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1、第13章 图象水印,13.1水印原理和特性 13.2DCT域图象水印 13.3DWT域图象水印 13.4水印性能评判 13.5信息隐藏,13.1 水印原理和特性,13.1.1水印的嵌入和检测 13.1.2水印特性 13.1.3水印分类,13.1.1 水印的嵌入和检测,利用水印保护数字产品需进行两个操作：水印的嵌入：在数字产品使用前将水印加入到数字产品中以进行保护 水印的检测：将嵌入到数字产品中的水印提取出来以验证或表明版权,13.1.1 水印的嵌入和检测,设原始图象为 f(x,y)，水印为W(x,y)，嵌入水印的图象为g(x,y)水印嵌入过程：g=E(f,W)给出待检测图象h(x,y)，抽取待
2、验证的可能 水印w(x,y)：w=D(f,h)考虑原始水印和可能水印的相关函数C(.,.)如果（T为预先确定的阈值）：C(W,w)T 则认为水印存在，否则认为水印不存在,13.1.2 水印特性,1.显著性 不可感知性或不易察觉性一是水印不易被接收者或使用者察觉，二是水印的加入不影响原产品的视觉质量2.稳健性 抗攻击性或鲁棒性，抵御外界处理的能力图象产生失真情况下，仍保证其自身完整性和对其检测的准确性易损水印对外界处理有敏感的反应,13.1.2 水印特性,3.安全性 指水印不易被复制和伪造的能力，以及不易被非法检测的能力 4.低复杂性 指水印嵌入和提取的计算复杂度低 5.唯一性 对所有权有唯一确
3、定的判断上述特性是互相联系和制约的,13.1.3 水印分类,1.公开性分类(1)私有水印：其检测需要提供原始数字产品，借此作为提示寻找水印的位置(2)半私有水印：其检测不需用原始数字产品，但须回答是否有水印的问题(3)公有水印（盲水印）：其检测既不要求保密的原始数字产品，又不要求嵌入水印后的数字产品(4)不对称水印（公钥水印）：任何用户能看到但去不掉的水印,13.1.3 水印分类,2.感知性分类(1)可感知的水印如纸张内嵌的，电视屏幕上的台标证明了产品的归属(2)不可感知的水印隐藏在数字产品之中用于防止非法复制，鉴别产品的真伪不可见形式，防止被擦除或取代，不影响原作品的观赏价值和使用价值,13
4、.1.3 水印分类,3.含义/内容分类(1)无意义水印利用伪随机序列表达有无 无水印：H0:g f=n 有水印：H1：g f=w+n(2)有意义水印可视，本身有确切含义可提供的信息多，对其嵌入和检测的要求也高,13.2 DCT域图象水印,特点和原理无意义水印算法有意义水印算法,13.2.1 特点和原理,变换域法使用得比空域法广泛变换域法的主要优点包括：(1)可将水印信号的能量分布到所有象素 上，有利于保证不可见性(2)可以比较方便地结合人类视觉系统的 某些特性，有利于提高稳健性(3)变换域方法与大多数国际标准兼容，可直接实现压缩域内的算法，提高效率,13.2.1 特点和原理,在变换域中，图象被
5、分解为直流（DC）分量和交流（AC）分量从稳健性的角度看，在保证水印不可见性的前提下，DC分量比AC分量更适合嵌入水印(1)DC系数比AC系数的绝对振幅大，感觉容量大(2)处理过程对AC分量的影响比DC分量的影响大同时嵌入到DC分量和AC分量中利用AC分量可加强嵌入的秘密性,13.2.2 无意义水印,综合利用DC和AC系数的一种方法将图象块分为三类：具有低亮度且纹理简单的块（嵌入较少水印）；具有高亮度且纹理复杂的块（嵌入较多水印）；其它块（嵌入量适中）,水印的检测采用假设相关检测方法具体步骤(1)计算原始图象f(x,y)和拟检测图象h(x,y)的差,13.2.2 无意义水印,(2)对差图象的每
6、个块计算DCT(3)从DCT图象块提取可能的水印序列(4)计算可能的水印和原嵌入水印的相关性，并作出判断,13.2.2 无意义水印,对上述水印方案进行改进得到的，可用于有意义水印的算法(1)构造符号集（有意义符号）(2)每个符号对应一个序列(3)序列中“0”和“1”出现服从Bernoulli分布(4)将序列扩展成（符号数的）整倍数(5)将扩展序列加到DCT块的系数中,13.2.3 有意义水印,对有意义水印检测的前三个具体步骤与对无意义水印的检测相同P.339 在第四个步骤中，设对第 I 次提取，wi*是提取出的信号的强度；wik是第 k 个匹配滤波器的输出，它们之间的相关为M是匹配滤波器的维数
7、给定 j，64 j 1,13.2.3 有意义水印,13.3 DWT域图象水印,特点和流程人眼视觉特性小波水印算法,特点和流程,在小波变换域中嵌入和检测水印小波域方法可较好地结合人眼视觉特性 小波的多分辨率特性也有利于帮助确定水印的分布和位置以提高水印的稳健性并保证不可见性防止水印被JPEG-2000的有损压缩所去除重复利用压缩中已获得的信息从而在压缩域中嵌入水印,人眼视觉特性,人眼视觉掩盖（masking）特性P.342如果能在嵌入数字水印时充分利用人眼的视觉掩盖特性，必将极大地提高数字水印的不可见性和稳健性 视觉掩盖特性函数：T(u,v,l,s)整数u和v指示小波系数位置整数 l 指示小波分
8、解层次整数s LH=1,HL=2,HH=3指示高频子带的方向（代码）,人眼视觉特性,人眼视觉掩盖特性(1)人眼对不同方向不同层次的高频子带图象的噪声不太敏感，另外对 45方向的子带（如HH子带）图象的噪声也不太敏感掩盖因子：D(l,s),人眼视觉特性,人眼视觉掩盖特性(2)人眼对不同亮度区域噪声的视觉敏感性不同，通常对中等灰度最为敏感，而向低灰度和高灰度两个方向敏感度都非线性下降掩盖因子：B(u,v)，图象块均值为m,人眼视觉特性,人眼视觉掩盖特性(3)人眼对图象平滑区噪声较敏感而对纹理区噪声较为不敏感。可根据图象分块区域的熵值来计算纹理掩盖效应 掩盖因子：H(u,v)，块的熵值为H综合,小波
9、水印算法,1.水印嵌入选用具有高斯分布N(0,1)，长度为M的实数随机序列作为水印W，即W=w1,w2,wM随机置乱，得到新的水印序列V=v1,v2,vM 对原始图象I进行L级快速小波变换，分别得到一个逼近子图（最低频子带）和3L个细节子图（含高频子带）计算高频子带内小波系数的视觉掩盖特性值T(u,v,l,s)以T(u,v,l,s)为基础，对高频子带内的小波系数进行降序排列，进而选择前K个小波系数作为水印插入位置,小波水印算法,1.水印嵌入嵌入水印其中，F和F分别为原始图象和嵌入水印图象的小波系数，q为嵌入强度，且 q(0,1，wi是长度为M的水印序列的第i个水印分量将嵌入水印的高频子带结合低
10、频子带进行快速小波反变换，从而可以得到嵌入水印后的图象I,小波水印算法,2.水印检测选择嵌入过程中所采用的小波基，对原始图象I 和待测图象I“（有可能与原嵌入水印图象I不同）都进行L级小波分解，得到各自的1个最低频子带和3L个高频子带 依次比较两图系数的值，从而提取水印信息Z提取出待测水印序列W=w1,w2,wM计算,13.4.1失真测度13.4.2基准测量和攻击13.4.3水印性能测试示例,13.4 水印性能评判,(1)平均绝对差（average absolute difference）(2)均方误差（mean squared error）(3)Lp范数（Lp-norm）,失真测度,(4)拉
11、普拉斯均方误差（Laplacian mean squared error）(5)信噪比（signal-to-noise ratio）,失真测度,(6)峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio）(7)归一化互相关（normalized cross-correlation）,失真测度,(8)相关品质（correlation quality）(9)直方图相似性（histogram similarity）,失真测度,1.水印性能评价稳健性(1)嵌入信息量嵌入的信息越多，水印的稳健性越低(2)水印嵌入强度嵌入强度对应嵌入数据量，与嵌入信息量相关但不等同。增加稳健性需要较强的嵌入，
12、但这会增加水印的可见性(3)图象的尺寸和本质,基准测量和攻击,2.基准测量方法 基准测量（benchmarking）先确定一定的图象/视频数据嵌入尽可能多但还不至于导致非常影响视觉质量（根据某种测度）的水印对嵌入水印的数据进行处理或攻击通过测量所产生的误差的比例来估计水印方法的性能,基准测量和攻击,3.攻击分析示例 对水印的攻击是未经授权的操作(1)检测：例如一个水印产品的使用者检测了本应由所有者才检测的水印，这也称被动攻击(2)嵌入：例如一个水印产品的使用者对产品嵌入了一个本应由所有者才能嵌入的水印，这也称伪造攻击(3)删除：例如一个水印产品的使用者删除了本应由所有者才有权删除的水印,基准测
13、量和攻击,DCT域无意义水印性能的测试(2)唯一性由N(0,1)的高斯分布产生10000个随机序列，选其中一个序列作为嵌入水印而将其它序列作为对比水印进行测试,水印性能测试示例,13.5.1水印与信息隐藏13.5.2基于迭代混合的图象隐藏,13.5 信息隐藏,信息隐藏的四种类型水印/非水印（信息与载体相关/不相关）隐秘/非隐秘（信息存在性保密/不保密）它们之间有共同处也有不同处,13.5.1 水印与信息隐藏,基于迭代混合的图象隐藏1.图象混合 F：载体图象，G：隐藏图象，S：混合图象,13.5.2 基于迭代混合的图象隐藏,基于迭代混合的图象隐藏1.图象混合 混合参数越接近一，图象隐藏的效果就越
14、好，而恢复图象的质量就越差,13.5.2 基于迭代混合的图象隐藏,存在最佳的混合隐藏，即使混合图象与恢复图象误差和最小的图象混合,基于迭代混合的图象隐藏2.图象的单幅迭代混合 设ai|0 ai 1,i=1,2,n为n个实数对图象F和G进行a1混合得S1=a1F+(1 a1)G对图象F和S1进行a2混合得S2=a2F+(1 a2)S1依次进行混合可得：Sn=anF+(1 an)Sn1图象Sn称为图象F和G的关于ai的n重迭代混合,13.5.2 基于迭代混合的图象隐藏,基于迭代混合的图象隐藏2.图象的单幅迭代混合图象F和G的关于ai|0 ai 1,i=1,2,n的n重迭代混合图象Sn满足其中b i
15、=(1 a i)，i=1,2,n混合图象Sn单调收敛于载体图象F,13.5.2 基于迭代混合的图象隐藏,基于迭代混合的图象隐藏3.图象的多幅迭代混合 关于ai|0 ai 1,i=1,2,n的n幅迭代混合图象Sn满足 可以将一幅图象与多幅图象进行迭代混合，将它隐藏在n幅图象中。对这样的隐藏图象进行恢复时，需要使用n幅混合图象和n个混合参数，并且还需要知道图象的混合次序，由此可见这种对图象的多幅迭代隐藏方案是一种非常安全的隐藏方案,13.5.2 基于迭代混合的图象隐藏,基于迭代混合的图象隐藏图象的多幅迭代混合将图(c)混合在图(b)中，再混合到图(a)中(a)公开图象(b)中间结果(c)隐藏图象,13.5.2 基于迭代混合的图象隐藏,通信地址：北京清华大学电子工程系 邮政编码：100084 办公地址：清华大学东主楼，9区307室 办公电话：传真号码：电子邮件：个人主页：实验室网：,联 系 信 息,
