数字图像课设——数字水印

数字图像处理课程设计报告课设题目：数字水印学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程班级：姓名：学号：指导教师：2013年12月27日目录一.课程设计任务.......................................................................................................1二.课程设计原理及设计方案...................................................................................2三.课程设计的步骤和结果.....................................................................................10四.课程设计总结.....................................................................................................18五.设计体会.............................................................................................................20六.参考文献.............................................................................................................21哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-1-一.课程设计任务设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，通过提取水印信息确认作品版权。通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求，设计水印算法。（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。（2）、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。（3）、能够显示水印嵌入前后的载体图像。（4）、能够显示嵌入与提取的水印。（5）、选择一种以上攻击方法，测试水印算法的鲁棒性等性能。哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-2-二.课程设计原理及设计方案2.1数字水印技术数字水印技术是一种将特制的不可见的标记,利用数字内嵌的方法隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中,用以证明原始作者对其作品的所有权,并作为鉴定、起诉非法侵权的证据,同时通过对水印的探测和分析,验证数字信息的完整可靠性,从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。数字水印是永久镶嵌在其它数据(宿主数据)中具有可鉴别性的数字信号或模式,而且不影响宿主数据的可用性。数字水印技术是利用人类视觉系统(HVS)的冗余,通过一定的算法在数字信息中加入不可见标记,但不影响数据的合理使用和价值,并且不能被人的知觉系统觉察到,起到证明作品的版权归属的作用。除非对数字水印具有足够的先验知识,任何破坏和消除水印的企图都将严重破坏图像质量。不同的应用对数字水印的要求不尽相同,一般认为数字水印应具有如下特点:安全性:数字水印中的信息应是安全的,难以被篡改或伪造,同时有较低的误检测率。只有被授权者能够检测、恢复和修改水印。能充分可靠地证明所有者对特定产品的所有权。隐形性:数字水印应是不可知觉的,即数字水印的存在不应明显干扰被保护的数据,不影响被保护数据的正常使用。密匙唯一性:不同的水印密匙不应产生相同的水印,即对于一种水印只有唯一的检测方法才能对其进行检测和抽取。稳健性(鲁棒性):指水印算法有较强的抗攻击能力,即水印信息经过一些常见的改变后仍具有较好的可检测性。这些改变包括常见的图像处理、几何变换和几何失真等。自恢复性:即水印信息经过一些操作或变换后,可能会使原图产生较大的破坏,如果仅从留下的片段数据便能恢复出水印信息,而且恢复过程无须原始图像。哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-3-具有上述特点的水印才是严格意义上的数字水印,但由于对数字水印的定义尚未统一,许多文献中讨论的数字水印并不具备上述特点,或者仅具有部分上述特点。水印的生成：水印信号分为无意义水印信号和有意义水印信号两种。无意义水印信号的产生通常基于伪随机数发生器或混沌系统,产生的水印信号往往需要进一步的变换以适应水印嵌入算法的需要。有意义水印信号包括二值图像、灰度图像和彩色图像等。有意义的图像可以直接作为水印嵌入到载体数据中,但是为了增强水印的安全性,一般需要先对水印进行加密预处理,处理的方法包括使用m序列进行扩频、对水印信号进行位分解、利用图像的置乱对水印进行预处理等。数字水印生成过程的一般流程如下：图1：水印生成水印提取：水印的提取与检测是一个在有噪信道中弱信号的检测问题,最终目的在于判断水印信号是否存在或把水印提取出来。在对提取的水印和原始的水印进行判断和检测的过程中,可以通过输出一个0-1决策来判断水印有无。设C为相关检测函数,W为原始水印,W*为提取水印,K为密钥,d为决策阈值,则有:水印提取与检测过程的一般流程图如下哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-4-图2：水印提取2.2数字水印常用算法早期人们对数字水印的研究基本上都是基于空域的。空域水印算法是通过改变载体图像某些像素点的强度值/灰度值来嵌入水印信息，这些算法相对简单，实用性较强。由于空域算法比较形象直观，容易理解，且具有对遭受攻击的时间和空间位置的定位能力，因此空域算法主要是脆弱水印或半脆弱水印算法，鲁棒性水印相对较少。空域水印算法中比较典型的算法是最低有效位（LSB）。最低有效位算法LSB（LeastSignificantBit），其基本思想是用水印信息直接代替数字图像的最低位，水印信息通常是二值比特序列。Tirkel等人最先提出了基于LSB的数字水印算法。这种算法的优点是嵌入过程与提取过程都很简单且具有较好的不可见性和较大的信息隐藏量。但缺点也比较明显，由于最低有效位相对不重要，因此在其中嵌入的水印信息对噪声的抵抗能力差，而且易遭受攻击。与空域水印算法相比，随后发展起来的变换域水印算法更受青睐。变换域水印算法是通过改变变换域系数来嵌入水印信息。变换域水印算法相比空间域水印算法具有很多优点：在变换域中嵌入的水印信号能量可以分布到空间域的所有像素上，有利于保证水印的不可见性；可以更方便地将人类视觉系统（HVS）的某些特性结合到水印算法中；可与国际数据压缩标准（如JPEG2000和MPEG等）兼容，从而实现压缩域内的水印编码；鲁棒性比空域算法好，尤其对滤波、量化和压缩等攻击。实际上，变换域水印算法就是首先利用相应的变换方法（DFT、DCT、DWT等）将数字图像的空间域数据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，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哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-5-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，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。1996年Cox等人提出第一个变换域水印算法之后，其良好的性能备受关注，很多研究者开始研究不同变换域下的水印算法，包括离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）域等的数字水印算法。其实变换域水印算法并不局限于这三种变换，只要某种信号变换形式能够很好地隐藏数字水印信息，就可以运用到数字水印系统中。离散傅里叶变换（DFT）是利用图像的DFT的相位信息嵌入水印的方法，是线性系统分析的有力工具；而DWT法是利用小波变换将图像进行多分辨率分解，选择适当的小波系数嵌入水印。离散余弦变换（DCT），任何连续的实对称函数的傅立叶变换中只含有余弦项，因此余弦变换与傅立叶变换一样有明确的物理意义，DCT变换避免了傅立叶变换中的复数运算，它是基于实数的正交变换。通过DCT变换，对空间域的信号进行取样，然后把它们变换成一个等同的频率域表示形式。M*N二维DCT定义如下其中x，y是采样域的空间坐标值，u，v是变换域的坐标DCT反变换(IDCT)定义如下DCT是目前最常用的有损数字图像压缩系统。JPEG的核心与空域图像水哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-6-印相比，DCT域图像水印鲁棒性更强且与常用的图像压缩标准JPEG兼容，因而得到广泛的重视。一个简化的基于DCT的水印系统，在正向DCT后嵌入水印信息，再进行反向DCT变换，得到含有水印的图像。水印的提取也是在正向DCT之后进行。DCT变换类型算法的关键问题在于它忽略了算法实现时造成的数据损失。在不对DCT系数进行任何扰动的时候，对其做DCT变换，再做反DCT变换，它的值将落在各点数值的附近，误差很小，做少许的处理即可还原成原始数据。2.3水印的嵌入算法设CI是M*N大小的原始图像,SI是水印图像大小为P*Q,M和N分别是P和Q的偶数倍。把水印SI加载到图像CI中,算法分以下几步进行:(1)分块将CI分解为(M/8)*(N/8)个8*8大小的方块BCIm,n;同时,将SI也分解为(M/8)*(N/8)个方块BSIm,n,1=m=M/8,1=n=N/8。(2)DCT变换对每一个BCIm,n,进行DCT变换:DBCI’m,n=DCT(BCIm,n)。(3)加载水印,对每一个DBCI’m,n和BSIm,n,si为从DBCI’m,n的中频选出的加载的位置,对这两个系数按上述原则，根据水印信息进行比较，如果系数的绝对值相对大小不匹配水印信息，则强行对系数进行交换；ifi=0;make|P||Q|;elsemake|P||Q|;(4)逆DCT变换对以上得到的每一个DBCI’m,n,进行逆DCT变换:IDBCIm,n=IDCT(DBCI’m,n)。并将各方块IDBCIm,n合并为一个整图CI,即为加载了水印的新图像。2.4水印的提取算法水印提取的过程与嵌入相反，具体步骤为：哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-7-1）将待提取的图像进行分块并进行DCT变换；2）将记录位置的中频系数比较其相对大小，判定出隐藏的水印信息，形成一维序列；3）将提取的水印信息的一维序列重组成二维序列并形成恢复后的水印图像。2.5中频系数的选择由于DCT域的低频分量集中了图像中的大部分能量,通常系数值较大;而高频系数值容易受到攻击的影响,从而很难在不可感知性和鲁棒性之间作出折中。因此不选择置换DCT域的低频和高频系数，选择对中频系数进行置换来隐藏水印。下图FL，FM，FH分别为DCT系数的低、中、高频区域图3：DCT中高低频区域DCT后中频系数个数为22个,如图下图所示。若全部嵌入，则由于该算法在同一图像块中嵌入过多水印,这将使图像明显失真。另外该算法按之字形扫描后的十几个系数接近高频系数,易受攻击影响,降低水印的鲁棒性。为了克服上述缺陷，只在中频系数中选择典型的一组，即（1,3）和（1,3）为一组进行置换。哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告-8-图4：DCT中频区2.6彩色图像的水印添加及HSI模型为了对彩色图像进行水印嵌入而不影响视觉效果，而将图片由rgb模型转化为HIS模型，通过对I分量进行分离，DCT，水印添加，反DCT，组合的方式，合成彩色的添加水印后的图像。HSI〔Hue-Saturation-Intensity(Lightness),HSI或HSL〕颜色模型用H、S、I三参数描述颜色特性，其中H定义颜色的波长，称为色调；S表示颜色的深浅程度，称为饱和度；I表示强度或亮度当人观察一个彩色物体时，用色调、饱和度、亮度来描述物体的颜色。色调是描述纯色的属性(纯黄色、橘黄或者红色)；饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量；亮度是一个主观的描述