基于傅立葉變換的數(shù)字水印嵌入技術(shù)

1、基于傅立葉變換的數(shù)字水印嵌入技術(shù),指導(dǎo)教師 :楊曉蘋報告人:王一越,數(shù)字水印技術(shù)是什么?,數(shù)字水印技術(shù)是近年來提出的一種新型的版權(quán)保護(hù)手段.數(shù)字水印技術(shù)采用在圖像、音頻、視頻等數(shù)字產(chǎn)品中嵌入信息(可證明版權(quán)的信息)的方法來保護(hù)版權(quán)(進(jìn)行版權(quán)判別，只需提取這些信息即可).一般將嵌入的信息稱為水印,數(shù)字水印特性,可證明性 水印應(yīng)能為受版權(quán)保護(hù)的數(shù)字產(chǎn)品的歸屬提供可靠的證據(jù).不可感知性 人類的聽覺、視覺系統(tǒng)無法感知水印

2、(嵌入信息)的存在.,魯棒性 水印應(yīng)能承受常用的信號處理操作和惡意攻擊，即經(jīng)過信號處理和惡意攻擊后仍可正常提取水印.安全性 未經(jīng)授權(quán)者無法檢測出水印的存在.,數(shù)字水印理論框架,一個數(shù)字水印方案一般包括:水印的生成，水印的嵌入，水印的提取.水印的生成即產(chǎn)生一個適合證明版權(quán)的水印，并且有時需結(jié)合算法的特點(diǎn).(如生成一個偽隨機(jī)序列組成的水印，檢測時只需證明水印的有無，不需提取),水印的嵌入 水印的嵌入是按照一定的規(guī)

3、則，并根據(jù)生成的水印修改數(shù)字作品相應(yīng)值，達(dá)到嵌入水印的目的. 由修改值所在域可引出水印的兩類典型算法: 空域水印 通過直接修改原始數(shù)字作品空域相應(yīng)值. 變換域水印 通過修改原始數(shù)字作品變換域(DCT、DFT、DWT等)值.,水印的提取 水印的提取是水印嵌入的逆過程。這里不贅述了。根據(jù)水印提取所需條件可引出水印的一種分類方法。 明文水印 提取時需要原始數(shù)字作品 盲水印 提取時不需要原始

4、數(shù)字作品的任何信息 半盲水印 提取時需要部分原始信息(原始數(shù)字作品或水印的部分信息）,數(shù)字水印的攻擊,簡單攻擊 通過常用的數(shù)據(jù)處理(壓縮、濾波、加噪等)使提取水印發(fā)生失真，嚴(yán)重時無法提取。同步攻擊 即幾何攻擊，通過幾何變換(縮放、平移、旋轉(zhuǎn)等)破壞嵌入水印作品與水印檢測器的同步性，現(xiàn)有算法大部分無法抵抗此攻擊。,削去攻擊 通過分析嵌入水印數(shù)據(jù)，將嵌入水印數(shù)據(jù)分離為水印和無水印數(shù)據(jù)，然后拋棄水印，并嵌入自

5、己的水印達(dá)到非法使用的目的。混淆攻擊 通過生成偽原始數(shù)據(jù)和偽嵌入水印數(shù)據(jù)，來混淆含有真正水印的數(shù)字作品版權(quán)。,數(shù)字水印的評價標(biāo)準(zhǔn),峰值信噪比,歸一化相關(guān)系數(shù),在數(shù)字水印實(shí)驗(yàn)中 峰值信噪比用來衡量嵌入水印數(shù)據(jù)的失真程度。 歸一化相關(guān)系數(shù)計(jì)算提取水印與原始水印的相似度。,基于傅立葉域相關(guān)性檢測的 半盲水印,本算法結(jié)合了Arnold置亂方法、經(jīng)典相關(guān)性檢測方法，并在嵌入時采用嵌入兩個不相關(guān)偽隨機(jī)序列的方法，有效的提高了水印

6、的安全性和相關(guān)性檢測的準(zhǔn)確率。因?yàn)樘崛∷r需要原始水印尺寸信息，所以是半盲水印。,嵌入算法流程圖,嵌入算法步驟,子塊劃分 將原始圖像分成8×8的圖像子塊：對每一圖像塊進(jìn)行DFT變換 然后做FFT平移，使得低頻分量位于中間。,將二值水印用Arnold變換置亂 讀入一個二值水印并用Arnold變換方法置亂?；贏rnold變換的置亂方法將在后面介紹。產(chǎn)生兩個不相關(guān)的偽隨機(jī)序列 用MATLAB函

7、數(shù)rand獨(dú)立生成兩個偽隨機(jī)序列即可。,修改相應(yīng)幅度譜值 修改規(guī)則： 對稱修改 為了使修改后的傅立葉逆變換仍是實(shí)數(shù)，修改要滿足正對稱條件，即：,式中 為取復(fù)數(shù)的幅度， 為嵌入信息. 為圖像的行數(shù)與列數(shù)。,參照置亂后水印矩陣，水印矩陣元素值為‘0’和‘1’時，分別用前面產(chǎn)生的兩個不相關(guān)偽隨機(jī)序列之一與原始圖像塊(8×8)進(jìn)行乘性疊加.’0’，‘1’選擇不同偽隨機(jī)

8、序列即可。,abs_block(i,j)=abs_block(i,j)*(1+k*pn_sequence(ll)),abs_block(i,j)是經(jīng)過傅立葉變換的塊元素，k為嵌入強(qiáng)度，pn_sequence(ll)為產(chǎn)生的兩個不相關(guān)偽隨機(jī)序列之一。,疊加選取8×8幅度矩陣的中高頻部分， 前面已經(jīng)通過FFT平移將8×8矩陣的低頻移至矩陣中間，所以可通過下面的濾波矩陣選擇幅度譜的中高頻部分.,,濾波矩陣值為‘1’處對應(yīng)著

9、幅度矩陣中的需疊加的元素,對每一圖像塊進(jìn)行DFT逆變換得到嵌入水印圖像,提取算法流程圖,子塊劃分,提取算法前面的幾個步驟，子塊劃分、DFT變換、產(chǎn)生兩個不相關(guān)偽隨機(jī)序列與嵌入算法相同。這里不再贅述。計(jì)算嵌入水印幅度譜與兩個偽隨機(jī)序列的相關(guān)性，假設(shè)嵌入水印時置亂水印矩陣為’0’時疊加的是隨機(jī)序列A，為’1’時疊加的是隨機(jī)序列B，那么提取時如果嵌入水印幅度譜與隨機(jī)序列A的相關(guān)性大于其與B的相關(guān)性，那么這個位置嵌入的是水印矩陣’0’元素。

10、 計(jì)算相關(guān)性使用MATLAB提供的計(jì)算相關(guān)性的函數(shù)corr2。 將水印矩陣用Arnold變換進(jìn)行置亂得到提取水印。,Aronld變換,Arnold變換，又稱“貓臉”變換 對于一幅大小為N×N的圖像，有下述的Arnold變換 對數(shù)字圖像可用Arnold變換通過將圖像某坐標(biāo)點(diǎn)像素值移動到另一坐標(biāo)來達(dá)到圖像置亂的效果。,Aronld變換有這樣的性質(zhì)，當(dāng)?shù)氖褂肁ronld變換對圖像置亂，迭代一定次

11、數(shù)會重新得到置亂前圖像。本論文使用的二值水印圖像為40×40大小，置亂周期為30，即迭代的進(jìn)行30次Aronld變換將重新得到置亂前的水印圖像。,實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析,實(shí)驗(yàn)所用原始圖像為384*384*8b的lena灰度圖像.,實(shí)驗(yàn)所用水印圖像為40*40的二值圖像實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows XP，MATLAB 7.1,嵌入強(qiáng)度k=0.9時,PSNR=40.2813 NC=0.98837,不同嵌入強(qiáng)度實(shí)驗(yàn) 分別

12、測試了嵌入強(qiáng)度k為0.7、0.8、0.9、1.01.1五種取值時的結(jié)果。,k=0.7,k=0.8,k=0.9,k=1.0,k=1.1,嵌入強(qiáng)度k在0.7、0.8、0.9、1.0、1.1五種取值時的PSNR與NC,結(jié)論 經(jīng)過試驗(yàn)表明本算法具有很好的不可感知性，嵌入水印圖像與原始圖像很難分辨。水印的提取效果與水印嵌入強(qiáng)度k成正比，不可感知性與嵌入強(qiáng)度k成反比?？砂床煌膽?yīng)用均衡嵌入強(qiáng)度、提取效果與水印不可感知性三者的關(guān)