的一个热点问题。数字水印技术是在不影响宿主媒体主观质量的情况下，在宿主媒体（文本、图像、视频、音频）中嵌入不易被人察觉的标识信息，用以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。

2 数字水印的特征

一般认为数字水印应具有以下特征 ：

(1) 安全性

数字水印应该是安全、难以被篡改的。当数字作品发生变化时，数字水印应当也相应发生变化 ；同时，未经授权的个人不得修改水印，理论上是未经授权的用户不能检测到产品中是否含有水印。

(2) 鲁棒性

当被保护的数据在经过攻击后，嵌入的水印信息仍能保持好的完整性并能以一定的正确概率被检测到。这些可能的攻击包括噪声、滤波、剪切、旋转和编码等。

(3) 不可感知性

数字水印的嵌入不应使得原始作品发生可以感知的变化，也不能使得被保护数据在质量上发生可以感觉到的失真。

(4) 可证明性

在多媒体作品的实际应用过程中可能需要多次加入水印，这时水印系统必须能够允许水印被多次嵌入到被保护的数据，而且每个水印均能独立地被证明。

(5) 无歧义性

恢复出的水印或对水印判决结果能够表明版权的惟一，不会发生多重版权纠纷问题。

3 数字水印的基本原理

通用的水印技术包含两个方面：水印的嵌入和水印的提取或检测，如图1和图2所示。

图 1  水印信号嵌入

              图 2  水印信号提取或检测

4 数字水印的研究现状

4.1 文本水印

文本水印就是将代表著作人身份的信息(水印)嵌入到电子出版物中，在产生版权纠纷时来验证版权的归属。其主要分为三大类：基于文档结构的水印方法、基于自然语言处理技术的水印方法、基于传统图像的水印方法。

基于文档结构的各种水印方法都只是提留在文本的表层，无法抵抗对于文本结构和格式的攻击，简单的重新录入攻击就能使之失效，因此这些水印方法普遍存在鲁棒性差的缺点。自然语言文本水印方法相对提高了抗攻击的能力，但普遍存在容量不足的问题。基于传统图像的文本水印普遍存在鲁棒性不高、操作复杂的缺点。

4.2 图像水印

根据水印的实现过程，图像水印算法可分为空域算法和变换域算法。空域算法是通过直接改变原始图像的像素值来嵌入水印，通常具有较快的速度，但鲁棒性差，且水印容量也会受到限制 ；变换域算法是通过改变某些变换系数来嵌入水印，通常具有很好的鲁棒性和不可见性。其实现一般是基于图像变换，如DCT、DFT、DWT等。重点介绍一下变换域算法。

4.2.1 离散傅里叶变换 (DFT)

该方法是利用图像的DFT来嵌入信息。通信理论中调相信号的抗干扰能力比调幅信号的抗干扰能力强，同样在图像中利用相位信息嵌入的水印也比用幅值信息嵌入的水印更稳健。实验表明该方法的抗压缩能力比较弱。

4.2.2 离散余弦变换 (DCT)

DCT能把空间域的图像转换到变换域上进行研究，从而能很容易了解到图像的各空间频域成分，进行相应处理。基于DCT的水印方法与基于DFT的水印方法相比有较好的鲁棒性，但是无法做到对图像信号内容的自适应，因此往往会造成对图像特征的明显损害，不可感知性不是最佳。

4.2.3 离散小波变换 (DWT)

DWT是一种时间---频率信号的多分辨率分析方法，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。实验表明，与DCT、DFT变换相比较，基于DWT的水印算法的鲁棒性最优，且与JPEG2000、MPEG4压缩标准兼容，利用DWT产生的水印具有良好的视觉效果和抵抗多种攻击的能力，且不可感知性最好。

4.3 音频水印

音频水印利用音频文件的冗余信息和人耳听觉系统的特点来嵌入水印，其可以保护声音数字产品不被随意复制和篡改，如CD唱片，广播电台的节目内容等。音频水印的三种基本方法 ：扩频嵌入方法、回声隐藏方法和相位编码方法。

4.4 视频水印

视频水印是通过对视频载体的时间和空间冗余来嵌入水印，其既不影响视频质量，又能达到保护节目制作者的合法权益和控制数字产品的复制。视频水印从算法要求上同图像水印有许多相似之处，但视频水印也有一些独特之处，如能够在压缩和未压缩的格式下实时完成水印的检测，对MPEG压缩、A/D和D/A转换等都有较好的稳健性。

数字水印技术涉及到通信理论、编码理论、噪声理论、视听觉感知理论、扩频技术、信号处理技术、数字图像处理技术、多媒体技术、模式识别技术、算法设计等理论，用到经典的DFT离散傅立叶变换、DCT离散余弦变换和近代最先进的数学工具——小波即DWT离散小波变换技术。而以上算法的计算量都非常大，用Visual C++或者其它语言编程实现这些变换和逆变换也需要很长的代码，由此造成研究人员把大量的时间和精力浪费在与水印算法研究无关的问题上，下面我们介绍基于MATLAB的快速水印嵌入编程技术。

5 实用工具MATLAB介绍

5.1 MATLAB简介

MATLAB是Mathworks公司的．是集数学计算、图形处理、结果可视化和程序语言设计于一体的著名数学软件，是以矩阵运算为基础的交互式程序语言。MATLAB的推出得到了各个领域专家、学者的广泛关注，其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础。由各个专家学者相继推出了MATLAB工具箱，其中的信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、最优化、模糊逻辑、小波、通信、统计等工具箱，这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具，借助于这些“巨人肩上的工具”，各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作，从而大大地节省了时间。

5.2 DCT数字图像水印算法

选择二值图像作为水印信息，根据水印图像的二值性选择不同的 嵌入系数，并将载体图像进行8*8的分块，将数字水印的值直接植入到载体灰度图像的DCT变换域中，实现水印的嵌入。

具体方法如下：

  （1）读取原始公开图像和黑白水印图像到二维数组I与W;

  （2）将原始公开图像I分割为互不覆盖的图像块block(x,y),1

  （3）取黑白水印图像中的一个元素W(p,q)嵌入原始公开图像块的低频系数中；

  （4）对嵌入水印信息后的图像块block_dct(x,y)进行逆向DCT变换；

  （5）合并图像块，得到嵌入黑白水印后的图像。

水印提取过程为上述加载水印算法的逆运算。

整个算法的MATLAB实现程序如下：

clear;close all

size=256;block=8;I_W=zeros(size);

I=imread('man.tif');

figure(1);imshow(I);

I=double(I)/256;

W=imread('zw.bmp');

第4篇：数字水印技术范文

关键词:电力系统;数字水印;信息安全

1引言

电力系统是指由发电、变电、输电、配电和用电环节组成的电能的生产、传输、分配和消费同时进行的系统.随着现代社会电力系统发展不断进入信息化、多媒体技术的飞速发展以及计算机网络技术的广泛应用,我国的电力通信网应运而生.由于地区与地区的交易日益频繁,电网需要将不同的地区联系起来,保证电力系统的安全稳定运行.现如今,越来越多的电力企业采用自动化办公,各种办公文件在电力系统中传输过程中很有可能被非法盗取和篡改,会造成很严重的后果.为了解决多媒体在传输过程中的信息安全问题,数字水印技术被应用于电力系统中.

2数字水印技术

2．1数字水印定义数字水印技术根据嵌入载体的类型划分,可以分为图像水印、文本水印、音频水印以及视频水印.数字水印技术是指利用数字载体中普遍存在的冗余数据与随机性,在数据内容中根据一定的算法嵌入不明显的记号,不会影响到原来数据的内容以及使用,这些记号通过有效的检测方法可以被检测到以及被提取出.2．2数字水印的特点2．2．1真实性对于已嵌入水印的图像,从视觉上来看和原始图像是没有差别的,也就是说,水印是不可见的,水印的加入不会影响到原始图像的质量以及作用.2．2．2鲁棒性鲁棒性是指图像在、传输和使用的过程中遭受到了各种程度的攻击后,嵌入的水印信息依然是存在的,并且能被以一定的正确率检测出来.2．2．3安全性安全性是指嵌入的算法具有很强的抵抗有意攻击与无意攻击的能力,隐藏的信息不会轻易地被破坏,水印信息可以顺利被提取出来.2．2．4不可检测性不可检测性是指原始的图像与加入水印的图像具有一些一致的特性,这样非法拦截者在对数据进行拦截时候无法判断其是否具有隐蔽的信息.

3在电力系统中的应用

在电力系统中,各个发电厂、变电站、调度中心等时时刻刻都在进行重要的信息的发送、接受以及转换,保护这些重要的信息在传输的过程中不发生差错十分必要,否则很容易引起大范围的停电事故或者一次系统震荡事故等严重危害.数字水印技术可以解决信息传输过程中的安全问题,保证电力系统传递数据的安全与可靠.对于电力系统的信息保护,主要体现在以下几个方面.3．1版权保护在电力系统中,各个发电厂、变电站、调度中心产生的电信号都是非常重要的,一定要对它们进行保护,避免被非法盗用.对于电力系统中的重要文档资料,也一定要对文件进行版权保护,避免被恶意篡改造成不可估量的损失.为此,一般选择鲁棒性强的水印算法,抵挡可能收到的攻击,提高传递的可靠性.3．2隐蔽通信电力系统中数据的传输的安全问题已经成了一个急需解决的问题.电力系统中一些电力设备的重要信息在传输的过程中需要保护其准确性以及安全性.例如若电价信息被竞争对手截获并且恶意篡改,那么将对电厂的经济效益造成重大的损失.通过数字水印技术,将电力系统中的重要信息进行隐藏处理,以便提高信息传输的可信度.3．3信息隐藏电力设备的信息隐藏是指将电力系统中的重要信息作为水印信息嵌入到原有的数据中隐藏起来.通过水印检测技术才可以查找到目标设备.

4结论

随着电力系统信息化不断发展,文本、图像、音频、视频文件成了电力系统中重要信息的传播媒介.在传输过程中若出现差错会严重影响电力系统的信息安全,数字水印技术具有很好的信息隐藏功能,将其运用在电力系统中,可以使得数据在传递过程中避免遭受各种各样的破坏,可以在发送和接收端用户之间建立可靠的信任关系,提高数据在传送过程中的安全性以及准确性.随着数字水印技术的不断发展,该技术将会具有更加广泛的应用前景.

参考文献

[1]聂晓波．基于H．264压缩域的视频水印算法研究[D]．天津:河北工业大学,2014．

[2]谢涛．基于视频压缩标准H．264的研究及应用[D]．武汉:中南民族大学,2009．

第5篇：数字水印技术范文

    关键词：数字水印 视频 MPEG-4 扩展频谱

随着信息技术和计算机网络的飞速发展，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，由此引发的盗版问题和版权纷争已成为日益严重的社会问题。因此，数字多媒体产品的水印处理技术已经成为近年来研究的热点领域之一。

虽然数字水印技术近几年得到长足发展，但方向主要集中于静止图像。由于包括时间域掩蔽效应等特性在内的更为精确的人眼视觉模型尚未完全建立，视频水印技术的发展滞后于静止图像水印技术。另一方面，由于针对视频水印的特殊攻击形式的出现，为视频水印提出了一些区别于静止图像水印的独特要求。

本文分析了MPEG－4视频结构的特点，提出了一种基于扩展频谱的视频数字水印改进方案，并给出了应用实例。

1 视频数字水印技术简介

1．1 数字水印技术介绍

数字水印技术通过一定的算法将一些标志性信息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，并且不能被人的感知系统觉察或注意到。与传统的加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播，鉴别真伪，解决版权纠纷并为法庭提供认证证据。为了给攻击者增加去除水印的难度，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密体系来加强，在水印嵌入、提取时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。水印嵌入和提取的一般方法如图1所示。

    1．2 视频数字水印设计应考虑的几个方面

·水印容量：嵌入的水印信息必须足以标识多媒体内容的购买者或所有者。

·不可察觉性：嵌入在视频数据中的数字水印应该不可见或不可察觉。

·鲁棒性?押在不明显降低视频质量的条件下，水印很难除去。

·盲检测：水印检测时不需要原始视频，因为保存所有的原始视频几乎是不可能的。

·篡改提示：当多媒体内容发生改变时，通过水印提取算法，能够敏感地检测到原始数据是否被篡改。

1．3 视频数字水印方案选择

通过分析现有的数字视频编解码系统，可以将目前MPEG－4视频水印的嵌入与提取方案分为以下几类，如图2所示。

（1）视频水印嵌入方案一：水印直接嵌入在原始视频流中。此类方案的优点是：水印嵌入的方法较多，原则上数字图像水印方案均可应用于此。缺点是：

·会增加视频码流的数据比特率；

·经MPEG－4有损压缩后会丢失水印；

·会降低视频质量；

·对于已压缩的视频，需先进行解码，然后嵌入水印，再重新编码。

（2）视频水印嵌入方案二：水印嵌入在编码阶段的离散余弦变换（DCT）的直流系数（DC）中（量化后、预测前）。此类方案的优点是：

·水印仅嵌入在DCT系数中，不会增加视频流的数据比特率；

·易设计出抗多种攻击的水印；

·可通过自适应机制依据人的视觉特性进行调制，在得到较好的主观视觉质量的同时得到较强的抗攻击能力。

缺点是对于已压缩的视频，有一个部分解码、嵌入、再编码的过程。

(3)视频水印嵌入方案三：水印直接嵌入在MPEG－4压缩比特流中。优点是不需完全解码和再编码的过程，对整体视频信号的影响较小。缺点是：

·视频系统对视频压缩码率的约束将限制水印的嵌入量；

·水印的嵌入可能造成对视频解码系统中运动补偿环路的不良影响；

·该类算法设计具有一定的复杂度。

2 MPEG－4视频水印的实现

基于上述的各种方案，本文在方案二的基础上提出了一种针对MPEG－4视频编码系统的扩展频谱数字水印技术改进方案，将扩频调制后的水印信息嵌入到视频流IVOP(Intra Video Object Plane)中色度DCT直流系数的最低位。本方案不需要完全解码，大大减少了运算的复杂度，提高了实时性。同时由于水印嵌入在直流系数中，在保证视频效果不失真的前提下，水印具有很强的鲁棒性。

2．1 MPEG－4视频的特点

MPEG－4视频编解码基于VOP(Video Object Plane)。

从时间上看,VOP分为内部VOP(IVOP)、前向因果预测VOP(PVOP)、双向非因果预测VOP（BVOP）、全景的灵影VOP（SVOP）。IVOP只用本身的信息进行编码；PVOP利用过去的参考VOP进行运动补偿的预测编码；BVOP利用过去和将来的参考VOP进行双向运动补偿的预测编码；SVOP一系列运动图像中的静止背景。因此IVOP的图像信息较独立?熏最适合嵌入水印信息。

从空间上看,它由若干个大小为16×16的宏块(Macro Block)组成，每个宏块包括大小为8×8的6个子块。其中4个亮度子块Y，1个色差子块U，1个色差子块V。IVOP编码基本流程如图3所示。

为了不受量化过程的影响，本方案将水印嵌入在量化后的DCT系数中，从而提高了水印生存的稳定性。在MPEG－4压缩算法中，DCT系数的量化是关键，它直接影响视频的质量和码流控制算法。为此，MPEG－4提供了一个供参考的标准量化表。该表根据人类视觉模型(HVS)建立。考虑到人眼对高频信息损失的敏感度较低频损失小很多，因此通常把水印嵌入到中低频信息中，提高了水印信息的鲁棒性。另外, 根据人眼对亮度信息的变化比色度信息较敏感这一特性，为最大限度地保持视频质量，本方案将水印嵌入到色度?穴U子块?雪DCT系数中。由于DCT是目前多媒体视频压缩中被广泛采用的技术基础，因此基于DCT的视频水印方案具有显著的优势。将水印信息嵌入到IVOP色度量化后的DCT直流系数中，不但无需引入额外的变换以获取视频的频谱分布，且水印信息不受DCT系数量化带来的影响。

2．2 视频数字水印算法与实现

在MPEG－4视频中，由于IVOP中色度子块的DCT直流系数是一个在视频流中始终存在且很鲁棒的参数，本方案将水印信息经m序列(最长线性反馈移存器序列)调制后嵌入到IVOP的色度子块DCT的直流系数中。这样水印信息在不影响视频效果的情况下难以去除，所以鲁棒性足够强。本方案采用扩频的方法，以方便有效地检测水印，抵抗各种攻击和干扰，保密性好。关键问题是色度DCT的直流系统是一个对视觉系统很敏感的参数，本方案在色度DCT的直流系数上加水印相当于对其加入微量干扰，必须使这种干扰低于一定的门限值，使人眼的视觉系统对视频中色度的微小变化感觉不到。经过试验将水印嵌入到IVOP的色度DCT的直流系数的最低位能满足要求。

2．2．1 视频数字水印的嵌入

伪随机的扩展序列长度为255(28－1)，每一水印信息位通过伪随机扩展序列的调制嵌入到相应的IVOP色度对应的DCT直流系数(量化后、预测前)的最低位,这样水印信息在不影响视频效果的情况下一般难以去除。同时，嵌入在直流系数的最低位，带来的误差非常小。

伪随机的扩展序列产生代码如下：

＃define M＿LEN 255

＃define M＿SERIES 8

for(i＝0;i＜M＿SERIES;i＋＋) m[i]＝1;

for(i＝M＿SERIES;i＜M＿LEN;i＋＋)

{

m[i]＝ m[i－1]＋m[i－5]＋m[i－6]＋m[i－7];

m[i]＝m[i]％2;

}

水印信息位扩展调制方式为：

·水印信息位为0，伪随机的扩展序列不变；

·水印信息位为1，伪随机的扩展序列取反。

这个过程可以用异或运算实现。代码如下:

WMij ＝ Wi ＾ m[j];

／?觹每一水印信息位扩展调制成255位的扩展调制位*／

这里Wi表示水印信息码流(WMij表示水印信息扩展调制码流。设UDCij表示视频IVOP色度DCT的直流系数)量化后、DC预测计算之前?雪序列，为了方便，用一个字节表示一位二进制码流信息。

水印嵌入过程如下：

if (WMij) UDCij ｜＝1;

／*根据扩展调制后的码流嵌入水印信息*／

else UDCij ＆＝0xFFFE;

2．2．2 视频数字水印的提取

水印信息提取是水印信息嵌入的逆过程,代码如下:

if (inv＿UDCij ＆ 1) inv＿WMij ＝ 1;

else inv＿WMij ＝ 0;

这里inv＿UDCij表示带有水印信息的视频IVOP色度DCT的直流系数(反量化前、DC预测计算之后)序列； inv＿WMij表示检测到的水印信息扩展调制码流。每个IVOP色度子块在解码时得到一位扩展调制的信号位，每连续255个扩展调制的信号位可解调得到1位水印信息，具体分析如下：

用与原始伪随机序列结构相同且完全同步的序列与得到的连续255个扩展调制的信号接收序列进行异或运算，统计运算后1的个数记为OneCount。由于m序列的自相关函数只有两种取值(1和－1／(2n－1))，属于双值自相关序列。因此，如果数据未受到任何攻击和干扰，OneCount只有两种结果：255或0。当OneCount＝255时，得到的水印信息位为1；当OneCount＝0时，得到的水印信息位为0。如果数据受到攻击或干扰，OneCount有多种结果。根据统计分析，当OneCount＞127时，得到的水印信息位为1，并且这255个IVOP色度子块中有(255－OneCount)个子块受到攻击或干扰；当OneCount＜127时，得到的水印信息位为0，并且这255个IVOP色度子块中有OneCount个子块受到攻击或干扰。这样既可以统计总共有多少视频IVOP色度子块受到攻击或干扰,同时又能极强地恢复出原始水印信息。

3 试验结果分析

第6篇：数字水印技术范文

关键词：数字水印；数字水印图片； 源代码

中图分类号：TP311.1文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)14-3440-02

Digital Watermark Image's Manufacture Technology Research Based on

DONG Hai-yan

(Heyuan Polytechnic Electronic and Informational Engineering College, Heyuan 517000, China)

Abstract: At first, I introduce the concept and basic principle of digital watermark briefly, and then introduce the shortcomings of traditional digital watermark image technology ,so that leading to digital watermark image technology based on . I’ll show the digital watermark images technology based on by taking a small website as an example. I analyze the realization process and precautions during building the website, and provide the key parameters and the source code, so as to providing technical references for relevant technical personals.

Key words: digital watermark; digital watermark image; ; source code

1 数字水印图片的概念、基本原理及存在的意义

数字水印（Digital Watermark）技术是通过一定的算法将一些标志性信息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，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。其中的水印信息可以是作者的序列号、公司标志、有特殊意义的文本等，可用来识别文件、图像或音乐制品的来源、版本、原作者、拥有者、发行人、合法使用人对数字产品的拥有权。与加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但它可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播、真伪鉴别和非法拷贝、解决版权纠纷并为法庭提供证据。嵌入数字多媒体作品中的数字水印须具有以下特性：不可见性或隐蔽性? 不易被察觉，不会引起原来数字作品明显的图像质量下降，即几乎看不到数字水印的存在。

数字水印图片就是利用相关软件和技术在图片上添加数字水印，从而达到维护图片所有者的合法权益。以计算机和网络技术为核心的互联网时代，网站成为个人、企业、行政机构的新名片，尤其是企业网站在树立企业形象、宣传企业文化、提高企业知名度、推广和销售企业产品过程中起着越来越重要的作用。网站中的图片，特别是大量拍摄/制作精美的产品图片对消费者具有很强的吸引力和说服力，特别容易被盗用，造成不必要的损失，因此，有必要在图片中植入标识符以达到版权声明的目的，这里介绍数字水印技术在图片中的应用。

2 传统数字水印图片制作技术存在的问题

以前为图片添加水印是用Photoshop、Fireworks或者专门的图片水印制作软件在图片上加入标识符，添加水印之后的图片放大缩小等操作不影响水印效果，但是这种方法也存在以下突出的缺点：

1) 需要为大量的图片添加水印时，将耗费大量的时间和精力；

2) 添加水印之后的图片不能需要修改水印效果或原图片。

3 基于的数字水印图片制作技术简介

基于的数字水印图片制作技术的突出优点是水印符号与原图分离。编程技术人员通过编写程序实现网站中的图片添加了水印效果，这种水印图片是原图片和水印符号合成的结果，但是水印图片并不破坏原始图片和水印符号，当需要修改水印符号或原图片的时候只需修改相应的对象即可。

4 编程实现基于的数字水印图片

本项目案例采用Visual Studio2008和SQL Server2005开发，不同的版本程序基本不变。

1) 新建一个网站（WaterPhotos）

操作步骤：选择“文件”菜单“新建” “网站”命令，在弹出的“新建网站”窗体中设置站点名称（WaterPhotos）和其它属性。

2) 图片素材准备

在站点文件夹下新建名为Images的图片文件夹，在Images文件夹下准备水印图片watermark.jpg和默认图片default.jpg，同时新建子文件夹BookCovers，并在BookCovers文件夹下放入相应的图片素材。

3) 在站点里新建名为WaterHandler.ashx的一般处理程序并编写相应程序

WaterHandler文件中的代码如下：

using System;

using System.Web;

using System.Drawing;//导入绘图类命名空间

using System.IO;//导入输入输出类命名空间

public class WaterHandler : IHttpHandler {

private const string Coversaddr = "Images/BookCovers/";

private const string Watermarkaddr = "Images/watermark.jpg";

private const string DefaultImage = "Images/default.jpg";

public void ProcessRequest (HttpContext context) {

string path = context.Request.MapPath(Coversaddr + context.Request.Params["ISBN"].ToString() + ".jpg");

System.Drawing.Image image;

if (File.Exists(path))

{

image = Image.FromFile(path);

Image watermark = Image.FromFile(context.Request.MapPath(Watermarkaddr));

Graphics g = Graphics.FromImage(image);

g.DrawImage(watermark, new Rectangle(image.Width - watermark.Width, image.Height - watermark.Height, watermark.Width, watermark.Height), 0, 0, watermark.Width, watermark.Height, GraphicsUnit.Pixel);

g.Dispose();

watermark.Dispose();

}

else {image = Image.FromFile(context.Request.MapPath(DefaultImage)); }

context.Response.ContentType = "image/jpeg";

image.Save(context.Response.OutputStream, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);

image.Dispose();

context.Response.End();

}

public bool IsReusable {

get { return false;}

}}

4) 在Default.aspx页面中插入Image控件，并设置其属性

对Default.aspx页面进行测试，其效果如图1所示。

5) 升级为图片添加水印程序

上面的程序已经实现了为图片添加水印的效果，但也存在一个缺点：每张需要添加水印效果的图片都必须在其src属性中调用WaterHandler.ashx处理程序。这无疑加大了程序员的工作量，降低了工作效率。下面介绍为图片批量添加水印效果程序设计。

①新建App_Code程序文件夹，在该文件夹下新建名为CoverHandler的类文件。CoverHandler.cs文件下的代码与WaterHandler.ashx文件的代码基本相同，只需将三个私有常量声明语句替换成如下代码即可。

private const string WATERMARK_URL = "~/Images/watermark.jpg";//水印图片

private const string DEFAULTIMAGE_URL = "~/Images/default.jpg"; //默认图片

public CoverHandler(){}

②新建web.config配置文件，在web.config文件中的与之间写入如下代码：

至此，所有从Images/BookCovers文件夹下调用的jpg格式的图片都会自动调用CoverHandler程序实现自动添加水印功能。

5 注意事项

1) 程序的web.config配置文件中的debug默认属性是false,调试时将其设置成true。

2) WaterHandler.ashx是一般处理文件，新建之后必须导入相应的命名空间，否则程序报错。

3) App_Code不是普通文件夹，是程序文件夹，新建CoverHandler.cs类文件之后，也要导入相应命名空间。

4) 因为篇幅限制，本论文仅列出了关键部分代码，简单重复的代码没有列出。

参考文献：

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[2] 北京阿博泰克北大青鸟信息技术有限公司.使用技术开发网上书店[M].北京:科学技术文献出版社,2008.

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[9] 童爱红.Visual C#.NET应用教程[M].北京:清华大学出版社,北京交通大学出版社,2004.

第7篇：数字水印技术范文

关键词:数字水印;Arnold变换;Waston视觉模型;Gold序列;CDMA;DCT

中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)08-1963-03

DCT-Domain Image Watermarking Algorithm Based On CDMA

WANG Sheng-lei1, YANG Shi-ping1,2

(1.School of Computer Science and Information, Guizhou University, Guiyang 550025, China;2.Mingde College, Guizhou University, Guiyang 550004, China)

Abstract: Putting forward a new image watermarking algorithm which is robust many attacks,this paper applies Arnold places disorderly technique and CDMA spread spectrum technique, equilibrium Gold code is selected as spread spectrum sequence, make use ofWaston sense of vision model certains imbed strength,the imbed position is certained by the adaptting algorithm, a binary image is embedded to some DCT coefficients; taking advantage of correlation property of Gold code,watermark is extracted quickly on the precondition on which host image exists. The analysis of the algorithm and carry out process are given , the attack of Matlab experiments expressed the usefulness of algorithm. Compared with the former watermark algorithm,the safety of watermarking is greatly improved, and it is robust to standard JPEG compression, noising, filtering and cropping attacks.

Key words: digital watermarking; arnold places disorderly technique; waston sense of vision model; gold sequence; code division multiple acces(CDMA); discrete cosine transform(DCT)

数字水印技术是信息隐藏技术的一个分支,其基本思想是在数字媒体中嵌入版权保护信息,以防止对宿主媒体信息进行篡改和未经授权的拷贝和分发[1-2]。从本质上讲,数字水印处理可以看作一种通信过程[3],即在满足不可见性的前提下在水印的嵌入者与接收者之间传递一条信息。因此许多数字通信的理论和方法都可以应用到数字水印系统中[4]。

CDMA无线通信系统具有抗干扰性强、保密性好、截获率低等优点,因此把CDMA技术应用到数字水印系统中是一种安全有效的方法。Ruanaidh[5]等于1998年首先提出采用DS-CDMA技术实现CDMA扩频水印,首先将分组后的水印信息以字符序列的形式扩频到m序列上,然后进行CDMA扩频编码,最后对原始载体图像进行128×128分块DCT变换,将编码以后的水印信息嵌入到DCT系数上。但由于受到m序列地址个数的限制,作者只在DCT域上嵌入了19个字符,嵌入容量较小且安全性低。

由于数字图像的JPEG压缩标准建立在DCT变换的基础上,所以基于JPEG压缩标准模型的水印嵌入算法可以更好地抵抗JPEG压缩处理,本文的水印算法便基于DCT域。本文针对文献[5]中嵌入容量和安全性受限的不足并结合DCT域嵌入水印的优点,提出了一种采用CDMA技术在图像DCT域的中低频分量嵌入水印信息的改进算法。

1 算法

算法分为水印生成、水印嵌入和水印提取三个步骤。

1.1 水印的生成

为增强水印的安全性和抗攻击能力,原始水印在被嵌入之前需经过Arnold置乱和CDMA扩频两个步骤,其生成框图如图1所示。

1)原始二值水印生成

本文所使用的水印图像为40×40的gzu.bmp,为增强水印的抗剪切能力,先利用Arnold置乱算法对原始水印图像进行最佳置乱(置乱次数为3),置乱后的水印图像见图4。然后将原始水印图像信息转换成二进制流,为使其能被9整除在二进制码流后加上2位变为m,长度为N(N=1602)即:

m={mi | mi={0,1},0≤i≤1601}

将m序列以9比特为一组(作为一个字符),共生成178个字符,其产生的字符串可表示为:

s={si | 0≤si≤511,0≤i≤177}

2)生成Gold序列集

采用Gold序列作为扩频序列。通过对两组m序列优选对移项相加得到Gold序列集。选用的两组m序列的生成多项式为1021和1131(八进制)。一共生成了29+1=513个长度为29-1=511的Gold序列集:

pi={pij | pij∈{1,-1},0≤j≤510,0≤i≤512}

3)CDMA编码

为每一个字符si从Gold序列集中找到下标为si的伪随机序列:

ri=psi,0≤i≤177

最后把所有的选出的伪随机序列串联起来就可构成最终的扩频序列:

1.2 水印嵌入

水印嵌入分为利用自适应位置算法确定嵌入位置、利用自适应强度算法确定嵌入强度和DCT域嵌入水印三个步骤。

1)位置自适应算法

本论文为实现嵌入位置的自适应性,提出了以下位置自适应算法:分块DCT变换中低频系数的首位置M1是随着块的均值不同而改变的,对于各8×8块,其计算方法为:先计算该快64个像素和,然后取余16,得到余数加6,即

该算法的安全性和鲁棒性比较高,但是水印提取时需要原始水印的参与,即不可实现盲提取。

本算法采用的载体水印图像为一608×608的Lena.bmp灰度图像。根据每一个图像块的平均亮度大小,利用上式确定第i(1≤i≤5776)块DCT中低频系数的起始位置Mi,所有的起始位置组合起来便形成了起始位置序列{P(k),1≤k≤5776}。

2)强度自适应算法

本论文利用Waston视觉模型对不同的块进行分类,从而可以实现对水印嵌入强度进行自适应调节,在确保水印不可见的同时有效地增强水印的强度。

本文根据Watson模型,综合考虑频率掩蔽、亮度掩蔽和对比度掩蔽3种效应,得出DCT频率分量的最佳嵌入强度序列{Tc(k,i,j),1≤k≤5776,1≤i,j≤8},其中Tc(k,i,j)表示第k块第i行第j列的频率分量最佳嵌入强度。

3)DCT域嵌入算法

本为算法是对图I进行分块DCT操作的,首先对原始图像I分成K个不重叠的8×8子块,即:

其中,M和N分别为原始图像的长和宽;然后分块进行DCT变换,即:

把每一块DCT变换系数按“之“字形进行排序,将其转化为一维描述(,0≤u≤64),将每一块的嵌入强度系数三维矩阵(Tc(k,i,j),1≤k≤5776,0≤i,j

嵌入完成后进行反“之”字形排列,再进行IDCT变换:

所有子快都进行上述操作,就能得到嵌入水印后的图像。水印嵌入框图如图2所示。

1.3 水印的提取

首先根据原始载体图像利用位置与强度确定算法确定每一块图像的嵌入强度和嵌入位置,然后将原始图像和水印化图像分别进行分块(8×8)DCT变换,分别对各块”之”字排列,按照嵌入位置和嵌入强度取其差值,提取出置乱后水印信息的扩频序列:

利用密钥生成正交Gold序列集:

按每组长度为511把生成的扩频水印序列w'进行分组:

把扩频序列的一个分组r'i与正交Gold序列集中的每一个Gold序列分别做相关运算:

取其中互相关系数最大的那个Gold序列的下标记为si,将生成的所有下标串联起来即可生成一个字符串:

把生成的字符串序列转化为二进制,则可得提取到的水印序列:

把水印序列的最后2位去掉,再转化为40×40的矩阵即得到置乱后的水印图像的数据矩阵,最后利用图像置乱算法(置乱次数为27)即可得到提取的水印图像。水印提取框图如图3所示。

1.4 试验结果

仿真实验中,原始图像为320×320的Lena灰度测试图像,二值水印图像为gzu.bmp。图4给出原始图像、水印图像和水印化的载体图像以及未受攻击提取的水印图像。由图像可以看出,单纯从视觉很难判断水印化图像与原始图像的区别,本文算法的未受攻击测试的水印化载体图像与原始图像的PSNR=36.3646,因此,不可见性良好,且从视觉上也可判断其具有良好的不可见性。

主要实验内容包括:JPEG压缩攻击,压缩率最低到15%;不同程度的剪切攻击;分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘积噪声,即噪声攻击,中值滤波攻击,图像直方图化,图像变亮或变暗,增加或降低对比度等攻击。

(a)原始cdma_lena.bmp图像 (b)原始水印图像

(c)置乱后的水印图像 (d)水印化cdma_lena,bmp图像

(e)未受攻击提取的水印图像

图4原始图像

1.5 试验结果分析

从实验给出的测试图像和测试数据可以看出,本文算法对基本的图像处理具有很强的鲁棒性,从实验数据看出,处理后的图像与水印化图像的峰值信噪比有明显的降低,但是提取出的水印质量还是较好,尤其是对直方图均匀化、亮度和对比度的变化以及乘积噪声等攻击具有较强的抗干扰性。由于本文在嵌入水印之前把水印进行了置乱,所以使本论文对剪切处理具有较强的鲁棒性,对于横切处理,虽然提取的水印不是很清晰,但足以证明水印的存在性;零星剪切处理后,已经把人类感兴趣的部分切掉,由于剪切面积不是很大,所以,还能提起出水印,用视觉可以判断出水印的存在;对于中间纵切和中间剪切的图像处理,从攻击图像可以看出,人类感兴趣的重要部分基本完全切掉,只剩下背景部分,这样的图像已经没有应用价值,因此是否能提取出水印已经不是那么重要了,但是,根据本文算法,仍然提取了水印图像,只不过与原始水印

图像相比,PSNR值较小,但用肉眼也能勉强分辨出水印图像的内容。实验证明无论从所给出的图像质量评价指标来看,还是用视觉判断,都成功的实现了水印的提取。与文献[5]相比其鲁棒性有显著提高,特别是针对JPEG压缩和剪切攻击;同时由于本文利用到了自适应算法,使水印系统安全性与文献[5]相比有所提高。

本文算法也有不足之处,就是对图像的旋转测试不鲁棒,因为嵌入位置是固定的,待测图像旋转一定角度后,所有的图像数据都移位了,在检测时应用本文算法找不到所嵌入的起始位置,导致不能正确提取水印。但是利用Hough变换法进行直线提取其边缘,然后矫正其图像的旋转角度,矫正之后就可以提取水印了。

2 总结

本文针对二值(图像)水印,提出了一种在水印结构设计方面使用Gold码的扩频水印方法。为提高水印系统的鲁棒性,对原始水印图像在嵌入前进行了Arnold置乱处理;为增强水印系统的安全性,水印嵌入时使用了自适应嵌入,在得不到原始载体图像的情况下绝对得不到任何水印信息。与使用m序列或正交序列对作为扩频序列的方法相比,本文所提方法的优点在于,利用了Gold码地址数多、抗干扰力强的特点,使得水印系统在抵抗各种噪声、滤波和压缩等攻击方面具有更好的鲁棒性。

当然,对于水印信息的检测和恢复,本文所提方法需要原始载体图像参与,这可能会给实际应用带来不便,但可以通过进一步改进算法来实现盲提取。另外,本文提出的方案仍有其他需要研究之处,比如水印结构设计方面的扩频码长度、原始水印图像在嵌入前的置乱次数、扩频码分组策略等。

参考文献:

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[2] Huang Jiwu,Shi Yun Q.An adaptive image watermarking scheme based on visu-al masking[J].IEEE Electronics Letters,1998,34(8):748-750.

[3] COX I J,MILLER M L,BLOOM J A.DigitalWatermarking[M].London:Acad-emic Press,1999.

第8篇：数字水印技术范文

【 关键词 】 数字水印；简单攻击；同步攻击；削去攻击；混淆攻击

Analysis on Digital Watermarking Attack and Solutions

Mao Jie

（Zhejiang University Technology ZhejiangHangzhou 310023; Zhejiang Industry Polytechnic College ZhejiangShaoxing 312000)

【 Abstract 】 Digital watermarking technology, as the essential protecting method of digital media copyright protection, has drawn more and more attention from the public. In this paper, the concept and features of digital watermarking were analyzed in details, among which the robustness of digital watermarking and factors that affect it were introduced in special stress. In addition, the main type of attack of digital watermarking was discussed and some corresponding solutions were given as well.

【 Keywords 】 digital watermarking; simple attacks; synchronization attacks; removal attacks; ambiguity attacks

1 引言

随着多媒体技术和互联网的迅猛发展，网上的数字媒体应用正在呈爆炸式的增长，越来越多的知识产品以电子版的方式在网上传播。数字信号处理和网络传输技术可以对数字媒体的原版文件进行无限制的任意编辑、修改、拷贝和散布，由此引发出数字媒体的知识产权保护和信息安全的问题，这一问题日益突出，已成为数字世界的一个非常重要和紧迫的议题。因此，如何防止知识产品被非法复制及传播，也是目前急需解决的问题。

数字水印技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。

数字水印技术源于开放的网络环境下保护多媒体版权的新型技术，它可验证数字产品的版权拥有者、识别销售商、购买者或提供关于数字产品内容的其他附加信息，并将这些信息以人眼不可见的形式嵌入在数字图像或视频序列中，用于确认数字产品的所有权和跟踪侵权行为。除此之外，它在证据篡改鉴定，数字的分级访问，数据产品的跟踪和检测，商业视频广播和因特网数字媒体的服务付费，电子商务的认证鉴定，商务活动中的杜撰防伪等方面也具有十分广阔的应用前景。自从1993年首次提出“数字水印”概念以后，数字水印技术引起工业界的深厚兴趣，已成为非常活跃的研究领域。

2 数字水印特性

数字水印一般具有不可感知性、鲁棒性、检测的可靠性、计算的有效性、安全性、唯一性、嵌入有效性等特性和要求。数字水印的鲁棒性是指加入的数字水印不仅能抵抗非恶意的攻击，而且要求能抵抗一定失真的恶意攻击，并且经过一般的数据处理不影响水印的的检测。数字水印算法的鲁棒性反映水印算法经受各种攻击的能力。一个好的数字水印系统，理论上应该使得加入水印后的原始图像具有较强的鲁棒性和最小的视觉失真。攻击目的是想改变数据，使嵌入于其中的水印标记无法辨认，即降低检测水印的可能性。有效的水印算法必须具有鲁棒性，即数字水印必须很难被清除，从理论上讲，只要具有足够的知识，任何水印都可以去掉。但是如果只能得到部分信息，如水印在图像中的精确位置未知，那么任何企图破坏水印的操作都将导致图像质量的严重下降。一个实用的水印算法应该对信号处理、通常的几何变形以及恶意攻击具有稳健性。

3 影响水印鲁棒性的因素

3.1 嵌入的信息量

在数字水印技术中，水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾，理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形，然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现。要嵌入的信息越多，水印的鲁棒性就越差。

3.2 水印嵌入强度

水印嵌入强度和水印不可见性之间存在一个折衷。增加鲁棒性就要增强水印嵌入强度而相应地会降低水印透明性。

3.3 图像尺寸和特性

图像的尺寸对嵌入水印的鲁棒性有直接影响。尽管太小的含水印的图片没有多少商业价值，但一个实用的水印软件程序应能从图片中恢复出水印，这就避免了对它们的马赛克攻击。此外图像的特性也对水印的鲁棒性产生重要影响，如对扫描的自然图像具有高鲁棒性的方法在应用于合成图像时，鲁棒性大大削弱。

3.4 秘密信息如密钥

数字水印算法中，密钥空间必须足够大，以使穷举攻击法失效。许多安全系统不能够抵御一些简单的攻击，往往是因为系统在设计时就没有遵循基本的密码学原理。

4 数字水印攻击与对策

对数字水印的攻击一般是针对水印的鲁棒性提出的要求，数字水印的鲁棒性是指水印信号在经历多种标准数据处理或恶意的攻击之后，仍能保持完整性或仍能被准确鉴别的特征。这里的标准数据处理是指数据经过数据渠道，如编辑、打印增强、格式转换等的过程。恶意的攻击是指那些带有损害性、毁坏性的，或者试图移去水印信号的处理过程。鲁棒的水印应该能够抵抗各种水印攻击行为。按照攻击后的水印作品具有的商业价值可以将攻击分类为成功的攻击和毁坏性的攻击。一种成功的攻击可以为攻击者创造商业价值。它能够把水印削弱到无法恢复和提取的地步，同时攻击后的载体数据只有一些少许的变动，不影响载体数据的商业价值。这是实际应用中最需要考虑进行对抗的攻击。而毁坏性攻击无法为攻击者创造良好的商业价值，但是它可以起到破坏的作用，影响数字水印的实际应用。

按照攻击原理可以将攻击分为四类：简单攻击、同步攻击、削去攻击和混淆攻击。

4.1 简单攻击及对策

简单攻击是试图对整个嵌入水印后的载体数据进行操作来削弱嵌入的水印的幅度，从而导致数字水印提取发生错误，甚至根本提取不出水印信号。常见的操作有线性滤波、通用非线性滤波、压缩（JPEG、MPEG）、加噪、象素域量化、数模转换等。

可以采用两种方法抵抗这种类噪声失真：增加嵌入水印的幅度和冗余嵌入。通过增加嵌入水印幅度的方法，可以大大地降低攻击产生的类噪声失真现象，在多数应用中是有效的。冗余嵌入是将一个水印信号多次嵌入，采用大多数投票制度实现水印提取。另外，采用错误校验码技术进行校验，可以更有效地根除攻击者产生的类噪声失真。

4.2 同步攻击及对策

同步攻击是试图破坏载体数据和水印的同步性，即试图使水印的相关检测失效或使恢复嵌入的水印成为不可能。被攻击的数字作品中水印仍然存在，而且幅度没有变化，但是水印信号已经错位，不能维持正常水印提取过程所需要的同步性。这样，水印提取器就不可能、或者无法实行对水印的恢复和提取。同步攻击通常采用几何变换方法，如缩放、空间方向的平移、时间方向的平移（视频数字作品）、旋转剪切、象素置换、二次抽样化、象素或者象素簇的插入或抽取等。

同步攻击比简单攻击更加难以防御。因为同步攻击破坏嵌入水印后的载体数据中的同步性，使得水印嵌入和水印提取这两个过程不对称。而对于大多数水印技术，水印提取器都需要事先知道嵌入水印的确切位置。这样，经过同步攻击后，水印将很难被提取出来。因此，在对抗同步攻击的策略中，应该设法使得水印的提取过程变得简单。

同步攻击可能只使用一种简单的几何变换，例如剪切、平移等。在有源提取的情况下，可以将源载体数据和嵌入水印后的载体数据相比较，得到遭受的几何变换的种类和区域，进而可以消除几何学的失真。在无源提取的情况下，只能采用穷举的方法，尝试使用所有可能的处理，将被攻击的数据翻转过来。这种穷举的方法在遇到复杂的同步攻击的情况下，计算将成为不可能。

一种可取的对抗同步攻击的对策是在载体数据中嵌入一个参照物。在提取水印时，先对参照物进行提取，得到载体数据所有经历的攻击的明确判断，然后对载体数据依次进行反转处理。这样可以消除所有同步攻击的影响。

4.3 削去攻击及对策

削去攻击试图通过分析嵌入水印后的载体数据，估计图像中的水印，将嵌入水印后的载体数据分离成为载体数据和水印信号，然后抛弃水印，得到没有水印的载体数据，达到非法盗用的目的。常见的方法有合谋攻击（collusion attacks）、去噪、确定的非线性滤波、采用图像综合模型的压缩（如纹理模型或者3-D模型等）。

合谋攻击，通常采用一个数字作品的多个不同的水印化拷贝实现。数字作品的一个水印化拷贝成为一个检测体。Cox提出的一个联合攻击，利用多个检测体进行多次平均统计操作，最后得到一个成功削去水印的载体数据。在另一个联合攻击中，从每个检测体中提取不同位置的一小部分数据，重新合并成一个新的载体数据，而这个载体数据中的水印基本上已经不存在了。

为了对抗这种攻击，必须在水印信号生成过程中采用随机密钥加密的方法。采用随机密钥的加密，对于水印的提取过程没有影响，但是基于伪随机化的削去攻击将无法成功。因为每次嵌入的水印都不同，水印嵌入器将不能确定出近似的源数据来。

4.4 混淆攻击及对策

混淆攻击是试图生成一个伪源数据、伪水印化数据来混淆含有真正水印的数字作品的版权，由于最早由IBM的Craver等人提出，也称IBM攻击。一个例子是倒置攻击，虽然载体数据是真实的，水印信号也存在，但是由于嵌入了一个或多个伪造的水印，混淆了第一个含有信息的水印，失去了唯一性。这种攻击实际上使数字水印的版权保护功能受到了挑战。

在混淆攻击中，同时存在伪水印、伪源数据、伪水印化数据和真实水印、真实源数据、真实水印化数据。要解决数字作品正确的所有权，必须在一个数据载体的几个水印中判断出具有真正的水印。一种对策是采用时间戳技术。时间戳由可信的第三方提供，可以正确判断谁第一个为载体数据加了水印，这样就可以判断水印的真实性。另一种对策是采用不可逆水印技术，构造不可逆的水印技术的方法是使水印编码互相依赖，如使用单向杂凑函数。

5 结束语

数字水印的攻击方式是多种多样的，在实际的应用中，攻击者往往使用两种甚至更多的攻击方法进行攻击，这使得水印算法的设计也相应地复杂化。水印嵌入算法设计和攻击算法设计是水印技术研究的两大方向，这两方面的研究是互相依存、互相促进的，新的水印算法会引出新的攻击技术，新的攻击技术又促进水印算法的完善，从而促进水印系统理论和技术的成熟和完善。

参考文献

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[5]袁莉. 数字水印的应用及攻击类型[J]. 长春师范学院学报,2005年11月.

第9篇：数字水印技术范文

计算机技术的不断发展为人们的生产生活带来了很大的便利，使人们可以方便的编辑、储存和传输数字信息。同时也在信息的安全方面给人们带来困扰，造成数据泄露、篡改和伪造等情况的出现。为了保护信息的安全数字多媒体处理技术应运而生，本文主要介绍数字图像处理的现状以及嵌入技术。

【关键词】数字多媒体 图像处理 嵌入技术

在信息社会人们面临的信息安全问题越来越严重，信息的泄露、篡改以及伪造等情况时有发生，数字信息的版权也很难得到有效地保护，数字多媒体图像处理技术因此被开发出来。数字多媒体图像处理技术的含义就是在数据图像中嵌入一个不可见的标记，其可以被设计成不受影响的任何图形的旋转、缩放和平移变换。通过在数字图像中嵌入标记可以验证数据的真伪以及版权。

1 数字多媒体图像处理的发展现状

随着社会经济和科学技术的发展，信息对人们的生活影响也在逐渐变大，数字多媒体图像处理技术也在不断地发展。数字多媒体信息被人们应用于生活的很多方面，人们可以通过网络简单便捷的获取和共享各种信息资源，数字信号处理技术又让现在的信息处理，分析、压缩等变得非常简单，这给人们的生活带来了许多的便利。目前研究人员还在努力研发新的多媒体处理技术，并努力的开发与之关联的图像处理技术。

数字图像处理技术主要存在三种数字图像的保护方式，分别是访问控制、使用权的控制和基于标记的控制。其中基于标记控制是一种基于JPEG的方法标签图像的图像保护，此情况下的图像处理技术具有隐藏图像标签功能，可以应用于隐写标签的问题。

数据压缩、低通滤波，合理设计标准等都是可以提高数字多媒体图像处理水平的数据标记方法，这样制造出的标记可以作为属性识别工具，具有一定的可靠性。在实际的操作过程中，需要利用JPEG的方法在数据图像中嵌入标签，然后将其提交。这对系统的功能进行了一些要求，首先要求图像中拥有标签或者代码，为了让用户具有数据代码，图像数据中需要含有用户代码，最后需要允许代码跟踪图像数据的分布方式。需要注意的事在设计图像数据中的标签和代码时需要考虑到部分属性限制，这将会影响图像标志的可靠性。

2 数字多媒体图像中嵌入水印处理技术

数字水印技术在很多方面有着很重要的应用，其可以应用于保护版权、所有权确定和通信保密，对人们的信息安全有着重要的作用。水印处理技术主要分为水印生成、水印嵌入以及水印的识别和提取等基本操作。首先将水印图像置乱，使得水印具有良好的不确定性，同时保证水印不容被视觉察觉到。水印的嵌入过程一般是将水印序列编制水印算法中，然后嵌入到DCT处理过的水印宿主序列之中，之后对其进行量化条件分析，最终完成嵌入水印序列的编辑，量化编码后形成数字图像。水印的提取一般是采用算法对嵌入水印信息图像的像素矩阵进行分析提取。此时得到的信息是前处理时置乱的，然后对信息进行反置乱得到最终提取的水印信息。提取的水印信息需要检测来确定是否嵌入信息一致。此外，在水印的研究过程中也会对水印嵌入点、算法感知性以及水印算法的耐攻击性进行测试。在数字多媒体图像中嵌入水印的处理技术还在不断的在开发当中，越来越多的隐蔽性强、鲁棒性高的水印算法被开发出来以用于信息安全和版权的保护。

3 数字水印算法介绍

数字水印技术目前还处在高速发展阶段，JPEG图像版权保护水印算法、MPEG-2视频版权保护水印算法和H.264视频水印算法等一系列的算法都在发展和开创中，在不久的将来将会在人们的信息安全方面起到更加重要的作用。下面我们对JPEG图像版权保护水印算法、MPEG-2视频版权保护水印算法和H.264视频水印算法进行简单的介绍。

3.1 JPEG图像版权保护水印算法

研究者开发了一种水印算法用于保护JPEG图像的版权，这是一种非常具有实用性的方法。这种算法对JPEG图像解压后的像素矩阵进行处理，水印嵌入在分块图像的DCT低频交流系数。这种算法有很多优点，因为算法中对水印信号进行了随机打乱，并且控制了信号的强度，使得这种算法非常隐蔽不容易被发现。同时采用量化条例分析保护水印不受图像变换的影响，一般的图像处理和恶意攻击不能影响算法的稳定性。

3.2 MPEG-2视频版权保护水印算法

研究者还围绕着MPEG-2视频开发了一种新的水印算法，其可以对视频内容进行有效的保护。对于视频的水印保护可以根据嵌入水印的不同阶段进行分类，可以分为原始视频水印、视频编辑过程水印嵌入和视频流水嵌入等，每种方式都有着其独特的优势。同时由于视频序列不同于静态图序列，具有信息量过大等特点，视频水印算法相较之下有更多的特殊要求。基于上述因素研究者开发的MPEG-2视频版权保护水印算法具有很多的特点，在嵌入水印前对其进行置乱保证了嵌入水印的安全。此方法周期性的嵌入水印，实现了水印的可检测性能。MPEG-2视频版权保护水印算法最大的优势就在于实用性很好。

3.3 H.264视频水印算法

H.264视频水印算法的开发基于近年来数字电视的普及。此水印算法的独特之处在于其水印嵌入过程不需要完全的编码和解码过程，其具有良好的隐蔽性和鲁棒性。由于水印嵌入在不同的视频区域中，其安全性得到了很好的保证。视频水印技术还将进一步发展，其发展的热门方向是提升视频水印的选择和构造和对嵌入内容的分析。

4 结论

信息的遗失、泄露、被篡改以及版权问题会给人们带来极大的损失，为了保护信息社会的信息安全，数字多媒体图像处理技术被开发出来并且不断更新，其利用在数字图像中嵌入标记的方式辨别信息的真伪和保护版权。经过研究者的不断努力数字图像处理系统中的嵌入水印技术不断成熟，很多成熟的方法被开发出来保护人们的信息安全和版权利益。

参考文献

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