基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用畢業(yè)設(shè)計(jì)

基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用畢業(yè)設(shè)計(jì)論文基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用 畢業(yè)設(shè)計(jì)中文摘要基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用摘要：隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，數(shù)字產(chǎn)品的保密性及版權(quán)保護(hù)等問(wèn)題逐漸凸顯出來(lái)，這使得數(shù)字水印技術(shù)成為熱點(diǎn)問(wèn)題。本論文研究的是基于離散余弦變換（DiscreteCosineTransformation）域的數(shù)字水印的嵌入與提取問(wèn)題。文中首先闡述了DCT域數(shù)字水印嵌入與提取的基本思路與方法，然后運(yùn)用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了可見(jiàn)水印與不可見(jiàn)水印的嵌入與提取，并對(duì)兩種水印分別進(jìn)行了抗攻擊性測(cè)試，包括壓縮攻擊、加噪聲攻擊、旋轉(zhuǎn)攻擊等。提取結(jié)果與測(cè)試結(jié)果達(dá)到了預(yù)期的要求。最后還分別從嵌入方法、輸出結(jié)果、提取方法等方面比較了可見(jiàn)水印與不可見(jiàn)水印的同異。關(guān)鍵詞：數(shù)字水印離散余弦變換嵌入提取魯棒性 畢業(yè)設(shè)計(jì)英文摘要TitleDigitalWatermarkingAlgorithmResearchandApplicationBasedonTheDCTDomainAbstractWiththepopularizationofcomputerandnetworktechnology,digitalproductprivacyandcopyrightprotection,whichmakesgraduallyhighlighteddigitalwatermarkingtechnologytobecomeahotissue.DigitalwatermarkingembeddingandextractingproblembasedontheDCTdomainhasbeenresearchedinthispaper.Firstly,thispaperexpoundsthebasicideaandmethodofdigitalwatermarkandextractionbasedontheDCTdomain.AndthenthevisibleandnotvisiblewatermarkingembeddingandextractingarerealizedbyusingMATLABsoftware.Lastlythetwowatermarksseparatelycarriedontheresistancetoattack,includingcompressiontestattackandnoiseaddingattack,whirlingattack,etc.Expectedresultshavebeenachieved.Finally,thevisibleandnotvisiblewatermarkinghavebeencomparedseparatelyfromembeddingmethod,outputandextractionmethod.Keywords：digitalwatermarkDCTdomainwatermarkextractionrobustness目次緒論1課題的研究現(xiàn)狀及熱點(diǎn)問(wèn)題1數(shù)字水印的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用2本文的主要研究?jī)?nèi)容5數(shù)字水印的基本原理6DCT域數(shù)字水印嵌入原理6DCT域數(shù)字水印提取原理6本章小結(jié)7數(shù)字水印的嵌入設(shè)計(jì)7DCT域數(shù)字水印嵌入流程7水印嵌入的結(jié)果8本章小結(jié)11數(shù)字水印的提取設(shè)計(jì)12DCT域數(shù)字水印提取流程12水印提取的結(jié)果13本章小結(jié)15魯棒性分析16抗噪聲測(cè)試16抗壓縮測(cè)試20本章小結(jié)21結(jié)論22參考文獻(xiàn)23致謝25附錄A26附錄B281緒論1.1課題的研究現(xiàn)狀及熱點(diǎn)問(wèn)題隨著計(jì)算機(jī)的普及，許多傳統(tǒng)媒體內(nèi)容都向數(shù)字化轉(zhuǎn)變，并且在電子商務(wù)中即將占據(jù)巨大市場(chǎng)份額，如mp3的網(wǎng)上銷(xiāo)售，數(shù)字影院的大力推行，網(wǎng)上圖片、電子書(shū)籍銷(xiāo)售等等，在無(wú)線(xiàn)領(lǐng)域，隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)由第二代到第三代的演變，移動(dòng)用戶(hù)將能方便快速的訪(fǎng)問(wèn)因特網(wǎng)上數(shù)字媒體內(nèi)容，基于有線(xiàn)或無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字媒體內(nèi)容的應(yīng)用即將是信息時(shí)代新的傳統(tǒng)。但是，數(shù)字媒體內(nèi)容的安全問(wèn)題成了瓶頸問(wèn)題，一度制約著信息化進(jìn)程。為了有效地解決信息安全和版權(quán)保護(hù)等問(wèn)題,近年來(lái)提出了加解密、數(shù)字簽名、數(shù)字指紋、數(shù)字水印等多種技術(shù)。其中數(shù)字水印是20世紀(jì)90年代出現(xiàn)的一門(mén)嶄新的技術(shù),它通過(guò)在數(shù)字產(chǎn)品中嵌入水印信息來(lái)確定數(shù)字產(chǎn)品的所有權(quán)或檢驗(yàn)數(shù)字內(nèi)容的原始性[1]。它彌補(bǔ)了加解密技術(shù)不能對(duì)解密后的數(shù)據(jù)提供進(jìn)一步保護(hù)的不足,彌補(bǔ)了數(shù)字簽名不能在原始數(shù)據(jù)中一次性嵌入大量信息的弱點(diǎn),彌補(bǔ)了數(shù)字指紋僅能給出版權(quán)破壞者信息的局限[2]。國(guó)際上一些成立了專(zhuān)門(mén)的機(jī)構(gòu)，如拷貝保護(hù)技術(shù)工作組（CPTWG,CopyProtectionTechniqueWorkingGroup）從1995年開(kāi)始致力于基于DVD的視頻版權(quán)保護(hù)研究，安全數(shù)字音樂(lè)創(chuàng)始（SDMI,SecureDigitalMusicInitiative）從1999年開(kāi)始研究音頻的版權(quán)版護(hù)，數(shù)字水印是其中的核心關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字水?。―igitalWatermarking）是往多媒體數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、視頻信號(hào)等，中添加某些數(shù)字信息（水?。┒挥绊懺瓟?shù)據(jù)的視聽(tīng)效果，此處我們只討論人們普遍關(guān)心的不可見(jiàn)水印，并且這些數(shù)字信息可以部分或全部從混合數(shù)據(jù)中恢復(fù)出來(lái)，以達(dá)到版權(quán)保護(hù)等作用。一般地，數(shù)字水印應(yīng)具有如下的特性：安全性，即嵌入在宿主數(shù)據(jù)中的水印是不可刪除的，且能夠提供完全的版權(quán)證據(jù)。魯棒性，即水印對(duì)有意或無(wú)意的圖像操作與失真具有一定的抵抗力，以及不可覺(jué)察性，水印對(duì)人的感覺(jué)器官應(yīng)是不可覺(jué)察的，或者說(shuō)是透明的。保真性，即加入水印后，并不會(huì)損害原來(lái)的媒體內(nèi)容價(jià)值[3]。水印算法識(shí)別被嵌入到保護(hù)對(duì)象中的所有者的有關(guān)信息，如注冊(cè)的用戶(hù)號(hào)碼、產(chǎn)品標(biāo)志或有意義的文字等，并能在需要的時(shí)候?qū)⑵涮崛〕鰜?lái)，用來(lái)判別對(duì)象是否受到保護(hù)，并能夠監(jiān)視被保護(hù)數(shù)據(jù)的傳播、真?zhèn)舞b別以及非法拷貝控制等，這實(shí)際上是發(fā)展水印技術(shù)的基本動(dòng)力。盡管版權(quán)保護(hù)是發(fā)展數(shù)字水印技術(shù)最重要的原動(dòng)力，事實(shí)上人們還發(fā)現(xiàn)數(shù)字水印還具有其它的一些如真?zhèn)舞b別、秘密通信、標(biāo)志隱含等重要應(yīng)用。數(shù)字水印技術(shù)與古老的信息隱藏和數(shù)據(jù)加密技術(shù)關(guān)系非常密切，這些技術(shù)的發(fā)展以及融合為今后信息技術(shù)的發(fā)展提供必不可少的安全手段。1.2數(shù)字水印的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用1、從技術(shù)上講，目前的數(shù)字水印算法可以分成兩類(lèi)：空域水印算法和頻域（變換域）水印算法。在檢測(cè)水印時(shí)，也要首先對(duì)信號(hào)作相應(yīng)的數(shù)學(xué)變換，然后通過(guò)相關(guān)運(yùn)算檢測(cè)水印[4][5]?？沼蛩惴▽⑺⌒畔⒅苯盈B加到圖像的空間域上的算法叫空域算法。水印在空域算法中,考慮到人類(lèi)視覺(jué)特性,在載體圖像變化較平穩(wěn)處不隱藏或少隱藏水印信號(hào),而在圖像較復(fù)雜處隱藏水印信號(hào)。它的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)載體影響很小,計(jì)算速度較快,隱藏的信息較多,且適合多種媒體。缺點(diǎn)是魯棒性較差,抗幾何變形,噪聲和有損壓縮等常見(jiàn)信號(hào)處理能力較差。但這一特點(diǎn)可用于嵌入脆弱水印?？沼虻牡湫退惴?最低有效位算法(LSB)水印算法和Patchwork水印算法[6]。變換域算法等借鑒擴(kuò)頻通信技術(shù)[7],把水印擴(kuò)展到很多頻率段上,每個(gè)頻率段上的水印信息都小到不可檢測(cè)的程度。檢測(cè)時(shí),可以把這些水印信息集中起來(lái),得到一個(gè)較高能量的輸出；水印信息應(yīng)嵌入到載體數(shù)據(jù)中對(duì)人的感覺(jué)最重要的部分(如頻域的低頻部分)；水印信號(hào)應(yīng)由具有高斯分布的隨機(jī)實(shí)數(shù)序列組成。在變換域內(nèi)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)頻相對(duì)容易,而且容易利用人類(lèi)視覺(jué)特性,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)嵌入。與空域算法相比,變換域水印有如下優(yōu)點(diǎn):a、變換域水印算法通常有很好的魯棒性；b、變換域上嵌入的水印能量可以分布到空域的所有像素上,有利于水印(其中x=0,1,2…N-1)（公式2）其中a(u)由下式定義：（公式3）注：x為空域點(diǎn)的順序，f(x)為圖像的空域值，u為變換域點(diǎn)的順序，C(u)為變換域的值，a(u)為系數(shù)，N為采樣點(diǎn)數(shù)。b、二維DCT由下式定義：(其中u,v=0,1…N-1)（公式4）(其中x,y=0,1…N-1)（公式5）注：x、y為空域點(diǎn)坐標(biāo)位置，f(x,y)為空域點(diǎn)的值，u、v為變換域坐標(biāo)位置，C(u,v)為變換域值，a(u)、a(v)為系數(shù)，N為采樣點(diǎn)數(shù)。（2）水印的生成常用的數(shù)字水印一般具有兩種形式:一種是用密鑰生成的偽隨機(jī)序列,具有良好的統(tǒng)計(jì)特性；另一種是可識(shí)別的有意義的圖案或文字。但后者數(shù)據(jù)冗余太大,且易被攻擊者預(yù)測(cè),一般用二值圖像,使用灰度圖像則數(shù)據(jù)量太大,需預(yù)處理[14]。下面是一些水印信號(hào)生成的方法:a、偽隨機(jī)序列的生成以個(gè)人信息作為種子,采用一般隨機(jī)序列產(chǎn)生的方法,來(lái)生成偽隨機(jī)序列。這樣的隨機(jī)序列有可能被偽造。而利用混沌電路以初值作為密鑰,產(chǎn)生的確定的,類(lèi)似隨機(jī)的,非相關(guān)的,可再生的混沌序列,既非周期又不收斂,而且對(duì)初始值有極敏感的依賴(lài)性?；煦绾瘮?shù)還具有伸長(zhǎng)和折回的性質(zhì),故具有不可預(yù)測(cè)性。例如用Logistic方程等產(chǎn)生的序列。b、水印置亂水印信號(hào)在嵌入前采用某種變換,改變每個(gè)像素的空間位置,即消除像素的空間相關(guān)性。置亂后的水印能更均勻地分布于載體中,可提高水印的魯棒性,同時(shí)使水印的保密性更強(qiáng)。c、灰度水印壓縮。水印嵌入的討論在實(shí)際應(yīng)用中,圖像經(jīng)過(guò)二維DCT變換之后,DC直流分量及AC交流分量的中頻部分集中了圖像的大部分能量[15]。人眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)DCT系數(shù)的低頻部分也相對(duì)敏感。因此一般來(lái)說(shuō),不能使低頻部分有大的改變；另一方面,高頻系數(shù)在JPEG壓縮中將受到很大的影響。所以,一般將水印加入DCT系數(shù)的中頻部分[16]。另外，DCT變換處理起來(lái)速度較慢，在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)受到一些限制，所以最好采用一種DCT的快速算法進(jìn)行處理。為了提高魯棒性，應(yīng)對(duì)帶嵌入的水印在嵌入之前進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，例如先將帶嵌入的水印之亂，再將其嵌入，以提高其抗攻擊性。又如，確保在一些有意或無(wú)意的攻擊下，2個(gè)位置DCT系數(shù)大小關(guān)系不會(huì)改變，當(dāng)2個(gè)DCT系數(shù)的差值較小時(shí),做增大處理；同時(shí),當(dāng)引起圖像降質(zhì)問(wèn)題的差值較大時(shí)，做減小處理[17]。在DCT域嵌入水印后，進(jìn)行反變換，即可輸出嵌入了水印的圖像。1.3本文的主要研究?jī)?nèi)容本文主要完成以下內(nèi)容：第一章介紹數(shù)字水印的基本內(nèi)容，基本原理，發(fā)展歷程，現(xiàn)階段的發(fā)展?fàn)顩r，以及未來(lái)的發(fā)展方向，介紹離散余弦變換的基本思想與方法。第二章提出實(shí)現(xiàn)課題所要求任務(wù)的基本框圖，明確各模塊的基本功能及所要完成的任務(wù)。第三章提出基于DCT域數(shù)字水印嵌入的一般流程，編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)水印的嵌入，并對(duì)隱性和顯性水印的嵌入結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。第四章提出基于DCT域數(shù)字水印提取的一般流程，編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)隱性和顯性水印的提取，并對(duì)隱性和顯性水印的提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。第五章對(duì)本課題所實(shí)現(xiàn)的數(shù)字水印進(jìn)行魯棒性測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行討論。第六章給出畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程中所得到結(jié)論。2數(shù)字水印的基本原理2.1DCT域數(shù)字水印嵌入原理嵌入可見(jiàn)水印的原理框圖如圖嵌入可見(jiàn)水印的原理框圖如圖1所示。首先對(duì)原圖像進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理的結(jié)果進(jìn)行DCT變換，與此同時(shí)，將水印圖像進(jìn)行DCT變換，并將變換的結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理。然后，將水印圖像的變換域的值疊加到原圖像的變換域的指定頻段，可見(jiàn)水印與不可見(jiàn)水印的嵌入位置的選擇不同。之后再進(jìn)行DCT反變換，即可輸出一幅嵌入可見(jiàn)水印后的圖像。其中預(yù)處理部分不是必須的，對(duì)原圖像進(jìn)行預(yù)處理的目的是提高處理速度，對(duì)水印圖像的預(yù)處理是提高水印的保密性。且預(yù)處理的位置也不是固定的，對(duì)水印圖像的預(yù)處理如果放在DCT變換之后，則對(duì)變換域進(jìn)行置亂，如果放在DCT變換之前，則是對(duì)水印圖像的空域進(jìn)行置亂。圖1可見(jiàn)水印嵌入的原理框圖原圖像預(yù)處理（進(jìn)行縮放）水印圖像預(yù)處理（置亂）DCT變換DCT域疊加嵌入DCT變換DCT反變換2.2DCT域數(shù)字水印提取原理水印提取的原理框圖如圖2所示，首先將嵌入水印后的圖像進(jìn)行離散余弦變換，與此同時(shí)將原圖像也進(jìn)行離散余弦變換，然后將兩幅圖像變換后輸出的DCT域的結(jié)果進(jìn)行相減，此時(shí)相減后得到的結(jié)果需要進(jìn)行位置調(diào)整才能在經(jīng)過(guò)后面的反變換后輸出正常的水印圖像。例如如果嵌入時(shí)選擇的是中低頻嵌入，即嵌入不可見(jiàn)水印，那么相當(dāng)于是把水印圖像DCT域的整體放在了原圖像中低頻以上的區(qū)域，這樣，相減后水印圖像的DCT域不是從零頻開(kāi)始的，而是從中低頻開(kāi)始向后延續(xù)的，所以需要經(jīng)過(guò)位置調(diào)整將相減后的結(jié)果調(diào)整至從零頻開(kāi)始。圖2提取數(shù)字水印的原理框圖嵌入水印的圖像原圖像DCT變換DCT域相減提取DCT變換DCT反變換位置調(diào)整2.3本章小結(jié)本章簡(jiǎn)述了基于本章簡(jiǎn)述了基于DCT域數(shù)字水印的基本原理，包括水印嵌入原理與水印提取原理。同時(shí)提出了基于DCT域數(shù)字水印的原理框圖，包括嵌入原理框圖和提取原理框圖。3數(shù)字水印的嵌入設(shè)計(jì)3.1DCT域數(shù)字水印嵌入流程將原圖像與帶嵌入圖像變?yōu)榛叶葓D像完成一行疊加？對(duì)灰度圖像進(jìn)行DCT變換在原圖像DCT域的指定位置按每行從左到右的順序?qū)⑺〉腄CT域的值疊加上去換行完成所有行列疊加？結(jié)束是開(kāi)始否否是圖3可見(jiàn)水印嵌入流程圖圖3是數(shù)字水印嵌入的流程圖。程序開(kāi)始后首先將原圖像與水印圖像進(jìn)行灰度處理，這是因?yàn)椴噬珗D像的空域所對(duì)應(yīng)是三個(gè)二維數(shù)組，每一個(gè)二維數(shù)組對(duì)應(yīng)于彩色圖像一個(gè)基色，而經(jīng)過(guò)灰度處理后的圖像只有一個(gè)二維數(shù)組，這樣就避免了對(duì)彩色圖像的三個(gè)基色分別進(jìn)行討論，后續(xù)只需對(duì)單一的灰度圖像的一個(gè)二維數(shù)組進(jìn)行處理。之后對(duì)兩幅灰度圖像進(jìn)行離散余弦變換，將水印圖像的DCT域的值按照先行后列的順序疊加到原圖像的DCT域，此時(shí)完成水印的嵌入。當(dāng)然，在完成嵌入后還要進(jìn)行離散余弦反變換，輸出嵌入水印后的圖像的空域值，繼而輸出一幅嵌入了水印后的圖像。3.2水印嵌入的結(jié)果3.2.1不可見(jiàn)水印嵌入不可見(jiàn)水印的嵌入算法如圖4與圖5所示。根據(jù)人眼對(duì)不同頻率光的敏感程度不同的特點(diǎn)，同時(shí)考慮到圖像壓縮后對(duì)高頻分量的影響較大這個(gè)因素，選擇人眼較不敏感的中低頻段進(jìn)行水印嵌入，而沒(méi)有選擇人眼同樣不敏感的中高頻段和高頻段，這樣既保證了水印的不可見(jiàn)性，同時(shí)還避免了在圖像壓縮時(shí)對(duì)水印的損傷。另外，在中低頻嵌入時(shí)，嵌入起點(diǎn)的選擇也能使水印帶有一定的保密性，因?yàn)橹挥星度胝卟胖浪∈菑哪囊活l率點(diǎn)開(kāi)始嵌入的，所以也就只有潛入者才能知道該從哪一頻率點(diǎn)開(kāi)始提取水印。首先按照?qǐng)D4所示的方法進(jìn)行預(yù)嵌入，將水印DCT域的值保存在一個(gè)全零的數(shù)組的中低頻段，該全零數(shù)組的大小要與原圖像的DCT域的大小相同。在保存時(shí)，當(dāng)遇到既不是行尾也不是列尾元素時(shí)，按照先行后列的順序進(jìn)行保存。如果是全零數(shù)組行尾，則在執(zhí)行換行動(dòng)作后，指向全零數(shù)組下一行的行首繼續(xù)保存。當(dāng)執(zhí)行到水印圖像DCT域的最后一個(gè)元素時(shí)保存結(jié)束。在正式嵌入時(shí)如圖5所示，只需將已經(jīng)包含了水印DCT域信息的數(shù)組直接疊加到原圖像的DCT域即可。圖6是經(jīng)灰度處理后的原圖像，圖7是水印圖像，圖8是嵌入了不可見(jiàn)水印后的圖像。3.2.2可見(jiàn)水印嵌入不可見(jiàn)水印的嵌入算法如圖9與圖10所示。由于人眼對(duì)低頻分量的光較為敏感，所以選擇低頻段進(jìn)行水印嵌入。在嵌入時(shí)，首先按照?qǐng)D9所示的方法進(jìn)行預(yù)嵌入，將水印DCT域的值保存在一個(gè)全零的數(shù)組的低頻段，該全零數(shù)組的大小要與原圖像的DCT域的大小相同。在保存時(shí)，當(dāng)遇到既不是行尾也不是列尾元素時(shí)，按照先行后列的順序進(jìn)行保存。如果是全零數(shù)組行尾，則在執(zhí)行換行動(dòng)作后，指向全零數(shù)組下一行的行首繼續(xù)保存。當(dāng)執(zhí)行到水印圖像DCT域的最后一個(gè)元素時(shí)保存結(jié)束。在正式嵌入時(shí)如圖10所示，只需將已經(jīng)包含了水印DCT域信息的數(shù)組直接疊加到原圖像的DCT域即可?？梢?jiàn)水印的嵌入結(jié)果如圖11所示。圖9不可見(jiàn)水印的預(yù)嵌入+=c包含水印DCT域信息的數(shù)組b水印DCT域的值a全零數(shù)組+= a原圖像DCT域的值 b包含水印DCT域信息的數(shù)組 c水印嵌入后的圖像圖10不可見(jiàn)水印的預(yù)嵌入3.2.3嵌入所得結(jié)果對(duì)比在完成上述不可見(jiàn)與可見(jiàn)水印的嵌入后，對(duì)比圖8和圖11可以明顯的看出不可見(jiàn)水印與可見(jiàn)水印的區(qū)別。在圖8所示的嵌入不可見(jiàn)水印后的結(jié)果中，看不出水印圖像，而在圖11所示的嵌入可見(jiàn)水印后的結(jié)果中可以明顯的看到水印圖像。另外，對(duì)比圖6與圖8可以看到，嵌入不可見(jiàn)水印后的圖像與原圖像無(wú)明顯區(qū)別，這是由于經(jīng)過(guò)離散余弦變換后，原圖像的能量集中到了幾個(gè)低頻分量系數(shù)上，中低頻以上的頻段所包含的圖像能量較少，而在嵌入不可見(jiàn)水印時(shí)，正是在原圖像的中低頻分量疊加水印圖像的DCT域值，所以對(duì)含有原圖像較多信息的低頻區(qū)域的影響不大。3.3本章小結(jié)本章首先敘述了基于DCT域數(shù)字水印嵌入的一般原理，其中對(duì)不可見(jiàn)和可見(jiàn)水印的嵌入原理分別進(jìn)行了說(shuō)明。然后給出了基于DCT域水印嵌入的一般流程。最后，在前面的基礎(chǔ)上，完成了不可見(jiàn)與可見(jiàn)水印的嵌入，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析說(shuō)明。圖11嵌入可見(jiàn)水印后的圖像4數(shù)字水印的提取設(shè)計(jì)4.1DCT域數(shù)字水印提取流程提取數(shù)字水印的流程圖如圖12所示。程序開(kāi)始執(zhí)行后，首先讀取嵌入水印后的圖像與原圖像。讀取成功之后對(duì)兩者進(jìn)行灰度變換，使兩幅圖像成為簡(jiǎn)單的灰度圖像，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行離散余弦變換，得到兩幅灰度圖像所對(duì)應(yīng)的變換域的值。將嵌入水印后的圖像的DCT域的值減去原圖像的DCT域的值，相減后得到的是水印圖像所對(duì)應(yīng)的DCT域的值，但此時(shí)得出的水印圖像的DCT域的值可能并不是從零頻開(kāi)始向后延續(xù)的，所以需要進(jìn)行相應(yīng)的位置調(diào)整，才能輸出正常的水印圖像。將調(diào)整后的結(jié)果進(jìn)行DCT反變換，得到空域上的水印圖像。其中位置調(diào)整這一步不是必需的，如果水印不是從零頻開(kāi)始嵌入的，那么在提取時(shí)需要進(jìn)行相應(yīng)的位置調(diào)整。假如水印就是從零頻開(kāi)始嵌入的，那么相減提取后的結(jié)果也是從零頻開(kāi)始的，這樣就不再需要進(jìn)行位置調(diào)整。用嵌入水印圖像的DCT域的值減去原圖像的DCT域的值開(kāi)始讀取嵌入水印后的圖像與原圖像將相減后的結(jié)果調(diào)整到從零頻開(kāi)始對(duì)調(diào)整后的結(jié)果進(jìn)行DCT反變換對(duì)灰度圖像進(jìn)行DCT將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像結(jié)束圖12提取水印流程圖可見(jiàn)水印的提取算法示意圖如圖16所示，在嵌入可見(jiàn)水印后的圖像的DCT域上減去原圖像的DCT域的值，等到的是水印圖像的DCT域的值。為了說(shuō)明方便，圖16的水印圖像是從零頻開(kāi)始的，如果相減后的結(jié)果是從低頻開(kāi)始的，那么如前所述要進(jìn)行相應(yīng)的位置調(diào)整。圖17是提取出的水印圖像。4.2.3提取所得結(jié)果對(duì)比不可見(jiàn)水與印可見(jiàn)水印的提取結(jié)果如圖15和圖17所示。圖15是不可見(jiàn)水印的提取結(jié)果，在提取過(guò)程中，為了使水印圖像顯示清晰，提取時(shí)使用了中值濾波，并對(duì)圖像進(jìn)行了銳化。在圖15所提取得到的水印圖像中，圖像有一些模糊，這是由于經(jīng)過(guò)離散余弦變換后，原圖像能量的大部分都集中到了低頻分量的幾個(gè)系數(shù)上，中低頻及以上的分量包含的能量較少，這時(shí)在往中低頻疊加水印信息，對(duì)原圖像的影響較大。另外，在后續(xù)存儲(chǔ)嵌入水印后的圖像時(shí)有一步四舍五入的過(guò)程，這樣當(dāng)頻域相減提取水印時(shí)，由于原圖像中低頻段本身所包含的能量就較少，加上四舍五入造成的誤差，導(dǎo)致相減后的頻域值與水印圖像的頻域值出現(xiàn)偏差。而在圖17看到的一幅提取出的清晰水印，這是因?yàn)榭梢?jiàn)水印嵌入到了能量較為集中的低頻段，再往上疊加水印信息對(duì)原圖像的頻域影響不大，即使在存儲(chǔ)時(shí)進(jìn)行四舍五入，也不會(huì)造成相對(duì)于原圖像的誤差，所以嵌入可見(jiàn)水印后的圖像頻域與原圖像頻域相減后，可以提取出清晰的水印圖像。圖17中水印圖像底色的變化是由于MATLAB軟件中imshow函數(shù)的顯示范圍所致，但這并不影響結(jié)果。4.3本章小結(jié)本章首先敘述了基于DCT域數(shù)字水印提取的一般原理，其中對(duì)不可見(jiàn)水印和可見(jiàn)水印的提取原理分別進(jìn)行了說(shuō)明。然后給出了基于DCT域水印提取的一般流程。最后，在前面的基礎(chǔ)上，完成了不可見(jiàn)與可見(jiàn)水印的提取，同時(shí)對(duì)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比和分析，并對(duì)影響提取結(jié)果的因素進(jìn)行了分析。5魯棒性分析數(shù)字水印的魯棒性是指在經(jīng)歷多種無(wú)意或有意的信號(hào)處理過(guò)程后，數(shù)字水印仍能保持部分完整性并能被準(zhǔn)確鑒別?？赡艿男盘?hào)處理過(guò)程包括信道噪聲及有損壓縮編碼等[18]。5.1抗噪聲測(cè)試噪聲是信號(hào)處理中不可避免的負(fù)面因素，圖像處理作為數(shù)字信號(hào)處理的一種，也必須考慮噪聲所帶來(lái)的負(fù)面影響。大量的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字圖像受離散的脈沖、椒鹽噪聲和零均值的高斯噪聲的影響較嚴(yán)重。本文中的抗噪聲測(cè)試主要從椒鹽噪聲，高斯噪聲這兩種圖像處理中最常見(jiàn)的噪聲來(lái)研究[19]。圖18是抗噪聲測(cè)試的系統(tǒng)框圖。經(jīng)過(guò)嵌入程序處理后，水印被嵌入到原圖像中，然后對(duì)嵌入了水印的圖像加入噪聲，之后再?gòu)募尤肓嗽肼暤膱D像中提取水印。嵌入水印后的圖像 加入噪聲 提取水印圖18噪聲測(cè)試的系統(tǒng)框圖5.1.1椒鹽噪聲測(cè)試椒鹽噪聲主要是由于自然界中存在的干擾源引起的，在進(jìn)行椒鹽噪聲測(cè)試時(shí)，運(yùn)用了MATLAB圖像工具箱中的imnoise函數(shù)，函數(shù)格式為imnoise(I,'salt&pepper',d)，其中d是參數(shù)，d的選擇如表格1所示。輕度噪聲的參數(shù)一律選為0.02，模擬受到一般噪聲影響的情況；重度噪聲測(cè)試時(shí)的參數(shù)d取為0.25，模擬受到嚴(yán)重噪聲影響時(shí)的情況。表格1椒鹽噪聲測(cè)試參數(shù)選擇輕度噪聲重度噪聲可見(jiàn)水印0.020.25不可見(jiàn)水印0.020.25圖19對(duì)嵌入不可見(jiàn)水印后的圖像加入輕度椒鹽噪聲圖20從圖19中提取出的結(jié)果圖21對(duì)嵌入不可見(jiàn)水印后的圖像加入重度椒鹽噪聲圖22從圖21中提取出的結(jié)果圖23對(duì)嵌入可見(jiàn)水印后的圖像加入輕度椒鹽噪聲圖25對(duì)嵌入可見(jiàn)水印后的圖像加入重椒鹽噪聲圖24從圖23中提取出的結(jié)果圖26從圖25中提取出的結(jié)果抗噪聲性能測(cè)試如圖19至圖26所示。圖19和圖23是分別對(duì)嵌入不可見(jiàn)水印和嵌入可見(jiàn)水印的圖像加入輕度噪聲攻擊后的結(jié)果，其中的椒鹽噪聲強(qiáng)度為0.02，模擬的是一般的噪聲強(qiáng)度。圖20和圖24是從輕度噪聲攻擊的圖像中提取出來(lái)的結(jié)果。圖21和圖25是加入重度噪聲攻擊后的嵌入水印圖像，椒鹽噪聲強(qiáng)度為0.25，模擬受到嚴(yán)重噪聲影響時(shí)的情況。圖22和圖26是從重度噪聲攻擊后的圖像中提取出來(lái)的水印?？紤]到噪聲對(duì)可見(jiàn)水印與不可見(jiàn)水印的影響機(jī)理相同，下面只以不可見(jiàn)水印為例進(jìn)行說(shuō)明。通過(guò)對(duì)比圖19和圖21可以看到，噪聲強(qiáng)度的增強(qiáng)使圖像變得模糊，圖21所示的圖像已經(jīng)明顯變得模糊不清。另外對(duì)比圖20和圖22，可以得出隨著噪聲強(qiáng)度的增加，提取出來(lái)的水印也變得越來(lái)越模糊，圖22中的有些文字已經(jīng)變得模糊，但仍可以分辨出來(lái)。所以可以得出，水印即使在嚴(yán)重椒鹽噪聲的環(huán)境下，仍然可以分辨出來(lái)。5.1.2高斯噪聲測(cè)試高斯噪聲是最常遇到的一種噪聲，本文所采用的是較為常見(jiàn)的均值為零的高斯白噪聲。測(cè)試時(shí)使用了MATLAB圖像處理工具箱中的imnoise函數(shù)，函數(shù)格式為imnoise(I,'gaussian',m,v)，其中的m、v是參數(shù)，m是噪聲均值，v是噪聲強(qiáng)度。由于選擇的是均值為零的高斯白噪聲，所以m取值為0，v的選擇如表格2所示。輕度噪聲測(cè)試時(shí)，參數(shù)v選擇0.01，模擬輕度的高斯噪聲干擾；重度噪聲測(cè)試時(shí)，參數(shù)v取0.1，模擬受到嚴(yán)重的高斯噪聲干擾。表格2高斯噪聲測(cè)試參數(shù)選擇輕度噪聲重度噪聲可見(jiàn)水印0.010.1不可見(jiàn)水印0.010.1圖27在嵌入不可見(jiàn)水印后的圖像中加入輕度高斯噪聲圖28從圖27中提取出的結(jié)果圖29在嵌入不可見(jiàn)水印后的圖像中加入重度高斯噪聲圖30從圖29中提取出的結(jié)果圖31在嵌入可見(jiàn)水印后的圖像中加入輕度高斯噪聲圖33在嵌入可見(jiàn)水印后的圖像中加入重度高斯噪聲圖32從圖31中提取出的結(jié)果圖34從圖33中提取出的結(jié)果抗高斯噪聲性能測(cè)試如圖27至圖34所示。本文所采用的是較為常見(jiàn)的均值為零的高斯白噪聲。圖27和圖31是在嵌入水印后的圖像中加入輕度高斯噪聲，噪聲強(qiáng)度為0.01，模擬輕度的高斯噪聲干擾。圖28和圖32是從加入輕度高斯噪聲的圖像中提取出的水印。圖29和圖33是在嵌入水印后的圖像中加入重度高斯噪聲，噪聲強(qiáng)度為0.1，模擬受到嚴(yán)重的高斯噪聲干擾。圖30和圖34是從加入重度高斯噪聲的圖像中提取出的結(jié)果。如前所述，由于噪聲對(duì)可見(jiàn)水印與可見(jiàn)水印的影響機(jī)理相同，所以還以不可見(jiàn)水印為例。對(duì)比圖27和圖29可以看出，隨著高斯噪聲強(qiáng)度的增加，圖像變得越來(lái)越模糊。對(duì)比圖28和圖30可以看出，噪聲強(qiáng)度越大，提取出的水印也越來(lái)越模糊，但在嚴(yán)重高斯噪聲的情況下，水印仍然可以分辨。5.2抗壓縮測(cè)試在實(shí)際應(yīng)用中，為了節(jié)省數(shù)字圖像的存儲(chǔ)空間，不可避免的要對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行壓縮，所以有必要考慮圖像在嵌入水印后的抗壓縮性能，使數(shù)字水印具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值[20]。圖35是抗壓縮測(cè)試的原理框圖。嵌入水印后的圖像圖像壓縮提取水印圖35抗壓縮測(cè)試的原理框圖圖36和圖39是從壓縮比為50%的圖像中提取出來(lái)的水印，圖37和圖40是從壓縮比為25%的圖像中提取的水印，圖38和圖41是從壓縮比為15%的圖像中提取的水印。橫向?qū)Ρ瓤梢?jiàn)水印的三幅圖可以看出，壓縮比越小提取出的水印越模糊。這是由于，圖像壓縮時(shí)首先被壓縮的是包含圖像能量較小的高頻分量，這樣可以盡可能的保留原圖像的大部分信息，而不可見(jiàn)水印是嵌入在圖像DCT域的中低頻段上的，所以在壓縮圖像的過(guò)程中，當(dāng)壓縮比較大時(shí)，圖像的中低頻段的信息不會(huì)嚴(yán)重丟失，不可見(jiàn)水印也就不會(huì)嚴(yán)重受損；隨著壓縮比的減小，圖像將被嚴(yán)重壓縮，中低頻段的部分信息將被丟掉，從而不可見(jiàn)水印的部分信息也將隨之丟失，所以隨著壓縮比的減小，提取出的不可見(jiàn)水印變得模糊。作為對(duì)比，列出了三幅可見(jiàn)水印在相同壓縮比下的提取結(jié)果?？梢钥吹?，由于可見(jiàn)水印是從零結(jié)論本文分析了基于DCT域數(shù)字水印的一般原理，提出了水印嵌入與提取的一般流程，探討了可見(jiàn)水印和不可見(jiàn)水印的嵌入與提取方法，成功實(shí)現(xiàn)了基于DCT域數(shù)字水印的嵌入和提取，并對(duì)水印的魯棒性進(jìn)行了測(cè)試與分析。本文的主要結(jié)論如下：1.在嵌入時(shí)，可見(jiàn)水印與不可見(jiàn)水印的區(qū)別在于水印嵌入的位置不同，可見(jiàn)水印是嵌入在圖像的低頻段，不可見(jiàn)水印是嵌入到圖像的中低頻段，因此，提取不可見(jiàn)水印一定需要進(jìn)行位置調(diào)整，可見(jiàn)水印如果是從零頻開(kāi)始嵌入則不需要進(jìn)行位置調(diào)整，如果不是則同樣需要進(jìn)行位置調(diào)整。2.由于圖像的能量主要集中在DCT域的低頻段，所以將水印嵌入到圖像的低頻段對(duì)其的影響較小，提取出的結(jié)果也比較好。3.在進(jìn)行抗噪聲測(cè)試和抗壓縮測(cè)試時(shí)，可見(jiàn)水印的抗噪聲性能優(yōu)于不可見(jiàn)水印。究其原因主要是因?yàn)閳D像能量的大部分集中在了低頻段，另外，在圖像壓縮時(shí)中低頻段比低頻段更容易被壓縮。隨著數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)需求的不斷擴(kuò)大，數(shù)字水印技術(shù)已成為保護(hù)數(shù)字版權(quán)的一種趨勢(shì)。而基于DCT域的數(shù)字水印技術(shù)由于其簡(jiǎn)單易行、便于操作等的優(yōu)點(diǎn)，成為目前使用較為廣泛的一種數(shù)字水印，并且今后將有著十分廣闊的應(yīng)用前景。參考文獻(xiàn)Langelaar,G.,I.SetyawanandR.Lagendijk."WatermarkingDigitalImageandVideoData:AState-of-ArtOverview"IEEESignalProcessingMagazine[J],2000,17(5):20-46.向德生,楊格蘭,熊岳山.數(shù)字水印技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2005,26(2):326-328,334李永全.基于MATLAB的DCT域數(shù)字水印技術(shù)實(shí)現(xiàn)[J].信息技術(shù),2005,(4):66-71胡彥，陳昭.MATLAB在數(shù)字水印中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程，2003,(7):184-186周熠.數(shù)字水印及其方法研究[J].通信技術(shù),2003,(10):124-125許文麗.基于版權(quán)保護(hù)的圖像數(shù)字水印研究[D].西安電子科技大學(xué)，2007:29-31杜江.信息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)研究[D].西安電子科技大學(xué)，2001:60-68Ejima,M.andA.Myazaki."Ontheevaluationofperformanceofdigitalwatermarkinginthefrequencydomain"[C].Proc.oftheIEEEInt.Conf.onImageProcessing,2001,2:546-549.任曉揚(yáng),韓勇.基于DCT數(shù)字水印算法的Matlab實(shí)現(xiàn)[J].儀器儀表用戶(hù),2009,(1)：116-117黃曉,李純厚,李毅.基于DCT數(shù)字水印的Matlab仿真實(shí)現(xiàn)[J].電子技術(shù)，2008,(11)：58-59歐陽(yáng)琦,李炳法,林春薔,龐堅(jiān),高東妮.基于DCT域的圖像數(shù)字水印技術(shù)[J].信息技術(shù),2005,(9):20-23徐奔.基于MATLAB的DCT域數(shù)字圖像水印技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)安全,2003,(8):35-37楊帆等.數(shù)字圖像處理與分析[M].北京航空航天大學(xué)出版社，2007:49-50曹華.圖像和視頻水印嵌入新方法研究[D].華中科技大學(xué)，2006:30-35Nikolaidis,A.andI.Pitas."AsymptoticallyoptimaldetectionforadditivewatermarkingintheDCTandDWTdomains"[C].IEEETrans.ImageProcessing,2003,2(10):563-571.徐先傳,張琦.一種基于DCT域的數(shù)字水印方案研究[J].微計(jì)算機(jī)信息,2007,(12):59-61徐金東,黎洪松,倪夢(mèng)瑩.一種基于關(guān)系的DCT域數(shù)字水印改進(jìn)算法[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,(1):57-59曾高榮.數(shù)字水印的魯棒性評(píng)測(cè)建模和算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Y1=imread('Img0021.jpg'); %原圖像 Y2=imread('SYM.bmp'); %待嵌入的水印圖像figure(1);subplot(2,1,1);imshow(Y1); subplot(2,1,2);imshow(Y2); G1=rgb2gray(Y1); %將彩色圖像變成灰度圖像G2=rgb2gray(Y2);figure(2);subplot(2,1,1);imshow(G1); subplot(2,1,2);imshow(G2); D1=dct2(G1); %進(jìn)行DCT變換D2=dct2(G2);%嵌入水印[x,y]=size(D1);%求出原圖像DCT域的數(shù)組的行列數(shù)[m,n]=size(D2);%求出帶嵌入水印DCT域的數(shù)組的行列數(shù)x1=round(x/300);%假設(shè)前1/300后為中低頻D0=zeros(x,y);%創(chuàng)建全零數(shù)組，為嵌入水印做準(zhǔn)備i=1;%i為待嵌入水印的變換域的行坐標(biāo)，初始值為1j=1;%j為待嵌入水印的變換域的列坐標(biāo)，初始值為1foru=x1:1:xforv=1:1:yD0(u*x+v)=D2(i,j); %將水印DCT域的值寫(xiě)到零數(shù)組的中頻段，為把水印%嵌入原圖的中頻段做準(zhǔn)備 ifj==n %j=n時(shí)表示到達(dá)了一行的行尾ifi==m%i=m表示到達(dá)了最后一列break;%j=n并且i=m時(shí)代表到達(dá)了最后一個(gè)元素，退出內(nèi)層循環(huán)else %若不是最后一個(gè)元素，僅是行尾，但不是列尾j=1; %列指向列首i=i+1;endelse%行指向下一行j=j+1; endend%不是一行的末尾元素，則指向下一個(gè)元素ifj==n&&i==m%既是列尾，又是行尾break;%則為最后一個(gè)元素，退出外層循環(huán)endend OD=D0*0.3+D1; %包含水印頻域信息的零數(shù)組與原圖像的變換域相疊加，0.3為衰減數(shù)。%寫(xiě)入文件O=idct2(OD);UO=uint8(round(O)); %轉(zhuǎn)換為無(wú)符號(hào)整數(shù)，為保存嵌入水印后的圖像做準(zhǔn)備imwrite(UO,'001.jpg','jpg')%將嵌入水印后的圖像寫(xiě)入文件保存附錄B以下是不可見(jiàn)水印的提取程序，由于基本原理相同，只是提取的位置有所不同，所以省去了可見(jiàn)水印的提取程序。%水印的提取前的準(zhǔn)備clc;clear; Y1=imread('Img0021.jpg'); %原圖像 Y2=imread('001.jpg'); %已嵌入水印后的圖像 G1=rgb2gray(Y1); %將彩色圖像變成灰度圖像G2=Y2; D1=dct2(G1); %進(jìn)行DCT變換D2=dct2(G2);%提取水印D0=D2-D1;%頻域相減，提取水印[x,y]=size(D0); %求出相減后的行列數(shù)[m,n]=size(D3); %求出水印DCT域的行列數(shù)x1=round(x/300); %只有嵌入者知道水印是從何處開(kāi)始嵌入的u=x1;%u是水印提取后在頻域的行起點(diǎn)位置v=1; %v是提取后在頻域的列號(hào)，初始值為1 OD=zeros(m,n); %構(gòu)建與水印的變換域相同大小的零數(shù)組，用來(lái)裝載水印fori=1:1:mforj=1:1:n OD(i,j)=D0(u*x+v).*3.4; %將處于中頻的水印調(diào)整到從零頻開(kāi)始，并增強(qiáng)ifv==yv=1; %如果為最后一列，換行u=u+1;else v=v+1; %如果不是最后一列，不換行，但要指向下一行 end %因?yàn)樵瓐D的變換域一定大于水印的變換域，所以不會(huì)出現(xiàn)最后一%行最后一列的情況endendO=idct2(OD);h=fspecial('average',[44]);%均值濾波O=imfilter(O,h);h=fspecial('unsharp',0.3);%銳化O=imfilter(O,h,'replicate');imshow(O,[0,255]);

畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。對(duì)本研究提供過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。作者簽名：日期：指導(dǎo)教師簽名：日期：使用授權(quán)說(shuō)明本人完全了解大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）