基于傅立葉變換的數(shù)字水印嵌入技術

1、基于傅立葉變換的數(shù)字水印嵌入技術,指導教師 :楊曉蘋報告人:王一越,數(shù)字水印技術是什么?,數(shù)字水印技術是近年來提出的一種新型的版權保護手段.數(shù)字水印技術采用在圖像、音頻、視頻等數(shù)字產(chǎn)品中嵌入信息(可證明版權的信息)的方法來保護版權(進行版權判別，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 水印應能為受版權保護的數(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的水印，并且有時需結(jié)合算法的特點.(如生成一個偽隨機序列組成的水印，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)字作品相應值，達到嵌入水印的目的. 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。,數(shù)字水印的評價標準,峰值信噪比,歸一化相關系數(shù),在數(shù)字水印實驗中 峰值信噪比用來衡量嵌入水印數(shù)據(jù)的失真程度。 歸一化相關系數(shù)計算提取水印與原始水印的相似度。,基于傅立葉域相關性檢測的 半盲水印,本算法結(jié)合了Arnold置亂方法、經(jīng)典相關性檢測方法，并在嵌入時采用嵌入兩個不相關偽隨機序列的方法，有效的提高了水印

6、的安全性和相關性檢測的準確率。因為提取水印時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)生兩個不相關的偽隨機序列 用MATLAB函

7、數(shù)rand獨立生成兩個偽隨機序列即可。,修改相應幅度譜值 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數(shù)，修改要滿足正對稱條件，即：,式中 為取復數(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)生的兩個不相關偽隨機序列之一與原始圖像塊(8×8)進行乘性疊加.’0’，‘1’選擇不同偽隨機

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為嵌入強度，pn_sequence(ll)為產(chǎn)生的兩個不相關偽隨機序列之一。,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’處對應著

9、幅度矩陣中的需疊加的元素,對每一圖像塊進行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)生兩個不相關偽隨機序列與嵌入算法相同。這里不再贅述。計算嵌入水印幅度譜與兩個偽隨機序列的相關性，假設嵌入水印時置亂水印矩陣為’0’時疊加的是隨機序列A，為’1’時疊加的是隨機序列B，那么提取時如果嵌入水印幅度譜與隨機序列A的相關性大于其與B的相關性，那么這個位置嵌入的是水印矩陣’0’元素。

10、 計算相關性使用MATLAB提供的計算相關性的函數(shù)corr2。 將水印矩陣用Arnold變換進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點像素值移動到另一坐標來達到圖像置亂的效果。,Aronld變換有這樣的性質(zhì)，當?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，即迭代的進行30次Aronld變換將重新得到置亂前的水印圖像。,實驗結(jié)果及分析,實驗所用原始圖像為384*384*8b的lena灰度圖像.,實驗所用水印圖像為40*40的二值圖像實驗環(huán)境為Windows XP，MATLAB 7.1,嵌入強度k=0.9時,PSNR=40.2813 NC=0.98837,不同嵌入強度實驗 分別

12、測試了嵌入強度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度k成正比，不可感知性與嵌入強度k成反比?？砂床煌膽镁馇度霃姸取⑻崛⌒Чc水印不可感知性三者的關