一种多重水印嵌入的解决方案研究
基于傅里叶变换的水印 嵌入算法

基于傅里叶变换的水印嵌入算法基于傅里叶变换的水印嵌入算法是一种在数字图像中插入不可见水印的方法。
水印可以用于身份验证、版权保护和信息隐藏等应用领域。
本文将介绍该算法的原理、步骤和实现过程,并探讨其在实际应用中的指导意义。
首先,傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
它将信号分解成一系列正弦和余弦函数的叠加,可以提取出信号的频率和振幅信息。
在水印嵌入算法中,我们利用傅里叶变换的频域特性来隐藏水印信息。
水印嵌入算法的步骤如下:1. 选择一幅目标图像和一个水印图像。
目标图像是需要插入水印的图片,水印图像是需要嵌入的水印内容。
2. 对目标图像和水印图像进行傅里叶变换,得到它们的频域表示。
3. 将水印图像的频域表示嵌入到目标图像的频域表示中。
可以使用简单的叠加或者乘法运算来实现。
嵌入过程类似于在频域中对两个信号进行叠加或相乘。
4. 对得到的新频域表示进行逆傅里叶变换,得到嵌入了水印的图像。
5. 最后,对嵌入了水印的图像进行必要的处理,以保证水印的不可见性。
该算法的实现过程需要考虑以下几个方面:1. 水印的鲁棒性:水印应该能够抵抗常见的攻击,如旋转、缩放、加噪声等。
为了增强鲁棒性,可以对水印进行加密和加密验证等处理。
2. 水印的不可见性:水印应该尽可能地隐蔽,不影响目标图像的可视质量。
可以通过调整水印的强度、频率域选择、嵌入位置等来实现。
3. 水印的容量:水印的容量取决于目标图像的大小和嵌入的方式。
需要根据实际应用需求和图像特征综合考虑。
4. 水印的提取和验证:在应用中需要对嵌入了水印的图像进行提取和验证,以确定图像是否被篡改。
提取和验证的过程应该高效、准确。
基于傅里叶变换的水印嵌入算法在数字图像领域具有重要的指导意义。
它为数字版权保护、信息隐藏和图像身份验证等应用提供了一种有效的方法。
通过合理设计算法步骤和参数,可以实现鲁棒性强、不可见性高的水印嵌入和提取过程。
因此,该算法在图像安全和保护领域有着广泛的应用前景。
一种基于行移编码的多重文本数字水印嵌入算法研究

关键 词:数字水印; 多重数字水印;行移;不可见性 ;版权保护
中图分类号:T 3 11 P 1.1
文献标识码:A
数字多媒体防伪的有效手段。随着研究的深入。包括数字水 印在 内的信息隐藏技术得到了迅速 发展, 其应用领域也在不 断拓展 , 当前涉及 的基本应用领域包括: 版权保护(oyih cp r t g poet n ; 隐含 标 识(idn an tt n ;认 证(uhni rtci ) o hd e n oa o 1 i a tet c  ̄in;隐蔽通信(eue n vs l cm nct n。 O) scr di ibe o mu i i ) a n i ao 1 数字水 印基本要求和特征 2 数 字 水 印基 本 要 求 :() 证 明性 2 1可 ()不 可 感 知 性 ( ecpil ; )鲁棒 ( o utes。因为数字水印有鲁 I ret e ( mp b )3 I R b s s) '  ̄ n 棒 性的要求 ,即它可以抵抗 第三 方的攻击或正常 的、 标准的
数字水印的基本 思想 是在 数字 图像 、 声音、 文档 、 图书、
视频等 数字产 品中嵌入秘密 的信 息 以便保 护数字产 品的版
权 。数 字 水 印 技 术 弥 补 了密 码 技 术 的 缺 陷 ,它 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 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,只能通
生 了将 多 种 水 印 嵌 入 到 同 一 个 数 字 产 品 中 的 设 计 , 也 就 是 这
多重攻击下的深度模型水印方法

通过对比提取出的水印与原始水印,验证模型的合法 性。
错误率计算
计算提取水印与原始水印的相似度,评估水印算法的 性能。
04
实验与分析
实验设置与数据集
数据集选择
为了全面评估水印方法的性 能,我们选择了多个常用的 深度学习模型作为实验对象
,包括ResNet、VGG和 Inception等。
训练与测试数据
实验结果表明,我们的水印方法具有较强 的鲁棒性,能够在多种攻击下保持稳定。
隐藏信息量
计算复杂度
我们的水印方法能够携带较高的信息量, 达到100比特率以上,满足实际应用需求。
与传统的水印方法相比,我们的方法在计 算复杂度上有明显优势,能够快速地完成 水印嵌入和提取过程。
05
结论与展望
工作总结
1
提出了一种基于深度学习的模型水印方法,用于 在多重攻击下保护模型的知识产权。
踪。
在多重攻击下,深度模型水印的鲁棒性和安全性面临 严峻挑战,因此研究多重攻击下的深度模型水印方法
具有重要的实际意义和应用价值。
相关工作与研究现状
01
早期的研究主要关注于深度模型的版权保护,如哈希水印 和脆弱水印等。
02
随着攻击手段的不断升级,研究者们开始关注鲁棒性更强 的深度模型水印方法,如基于嵌入信息的深度模型水印和
鲁棒性评估
评估水印在面对多种攻击(如 剪切、旋转、缩放等)时的稳 定性。
隐藏信息量
衡量水印能够携带的信息量, 通常以比特率(bit rate)来衡 量。
计算复杂度
评估水印嵌入和提取过程中的 计算成本,包括时间复杂度和
空间复杂度。
实验结果与分析
水印提取成功率
鲁棒性评估
基于深度学习的数字图像水印技术研究

基于深度学习的数字图像水印技术研究一、引言数字图像水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的方法,旨在保护图像的版权和完整性。
传统的数字水印技术存在容易被攻击的问题,而基于深度学习的数字图像水印技术则通过利用深度神经网络的强大表征能力来提高水印的安全性和鲁棒性。
本文将探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究进展。
二、深度学习概述深度学习是一种机器学习的分支,通过构建多层神经网络模型来建模和学习数据的复杂特征。
它的优势在于可以自动学习特征表示,并在大规模数据集上进行训练,具有较高的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的数字图像水印技术基于深度学习的数字图像水印技术可以分为两个主要方向:水印嵌入和水印检测。
1. 水印嵌入水印嵌入是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。
传统的方法通常是将水印信息转换为频域或空域,然后使用离散傅里叶变换或小波变换等技术将其嵌入到图像中。
而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来学习图像的特征表示和水印的嵌入方式。
其中,卷积神经网络(CNN)是最常用的深度学习模型之一,可以提取图像的局部特征,使水印能够更好地嵌入到图像中。
2. 水印检测水印检测是从带水印的图像中提取出水印信息的过程。
传统的方法通常通过对嵌入水印的图像进行解水印操作,并通过相关的算法进行检测。
而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来从复杂的图像中提取和识别水印信息。
深度学习模型能够学习到更丰富的图像特征表示,提高了水印的识别准确性和鲁棒性。
四、基于深度学习的数字图像水印技术的挑战和解决方案基于深度学习的数字图像水印技术在应用中面临一些挑战,例如水印容易被攻击、水印抵抗图像处理操作能力差等。
针对这些挑战,研究者提出了一些解决方案。
1. 对抗攻击对抗攻击是指攻击者通过对带水印的图像进行修改或篡改,以模糊或完全去除水印信息。
为了提高水印的鲁棒性,研究者提出了基于生成对抗网络(GAN)的方法。
GAN模型能够学习生成逼真的对抗样本,从而使水印更难以被攻击者检测和破坏。
多重水印算法设计

目录一实习目的二研究背景与意义三多重水印的研究现状四基于LSB的脆弱水印算法研究五仿真实验与分析六心得体会多重水印算法设计实习报告一实习目的1.掌握数字水印有关知识;2.掌握如何在数字图像中嵌入并提取水印信息;3. 要求学生设计一种多重水印嵌入和提取得水印算法并用软件实现;4. 通过实验验证这种水印算法的鲁棒性及良好的不可视性;二研究背景与意义随着信息和计算机网络的飞速发展,数字媒体信息的交流己经成为现代生活中必不可少的一部分,随之带来的网络信息(音频、视频或图像)的版权保护问题日益严峻。
为了解决信息安全和版权保护问题,数字水印技术应运而生,它是一门涉及密码学、视觉科学、图形学、中文信息处理、图像处理、通信、信息安全等交叉的边缘学科,将一段标志版权所有者的信息嵌入到要保护的媒体信息中,只有知识产权的所有者通过检测器才能确定数字水印是否存在。
虽然近几年来数字水印在理论和应用中取得了很大的发展,但是到目前还没有形成一个完整的理论体系,特别是没有一个统一的评判标准,仍有许多尚未解决的问题。
因此,数字水印技术是一个充满活力而又有待开拓的研究领域。
对数字水印技术的不断研究,发现要解决数字产品的多著作权问题和它在发布、销售、使用等等不同阶段的版权认证问题,需要向同一数字产品中同时嵌入多种水印,即多重数字水印。
多重数字水印技术是用来解决多著作权问题以及数字产品在发布、销售、使用等不同阶段的版权认证问题,多重数字水印也可用来对数字产品进行传输追踪、多重认证等。
因此多重数字水印在数字产品版权保护以及所有权鉴别等方而具有很好的实际应用价值。
多重数字水印技术的发展具有重要的意义,它的价值主要体现在两个方面:一个是它的商业价值,另一个是它的学术价值。
首先,多重数字水印技术具有很大的商业价值,它不但已广泛用于许多商业应用领域,同时还有着广泛的商业前景。
现在己建立了许多数字水印应用系统,它们包括所有者鉴别系统、防盗版系统、广告确认服务系统、用于交互式电视的水印系统等。
dct、dwt嵌入水印原理

dct、dwt嵌入水印原理DCT (Discrete Cosine Transform) 和 DWT (Discrete Wavelet Transform) 是两种常用的图像压缩技术,它们也可以用于嵌入水印。
下面将详细介绍这两种方法的原理。
DCT是一种将图像从空域转换到频域的技术。
它通过将图像分解为若干个频率分量,然后对每个频率分量进行变换,从而得到图像的DCT系数。
DCT变换后,图像中低频分量通常具有更高的能量,而高频分量则具有更低的能量。
这意味着压缩后的图像可以保留较多的低频信息,而高频信息则被较为精细地表示。
利用这个特性,可以将水印嵌入到图像的高频系数中。
嵌入水印的具体过程如下:1.将原始图像分成不重叠的图像块,并对每个图像块应用DCT变换,得到其DCT系数矩阵。
2.对DCT系数矩阵中的一些高频分量进行修改,以嵌入水印。
可以通过在DCT系数中添加或减去一些特定的数值来嵌入二进制水印信息。
嵌入水印时,需要保证修改后的DCT系数仍然在原始范围内,以避免图像失真。
3.对修改后的DCT系数矩阵应用逆DCT变换,将其转换回空域,得到嵌入了水印的图像。
DWT是一种将图像分解为不同尺度和方向的频率分量的技术。
与DCT不同,DWT可以同时提取图像的局部和全局细节。
DWT使用一组基函数(小波)将图像分解为多个频率组件,并且每个组件都具有不同的频率和位置。
嵌入水印时,可以将水印嵌入到图像的不同频率组件中。
嵌入水印的具体过程如下:1.将原始图像进行离散小波变换,得到不同尺度和方向的频率组件。
2.对其中的一个或多个频率组件进行修改,以嵌入水印。
可以通过在频率组件中加入或减去一些特定的数值来嵌入二进制水印信息。
3.对修改后的频率组件进行逆离散小波变换,将其合并回原始图像。
为了增强水印的鲁棒性和不可见性,通常还会使用一些处理技术,如加密、扩展等。
加密技术可以保证水印信息的安全性,扩展技术则可以在不影响图像感知质量的情况下,提高水印的容量和鲁棒性。
DCT域图像水印_嵌入对策和算法

DCT 域图像水印:嵌入对策和算法黄继武1,2,Y un Q.SHI 3,程卫东4(11中山大学电子系,广州510275;21中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室,北京100080;31Dept.of ECE ,New Jersey Institute of T echnology ,Newark ,N J 07102,US A ;41成都气象学院电子系,成都610041) 摘 要: DCT 域的隐形水印应嵌入哪里,水印才足够稳健?尽管许多关于DCT 域水印算法的文献赞成水印应放在对视觉效果重要的分量,但DC 分量总是被无一例外地排除在外.本文提出了一个DCT 域隐形水印的嵌入对策和一个应用该对策的自适应水印算法.基于对图像DCT 系数振幅的定量分析,我们指出:DC 分量比任何AC 分量有更大的感觉容量,从稳健性的角度,DC 分量最适合用来嵌入水印.应用这个对策,本文提出了一个把视觉系统纹理掩蔽特性结合到水印编码过程的自适应水印算法.实验结果有效地支持了这个结论,所产生的隐形水印体现了很好的稳健性.关键词: 图像水印;嵌入对策;视觉掩蔽;DCT;DC 分量中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2000)0420057204Image Watermarking in DCT :an Embedding Strategy and AlgorithmH UANGJi 2wu 1,2,Y un Q.SHI 3,CHE NG Wei 2dong 4(11Dept.o f Electronics ,Zhongshan Univer sity ,Guangzhou 510275,China ;21NL PR ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Science ,Beijing 100080,China ;31Dept.o f ECE ,New Jer sey Institute o f Technology ,Newark ,NJ 07102,USA ;41Dept.o f Electronics ,Chengdu Institute o f Meteorology ,Chengdu 610041,China )Abstract : Where should invisible image watermarks be embedded in DCT domain in order for the image watermarks to be in 2visible and robust ?Though many papers in the literature agree that watermarks should be embedded in perceptually significant com po 2nents ,DC com ponents are explicitly excluded from watermark embedding.In this paper ,a new embedding strategy and an alg orithm applying the strategy for watermarking in DCT domain is proposed.Based on a quantitative analysis on magnitude of DCT com ponents ,we argue that m ore robustness can be achieved if watermarks are embedded in DC com ponents since DC com ponents have much larger perceptual capacity than any AC com ponents.Applying this embedding strategy ,an adaptive watermarking alg orithm incorporating the feature of visual masking of human vision system is presented.Experimental results dem onstrate that the embedding strategy is effective and the invisible watermarks thus generated are very robust.K ey words : image watermarking ;embedding strategy ;visual masking ;DCT;DC com ponents1 引言 随着数字媒体(数字图像、数字音频、数字视频)的广泛应用,其版权保护也显得日益重要.作为传统加密方法的有效补充手段,数字水印(digital watermarking )近年来引起了人们的高度重视并逐渐成为多媒体信号处理领域的一个研究热点.稳健性是对图像隐形水印最基本的要求.影响水印稳健性的因素有二个:水印结构和嵌入对策.C ox 等[1]对水印结构进行了研究后指出,由G aussian 随机序列构成的水印具有最好的稳健性.我们的实验支持了这个结论[2].从实现的角度,图像水印算法可分为二类:空域的方法和变换域的方法.这二类方法分别通过改变某些像素的灰度和变换域一些系数的值来隐藏水印.与空域的方法相比,变换域的方法具有如下优点:(1)在变换域中嵌入的水印信号能量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,视觉系统(H VS )的某些特性(如频率掩蔽特性)可以更方便地结合到水印编码过程中.(3)变换域的方法可与国际数据压缩标准兼容,从而实现在压缩域(com pressed do 2main )内的水印编码.本文主要探讨DCT 域的水印嵌入对策问题:在DCT 域,水印应放在哪里才足够稳健?在大多数早期的水印算法中,为了保证水印的不可见性,原始图像像素最低有效位的比特面(LS B )被用来嵌入水印.在DCT 域,与LS B 方法等效的做法收稿日期:1998210212;修订日期:1999212217基金项目:国家自然科学基金(N o.69975011)资助课题;广东省自然科学基金(N o.980442)资助课题第4期2000年4月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.28 N o.4April 2000是把水印嵌入到高频系数中.由于图像的LS B 对常见的信号处理和噪声比较敏感,这些算法所产生的水印稳健性较差.为提高稳健性,C ox 等[1]提出水印应放在视觉系统感觉上最重要的分量上(对应于DCT 域中的低频系数[3]).其理由是感觉上重要的分量是图像信号的主要成分,携带较多的信号能量,在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成分.因此,若水印嵌入到感觉上重要的分量,则稳健性较好.当然,为了保证不可见性,对感觉上重要的分量的改变应小心进行.一些学者则进行了折衷[4,5],把水印放在DCT 域的中频系数上.尽管C ox 等的观点已逐渐为人们所赞同和采纳,但在基于块DCT 的水印算法中,DC (直流)分量总是被明确地排除在外.这样处理的考虑在于避免加水印的图像出现块效应现象.根据对图像块DCT 系数定性/定量的分析,我们提出了一个新的嵌入对策:从稳健性的角度,在保证水印不可见性的前提下,DC 分量比AC (交流)分量更适合于嵌入水印.在此基础上,本文提出了一个自适应水印算法.实验结果证实了所提出的隐形水印对于噪声干扰和常见图像处理技术(如压缩、低通滤波、裁剪和子抽样等)十分稳健.2 DCT 域系数分析———水印应放在哪里 在DCT 域,不同的DCT 系数作为水印载体对水印的稳健性有不同的影响.为了使水印具有较好的稳健性,用来嵌入水印的DCT 系数应满足如下条件: 图1 DCT 系数的振幅分析(a )“Lena ”图像;(b )“Pepper ”图像;(c )“Baboon ”图像.(1)在经过常见信号处理和噪声干扰后仍能很好地保留,即这些DCT 系数不应过多地为信号处理和噪声干扰所改变.(2)具有较大的感觉容量(perceptual capacity ),以便嵌入水印后不会引起原始图像视觉质量的明显改变.第一个要求是为了保证水印在嵌入图像后有较好的稳健性.当加入水印的DCT 系数被改变较小时,水印便更可能被保留,这是显然的.第二个要求是同时针对不可见性和稳健性而提出.较大的感觉容量意味着在主观视觉效果不变的前提下有较大的改变裕度.这也意味着可以嵌入较强的水印信号.根据这二个要求,低频AC 系数作为嵌入水印的位置的较好选择已被逐渐采用,并得到共识.然而被人们忽视的一个事实是,DC 分量比任何AC 分量更适合嵌入水印信号.这个事实有二方面的理由:(1)与AC 系数相比DC 系数的振幅大得多.图1显示了几幅常用的图像(均为256×256×8bits )在经过分块8×8DCT 变换后在不同的空间频率上系数的平均值(平均振幅).在图像中嵌入水印可视为在强背景下迭加一个弱信号.根据Weber 定律[6]和视觉系统的照度掩蔽(luminance masking )特性[7],背景亮度越亮(DC 系数值越大),嵌入信号的可见性检测门限就越高,即DC 系数(代表图像块的平均亮度)的感觉容量越大.图1表明,DC 系数的值通常比最大的AC 系数值还要大几十倍,甚至上百倍以上.空间频率越高,系数的平均振幅越小.分析和实验结果表明,与AC 系数相比,尽管DC 系数可以被改变的比例不如AC 系数大,但可改变的绝对值却比AC 系数大得多.这意味着DC 系数具有比AC 系数更大的感觉容量.(2)根据信号处理理论,嵌入水印的图像最有可能遭遇到的信号处理过程,如数据压缩、低通滤波、次抽样、插值、D/A 和A/D 转换等,对DC 分量的保护比AC 分量要好.实验结果表明,G aussian 噪声干扰对DC 分量和AC 分量的影响程度大致相同.图2 利用DC 和AC 分量实现的水印稳健性比较.(a )抗JPEG 压缩的性能;(b )抗G aussian 噪声干扰的性能图2比较了嵌入DC 分量和低频AC 分量的水印在J PEG 压缩和G aussian 噪声干扰下的稳健性能.纵轴表示从失真的水印图像中抽取的水印W 3与原始水印W 的相似度:ρ(W 3,W )=∑K-1i =0(x 3i ・x i )∑K-1i =0(x 3i)2其中x 3i 和x i 分别代表W 3与W 的分量.为使比较尽量合理,如下实验条件在二种情况下均保持相同:(1)嵌入公式选择方程F ′k (u ,v )=F k (u ,v )(1+αx i ).F k (u ,v )和F ′k (u ,v )分别为嵌入水印分量前后的DCT 系数,α为拉伸因子.(2)水印由二进制随机序列所构成,即W ={x i },x i ={-1,1}.(3)对应于利用DC 分量和AC 分量二种情况,拉伸因子分别被选择为α=0108和α=012,以保证嵌入水印后的图像具有相同的PS NR 值(在二种情况下均为4411dB ).实验中,AC 分量以F k (1,0)和F k (2,0)为例.利用F k (0,1)和F k (0,2)可以得到类似的结果.可以推断,若利用其它AC系数来嵌入水印,其稳健性能将随着空间频率的增加而下降.尽管实验仅考虑了J PEG 压缩和噪声干扰的情况,不难分析,对于水印稳健性所考虑的其它场合,嵌入DC 分量的水印都会比嵌入AC 分量的水印更加稳健.因此,得出如下结论:85 电 子 学 报2000年在DCT 域,就稳健性而言,DC 分量最适合于嵌入水印.3 利用DC 分量的自适应水印算法 如前所述,水印嵌入可视为在强背景下迭加一个弱信号.根据视觉系统特性,仅当迭加的信号超过一定的强度时,它才可以被视觉系统检测到.迭加信号的可见性门限受到背景照度、背景的纹理复杂性、背景和信号的空间频率所影响:(1)背景越亮,可见性门限越高(照度掩蔽[7]).(2)背景纹理越复杂,可见性门限越高(纹理掩蔽[8]).(3)空间频率对可见性门限的影响由对比度敏感性函数(CSF )所描述,称为频率掩蔽(frequency masking )[9,10].文献[10]提出了一个利用频率掩蔽特性的水印算法.基于上一节的分析,本节提出一个DCT 域的水印算法.该算法具有二个特点:(1)利用DC 分量来嵌入水印.(2)利用视觉系统的照度掩蔽和纹理掩蔽特性,根据空域中的块分类结果,水印强度自适应地调整.分类器参数采用边缘点密度.所提出的水印算法分三个步骤实现:(1)图像分裂和块分类.(2)DCT 和水印嵌入.(3)DCT 反变换.图像分裂 原始图像f (x ,y )首先被分裂为互不覆盖的8×8图像块,记为B k ,k =0,1,…,K -1.即f (x ,y )=∪K-1k =0B k =∪K-1k =0f k (x ′,y ′),0Φx ′,y ′<8分类 图像纹理越强,水印的可见性门限越高,即可以嵌入更高强度的水印信号.根据图像的局部纹理复杂性,尽可能提高嵌入水印的强度,是提高水印稳健性的有效办法.为此,把图像块分为二类:具有较弱纹理的为第一类,记为S 1;较强纹理的图像块为第二类,表示为S 2.由于边缘点代表图像像素灰度的突变点,图像块内边缘点越多,纹理越强.因此,边缘点密度可用于块的分类[11].块分类可描述为:如果number {e (x ,y )≠0,(x ,y )∈B k }ΦT 1,则B k ∈S 1;否则,B k ∈S 2.其中,e (x ,y )代表从原始图像f (x ,y )中抽取的二值化边缘图,T 1为预先设定的门限.DCT 变换和水印嵌入 分类后,对每一图像块进行DCT 变换:F k (u ′,v ′)=DCT {f k (x ′,y ′),0Φx ′,y ′<8},0Φu ′,v ′<8水印W 由服从G aussian 分布N (0,1)的随机序列所构成,长度为K,即W ={x i ,0≤i <K -1}.水印编码通过改变DC 系数来实现.F ′k(u ′,v ′)=F k (u ′,v ′)(1+αx i ),F k (u ′,v ′), if u ′=v ′=0otherwise 其中α为拉伸因子.上式表明,迭加的水印信号强度与图像块的平均亮度成正比.根据Weber 定律,αx i 理论上应小于0102.根据对具有不同纹理特征的常见图像的实现,本文中取α=01015, B k ∈S 201006, B k ∈S 1DCT 反变换 对DCT 域中调整后的图像块进行DCT 反变换,得到包含水印的图像为:f ′(x ,y )=∪K-1k =0IDCT {F ′k (u ′,v ′)}水印检测 水印检测方法采用如下假设检验H 0:E =F 3-F =N (无水印)H 1:E =F3-F =W 3+N (有水印)其中,F 3和F 分别代表待测试图像和原始图像,W 3为待测试的水印序列,N 为噪声.待测水印序列可通过下式抽取:W 3k =F 3k(0,0)-F k (0,0);W3={x 3i ,0Φi <K -1}=∪K-1k =0W 3kW 3与W 的相似度为ρ(W 3,W )=∑K-1i =0(x 3i ・x i )∑K-1i =0(x 3i)2水印存在与否的判定标准为:若ρ(W 3,W )>T 2,可以判定被测图像中有水印W 存在;否则,没有水印W.T 2的选择要同时考虑虚警概率和漏警概率.T 2减小,漏警概率降低而虚警概率提高;T 2增大,则虚警概率降低而漏警概率提高.根据[1],若W 3与W 不相关,ρ(W 3,W )>T 2的概率等于具有G aussian 分布的随机变量超过其均值T 2倍方差的概率.本文中,T 2被设定为5.4 实验结果与结论 本文在256×256×8的“Lena ”图像上测试所提出水印算法的稳健性能,水印序列长度为1024.图3(a )、(b )分别为原始图像和嵌入水印后的图像.主观视觉效果证实了应用所提出算法实现的水印的不可见性.图4证实了水印抗压缩编码的稳健性.图4(a )显示了相关检测器输出与J PEG 压缩后图像质量(PS NR )的关系.可以看到,当含有水印的图像经J PEG 压缩后的PS NR 低达26dB 时,相关检测器的输出仍足够强(高于门限值),即水印尚未丢失.图4(b )为J PEG 对含有水印的图像以0122bpp 的压缩率进行压缩后的重建图像.即使图像质量已严重下降,水印仍可被可靠检测出来.这表明,对于通常所允许的失真范围的压缩编码,水印具有足够的稳健性.图5则证实了水印抗噪声干扰的稳健性.类似的,(a )、(b )分别为相关检测器输出随PS NR 的变化曲线和G aussian 噪声干扰后的含有水印的图像.即使PS NR 下降到13dB ,水印仍存在.对于其它的信号处理过程,所实现的水印也表现了足够好的稳健性.嵌入水印的图像在分别经过7×7均值滤波、四分之一裁剪(丢失75%的水印信息)、水平与垂直方向2∶1抽样后,相关检测器的输出仍高达719、1415和1113,均在检测门限之上.根据对DCT 系数进行定性定量的分析,本文提出了一个新的DCT 域水印嵌入对策.由于担心嵌入水印的图像产生块效应而影响到不可见性,以前的所有文献均有意避开DC 分量.然而,通过理论分析和实验,我们提出了完全不同的论点和新的嵌入对策.这对于提高图像隐形水印的稳健性能是十分有意义的.应该注意到除了DC 系数外,低频AC 系数也可以利用,特别是在水印序列较长(超过图像块总数)时.同时,适当利用一些AC 系数,也有助于加强水印嵌入位置的秘密性.然而,根据初步实验,对DC 分量和AC 分量,应该采用不同的嵌入公式.进一步的研究正在进行中.95第 4 期黄继武:DCT 域图像水印:嵌入对策和算法图3 水印的不可见性效果. (a )原始的“Lena ”图像; (b )嵌入水印的图像 图4 水印抗JPEG 压缩编码的稳健性. (a )检测器输出与PS NR 的关系; (b )JPEG 对图3(a )压缩后的重建图像, 0122bpp ,PS NR =2610dB ,水印仍可被检测图5 水印抗噪声干扰的稳健性 (a )检测器输出与PS NR 的关系; (b )图3(a )受G aussian 噪声干扰后的 图像,P SNR =13dB ,水印仍可被检测 在新的嵌入对策下,结合视觉系统的纹理掩蔽特性,本文也提出了一个基于块分类的自适应水印算法.所实现的水印具有很好的抗常见信号处理(如J PEG 压缩、低通滤波、裁剪、次抽样等)和噪声干扰的性能,在PS NR 低达不到13dB 的强噪声干扰下,水印仍可被可靠检测出来,显示了所提出嵌入对策的合理性和所实现算法的优良性能.参考文献[1] I.J.C ox ,J.K ilian ,T.Leighton and T.Sham oon.Secure spread spec 2trum watermarking for multimedia.IEEE T rans.on Image Processing ,Dec.,1997,6(12):1673~1687[2] Jiwu Huang and Y un Q.Shi.An adaptive image watermarking schemebased on visual masking.IEE E lectronics Letters ,Apr.,1998,34(8):748~750[3] A.H.T ew fik and M.S wans on.Data hiding for multimedia pers onaliza 2tion ,interaction ,and protection.The Past ,Present ,and Future of Multi 2media S ignal Processing ,IEEE S ignal Processing M agazine ,July ,1997,14(7):41~44[4] M.Barni ,F.Bartolini ,V.Cappellini ,and A.Piva.A DCT 2domain sys 2tem for robust image watermarking.S ignal Processing ,1999,66(3):357~372[5] C ,2T.Hsu and J ,2L.Wu.Hidden signature in images.IEEE T rans.onImage Processing ,Jan.,1999,8(1):58~68[6] C.G onzalez and P.W intz.Digital Image Processing.2nd Edition ,Addi 2s on 2W esley Publishing C o.,1987[7] B.W ats on.DCT quantization matrices visually optim ized for individualimages.SPIE:Human Vision ,Visual Processing and Digital DisplayⅣ,1993,1913:202~216[8] N.Jayant ,J.Johnston and R.Safranek.S ignal com pression based onm odel of human perception.Proceedings of the IEEE ,Oct.,1993,81(10):1385~1421[9] B.W ats on.E fficiency of a m odel human image code.J.Opt.S oc.Am ,Dec.,1987,4(12):2401~2416[10] M.D.S wans on ,B.Zhu ,and A.H.T ew fik.Multires olution scene 2basedvideo watermarking using perceptual m odels.IEEE Journal on Selected Areas in C ommunications ,M ay ,1998,16(4):540~550[11] Jiwu Huang ,Li Chen ,and Y un Q.Shi.In integrated classifier in classi 2fied coding.Proc.of IEEE ISCCAS ’98,M onterey ,CA ,US A ,V ol.Ⅳ,M ay 1998:146~149黄继武 工学博士,中山大学电子系教授、《中国图像图形学报》和《模式识别与人工智能》编委、广东省图像图形学会常务理事.1982年毕业于西安电子科技大学电子对抗专业并获得学士学位.1987年研究生毕业于清华大学通信与电子系统,获工学硕士.1998年在中国科学院自动化研究所模式识别与智能系统专业毕业并获博士学位.发表论文40多篇,其中10多篇为SCI 或EI 所收录.主要研究方向为图像处理、图像压缩编码、图像水印技术.Yun Q.SHI 博士,美国新泽西理工学院电气与计算机工程系终生教授、IEEE 高级会员.本科和硕士毕业于上海交通大学.1987年在美国匹兹堡大学获博士学位.出版著作2部,发表论文近100篇.主要研究方向为数字水印、图像处理、视频编码、多维系统和信号处理、图像序列分析和模式识别等.入编M arquis Who ’s Who.06 电 子 学 报2000年。
数字水印 空格嵌入算法

数字水印是一种在数字媒体(如图像、音频、视频等)中嵌入隐藏信息的技术。
空格嵌入算法是数字水印中的一种常见算法,用于在文本中嵌入数字水印。
空格嵌入算法的基本原理是利用文本中的空格字符来嵌入隐藏信息。
下面是一个简单的空格嵌入算法的示例:
1. 选择要嵌入的隐藏信息,例如一个二进制序列。
2. 将要嵌入的文本拆分成单词。
3. 对于每个单词,将其空格字符按照一定规则替换成隐藏信息中对应的比特(0或1)。
4. 重新组合修改后的文本,形成带有隐藏信息的文本。
在提取隐藏信息时,可以使用相同的算法来检测和还原嵌入的数字水印。
通过解析文本中的空格字符,可以提取出隐藏信息。
需要注意的是,空格嵌入算法是一种简单的嵌入方法,可能容易受到攻击或检测。
在实际应用中,可能需要采用更复杂的算法来增加嵌入的安全性和鲁棒性。
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DOI:CNKI:11-4415/P.20101119.1814.020 网络出版时间:2010-11-19 18:14网络出版地址:/kcms/detail/11.4415.p.20101119.1814.020.html一种多重水印嵌入的解决方案研究李强①②,闵连权①,何宏志②,杨永强②(①信息工程大学测绘学院,郑州450052;②69027部队,乌鲁木齐830006)【摘要】由于矢量地图数据易于复制、分发等特点,同时矢量地图的制作成本高、安全性要求高等,使得用近年来新兴的数字水印技术对矢量地图数据进行保护,成为一个新的重要的研究方向。
本文针对矢量地图数据的多重水印嵌入这一难题,提出了一种通过水印嵌入时生成附加信息的方式来进行水印多重嵌入的解决方案,并通过使用作者提出的抗道格拉斯压缩算法进行了实验,取得了较好的效果。
【关键词矢量地图数据;多重水印;嵌入;方案【中图分类号】TP391.41 【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307(2011)02- -A solution research on multiple watermark embeddingAbstract:The vector map data is easy to duplicate and distribute, its production cost and the safety requirements are high, so protecting the vector map data with digital watermark technology becomes a newimportant research direction. This article studied the problem of multiple watermark embedding of thevector map data, proposed a multiple watermark embedding solution through the generation of additionalinformation when watermark embedding, and carried out an experiment through anti-Douglas algorithm,and finally achieved good results.Key words:vector map data; multiple watermark; embedding; solutionLI Qiang①②, MIN Lian-quan①, HE Hong-zhi②, YANG Y ong-qiang②(①Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University, Zhengzhou 450052, China; ②Troops 69027, Urumchi830006, China)1 引言矢量地图数据在军事、旅游、导航等方面发挥了重要作用,在人类的社会、经济活动中应用越来越广泛。
由于矢量地图数据易于复制、分发等特点,同时矢量地图数据的制作成本高、安全性要求高等,使得用近年来新兴的数字水印技术对矢量地图数据进行保护,成为一个新的重要的研究方向。
当前,针对数字水印嵌入的研究主要是单重嵌入,即只能嵌入一次水印信息并进行提取,进行多重水印嵌入时可能就提取不出水印信息,这就一定程度上限制了水印的使用范围,现在对多重水印潜入研究极少。
本文针对现实需求和实践总结,提出了一种通过水印嵌入时生成附加信息的方式实现水印多重嵌入的解决方案。
2 矢量地图数据水印技术2.1 矢量地图数据水印多重嵌入研究的意义和现状矢量地图数据数字水印技术的研究意义在于标示地图数据的版权保护信息,在许多情况下,需要对嵌入水印后的地图数据再次或多次潜入水印信息,但不论是采用相同或不同的嵌入算法,经过多重嵌入后的数据很难提取出水印信息,目前对这种水印多重嵌入的研究很少,特别是针对矢量地图数据的水印多重嵌入研究更少。
现阶段水印嵌入的研究主要集中在单次嵌入算法的相关研究[2-4],即将水印信息单次嵌入到地图数据中,例如对于嵌入水印后的数据的下一级分发,没有一个好的解决方案,确保矢量地图数据的安全,如果采取与上一级相同的水印嵌入方案,会引起数据精度的降低或者提取不出水印信息等问题,如果采取与上一级不同的水印嵌入方案,一是在实践操作上存在可行性不高的问题,二是可能也会引起数据精度的降低或者提取不出水印信息等问题。
2.2 矢量地图数据水印嵌入分析1) 水印嵌入空间分析矢量地图数据是通过分层存储来实现的,每层存储位置信息和属性信息等,位置信息一般用几何数据来表示,通过图元来描述目标的,基本的图元有点、线段、多边形,点是通过坐标惟一定义的,线段是通过组成线段的一系列点定义的,多边形是由封闭的线段组成的。
点的位置由平面坐标决定,任何图形都由点的连线来确定。
同时由于地图数据都有一定的定位精度,在精度允许的范围内进行扰动是不会影响到数据的使用要求的,并且不会影响到图形的视觉效果;属性特征是区分不同地理实体的本质特征,它的改变有可能影响到地图数据的正常使用,因此,属性数据不能随意改动,不应作为水印的嵌入域。
因此,位置信息即坐标数据,是一个理想的水印嵌入空间。
2) 现行水印嵌入方案分析现在的水印技术按检测过程可分为盲水印和非盲水印两种,盲水印是指不需要原始数据的参与,直接从含水印的地图数据中提取出水印信息;非盲水印是指需要原始数据的参与,通过原始数据与含水印数据的比较来提取水印信息。
盲水印虽然可能是将来的发展方向,但是现阶段的水印研究还是以非盲水印为主,其实质是将水印信息通过某种算法加到地图数据的空间域或者变换域上,检测提取时通过比较原始数据和含水印数据的“差异”,来提取水印信息。
3他们的细微“差,如果每次图1水印嵌入的解决方案图1所示,在生成含水印地图数据的同时,我们同时生成了一个附加信息,其内容包括嵌入水印的坐标、水印图像宽高等信息,它不依赖于具体的水印算法,在本次生成的含水印地图数据中再次潜入水印时,它会再生成一个附加信息,两次水印嵌入可以采用相同的算法,也可以是不同的算法。
水印检测提取时只需读取附加信息和含水印数据即可,水印提取方案如图2:图2 水印提取的解决方案图2所示,水印检测提取时,只需含水印数据和附加信息的参与,以及用户密钥,通过相关算法,即可提取出数字水印信息,对于水印的多重嵌入,只需根据嵌入时生成含水印地图数据及与其相关的附加信息即可提取出水印信息。
4 多重水印嵌入方案的实验与分析根据作者设计的抗压缩算法进行实验,采用的实验数据是某标准数据的地貌层数据,数据大小约为2.7m ,采用的水印信息是bmp 格式二值图像,大小为50×30。
抗压缩算法是针对矢量地图数据常常遇到道格拉斯压缩攻击,而提出的一种水印算法。
其基本原理是根据道格拉斯压缩算法进行图形特征点的提取,将其排列记录,利用图形特征点的稳定、不易被压缩的特点,将水印信息根据坐标的奇偶特性有选择的潜入在这些特征点上。
进行如下实验:假定将矢量数据分发到第一级—学院,然后学院这一级又将其分发到下一级—四系,我们要求从分发到学院的数据中检测出其相应的水印信息,从学院分发到四系的数据中提取检测出两次加入的水印信息。
实验流程如下:实验一,多重水印嵌入与提取:首先我们在分发到第一级的矢量地图数据中加入水印信息a (图3),然后在含水印信息a 的数据中加入水印信息b (图4);分别在分发到两级的数据中检测水印信息。
实验二,抗压缩攻击的多重水印的嵌入和提取:首先我们在分发到第一级的矢量地图数据中加入水印信息a ,在其基础上加入水印信息b ,然后对数据进行再进行道格拉斯压缩;检测时,分别在分发到两级的受道格拉斯压缩攻击的矢量地图数据中提取水印信息。
图3 第一次嵌入的水印信息a 图4 第二次潜入的水印信息b4.1 多重水印嵌入与提取我们首先对地图数据嵌入水印信息a ,生成附加信息1,然后再对嵌入水印信息a 后的地图数据嵌入水印信息b ,同时生成附加信息2。
首先我们从两次嵌入水印信息后的地图数据中提取水印信息,提取效果如图5所示:图5 水印信息提取效果然后从嵌入水印信息a 的含水印数据中提取水印信息,提取效果如图6所示:图6 水印信息提取效果实验可以得出,在不进行任何攻击的情况下,通过本方案,对单重或双重嵌入水印信息的矢量地图数据,能够很好地提取出相应的单重或双重水印信息。
4.2 抗压缩攻击的多重水印的嵌入和提取针对双重水印嵌入过程中生成的两个含水印地图数据和两个附加文件,进行抗道格拉斯压缩实验。
对经两次水印嵌入的地图数据进行阈值为1的道格拉斯压缩,然后结合其相应的附加信息文件提取水印信息,提取效果如图7所示:图7 经压缩后的水印信息b提取效果对嵌入水印信息a的地图数据进行阈值为1的道格拉斯压缩,然后结合其相应的附加信息文件提取水印信息,提取效果如图8所示:图8 经压缩后的水印信息a提取效果实验可以得出,对单重嵌入水印信息的矢量地图数据进行道格拉斯压缩攻击后,通过附加信息,可以很好地提取出水印信息;对双重嵌入水印信息的矢量地图数据进行道格拉斯压缩攻击时,仍然可以很好地提取出水印信息;甚至对于第三重等的水印信息嵌入,只要水印信息的嵌入坐标数据的改动在其精度范围之内,通过本方案也可以提取出水印信息。
此外,该算法在抵抗其他诸如随机删点等的攻击时,也具有较好的稳健性,可以从多重水印嵌入的地图数据中分别提取出水印信息。
4.3 实验结果分析从以上两个实验的结果可以看出,利用附加信息的方式进行水印信息的多重嵌入是可行的,它解决了当前水印多重嵌入时,多重水印信息之间相互影响等问题,进而可能提取不出水印信息的问题,本方案通过附加信息的方式,将待嵌入水印信息的相关坐标进行单独记录生成附加文件的方式,来实现水印信息的多重嵌入,然后通过默认的或附加信息记录的水印图像信息宽、高信息进行水印信息的提取,取得了很好的效果,并且此种方案不依赖于具体的算法,可以采用本实验中的抗道格拉斯压缩算法,也可以采用其他算法进行试验,都有很好的表现。
5 结束语本文针对当前的多重水印嵌入研究很少的现状,提出了一种通过水印嵌入时生成的附加信息与含水印数据来提取水印信息来进行多重水印嵌入的解决方案,采用作者提出的抗道格拉斯压缩水印算法进行了实验,实验表明该方案可以较好的解决多重水印嵌入的难题。
存在的不足在于对于特定的含水印地图数据要与其对应的附加文件共同提取水印信息,而有时对于附加信息,找到与其对应的附加信息稍麻烦,在这一方面进行完善是我下一步的努力方向。