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2.4 典型數(shù)字水印算法 近年來(lái)，數(shù)字水印技術(shù)研究取得了很大的進(jìn)步，下面對(duì)一些典型的算法進(jìn)行了分析，除特別指明外，這些算法主要針對(duì)圖象數(shù)據(jù)(某些算法也適合視頻和音頻數(shù)據(jù))。 空域算法。該類(lèi)算法中典型的水印算法是將信息嵌入到隨機(jī)選擇的圖像點(diǎn)中最不重要的像素位 (LSB:least significant bits)上 ，這可保證嵌入的水印是不可見(jiàn)的。但是由于使用了圖像不重要的像素位 ，算法的魯棒性差 ，水印信息很容易為濾波、圖像量化、幾何變形的操作破壞。另外一個(gè)常用方法是利用像素的統(tǒng)計(jì)特征將信息嵌入像素的亮度值中。Patchwork算法方法是隨機(jī)選擇Ｎ對(duì)像素點(diǎn) (ai，bi) ，然后將每個(gè)ai點(diǎn)的亮度值加 1 ，每個(gè)bi點(diǎn)的亮度值減 1，這樣整個(gè)圖像的平均亮度保持不變。適當(dāng)?shù)卣{(diào)整參數(shù)，Patchwork方法對(duì)JPEG壓縮、FIR濾波以及圖像裁剪有一定的抵抗力，但該方法嵌入的信息量有限。為了嵌入更多的水印信息，可以將圖像分塊，然后對(duì)每一個(gè)圖像塊進(jìn)行嵌入操作。 變換域算法。該類(lèi)算法中，大部分水印算法采用了擴(kuò)展頻譜通信 (spread spectrum communication)技術(shù)。算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：先計(jì)算圖像的離散余弦變換 (DCT)，然后將水印疊加到DCT域中幅值最大的前ｋ系數(shù)上(不包括直流分量)，通常為圖像的低頻分量。若DCT系數(shù)的前ｋ個(gè)最大分量表示為Ｄ={ di }，i=1 ，… ，ｋ，水印是服從高斯分布的隨機(jī)實(shí)數(shù)序列Ｗ ={ wi }，i=1 ，… ，ｋ，那么水印的嵌入算法為di = di(1 + awi)，其中常數(shù)a為尺度因子 ，控制水印添加的強(qiáng)度。然后用新的系數(shù)做反變換得到水印圖像I。解碼函數(shù)則分別計(jì)算原始圖像I和水印圖像I＊的離散余弦變換 ，并提取嵌入的水?。祝僮鱿嚓P(guān)檢驗(yàn)  以確定水印的存在與否。該方法即使當(dāng)水印圖像經(jīng)過(guò)一些通用的幾何變形和信號(hào)處理操作而產(chǎn)生比較明顯的變形后仍然能夠提取出一個(gè)可信賴(lài)的水印拷貝。一個(gè)簡(jiǎn)單改進(jìn)是不將水印嵌入到ＤＣＴ域的低頻分量上，而是嵌入到中頻分量上以調(diào)節(jié)水印的頑健性與不可見(jiàn)性之間的矛盾。另外，還可以將數(shù)字圖象的空間域數(shù)據(jù)通過(guò)離散傅里葉變換(DFT)或離散小波變換(DWT)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的頻域系數(shù)；其次，根據(jù)待隱藏的信息類(lèi)型，對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)編碼或變形；再次，根據(jù)隱藏信息量的大小和其相應(yīng)的安全目標(biāo)，選擇某些類(lèi)型的頻域系數(shù)序列（如高頻或中頻或低頻）；再次，確定某種規(guī)則或算法，用待隱藏的信息的相應(yīng)數(shù)據(jù)去修改前面選定的頻域系數(shù)序列；最后，將數(shù)字圖象的頻域系數(shù)經(jīng)相應(yīng)的反變換轉(zhuǎn)化為空間域數(shù)據(jù)。該類(lèi)算法的隱藏和提取信息操作復(fù)雜，隱藏信息量不能很大，但抗攻擊能力強(qiáng)，很適合于數(shù)字作品版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印技術(shù)中。 壓縮域算法　基于JPEG、MPEG標(biāo)準(zhǔn)的壓縮域數(shù)字水印系統(tǒng)不僅節(jié)省了大量的完全解碼和重新編碼過(guò)程，而且在數(shù)字電視廣播及VOD(Video on Demand)中有很大的實(shí)用價(jià)值。相應(yīng)地，水印檢測(cè)與提取也可直接在壓縮域數(shù)據(jù)中進(jìn)行。下面介紹一種針對(duì)MPEG-2壓縮視頻數(shù)據(jù)流的數(shù)字水印方案。雖然MPEG-2數(shù)據(jù)流語(yǔ)法允許把用戶(hù)數(shù)據(jù)加到數(shù)據(jù)流中，但是這種方案并不適合數(shù)字水印技術(shù)，因?yàn)橛脩?hù)數(shù)據(jù)可以簡(jiǎn)單地從數(shù)據(jù)流中去掉，同時(shí)，在MPEG-2編碼視頻數(shù)據(jù)流中增加用戶(hù)數(shù)據(jù)會(huì)加大位率，使之不適于固定帶寬的應(yīng)用，所以關(guān)鍵是如何把水印信號(hào)加到數(shù)據(jù)信號(hào)中，即加入到表示視頻幀的數(shù)據(jù)流中。對(duì)于輸入的MPEG-2數(shù)據(jù)流而言，它可分為數(shù)據(jù)頭信息、運(yùn)動(dòng)向量(用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償)和DCT編碼信號(hào)塊3部分，在方案中只有MPEG-2數(shù)據(jù)流最后一部分?jǐn)?shù)據(jù)被改變，其原理是，首先對(duì)DCT編碼數(shù)據(jù)塊中每一輸入的Huffman碼進(jìn)行解碼和逆量化，以得到當(dāng)前數(shù)據(jù)塊的一個(gè)DCT系數(shù);其次，把相應(yīng)水印信號(hào)塊的變換系數(shù)與之相加，從而得到水印疊加的DCT系數(shù)，再重新進(jìn)行量化和Huffman編碼，最后對(duì)新的Huffman碼字的位數(shù)n1與原來(lái)的無(wú)水印系數(shù)的碼字n0進(jìn)行比較，只在n1不大于n0的時(shí)候，才能傳輸水印碼字，否則傳輸原碼字，這就保證了不增加視頻數(shù)據(jù)流位率。該方法有一個(gè)問(wèn)題值得考慮，即水印信號(hào)的引入是一種引起降質(zhì)的誤差信號(hào)，而基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木幋a方案會(huì)將一個(gè)誤差擴(kuò)散和累積起來(lái)，為解決此問(wèn)題，該算法采取了漂移補(bǔ)償?shù)姆桨竵?lái)抵消因水印信號(hào)的引入所引起的視覺(jué)變形。 NEC算法　該算法由NEC實(shí)驗(yàn)室的Cox等人提出，該算法在數(shù)字水印算法中占有重要地位，其實(shí)現(xiàn)方法是，首先以密鑰為種子來(lái)產(chǎn)生偽隨機(jī)序列，該序列具有高斯N(0，1)分布，密鑰一般由作者的標(biāo)識(shí)碼和圖象的哈希值組成，其次對(duì)圖象做DCT變換，最后用偽隨機(jī)高斯序列來(lái)調(diào)制(疊加)該圖象除直流(DC)分量外的1000個(gè)最大的DCT系數(shù)。該算法具有較強(qiáng)的魯棒性、安全性、透明性等。由于采用特殊的密鑰，因此可防止IBM攻擊，而且該算法還提出了增強(qiáng)水印魯棒性和抗攻擊算法的重要原則，即水印信號(hào)應(yīng)該嵌入源數(shù)據(jù)中對(duì)人感覺(jué)最重要的部分，這種水印信號(hào)由獨(dú)立同分布隨機(jī)實(shí)數(shù)序列構(gòu)成，且該實(shí)數(shù)序列應(yīng)該具有高斯分布N(0，1)的特征。 生理模型算法　人的生理模型包括人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)HVS(HumanVisualSystem)和人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)HAS。該模型不僅被多媒體數(shù)據(jù)壓縮系統(tǒng)利用，同樣可以供數(shù)字水印系統(tǒng)利用。利用視覺(jué)模型的基本思想均是利用從視覺(jué)模型導(dǎo)出的JND(Just Noticeable Difference)描述來(lái)確定在圖象的各個(gè)部分所能容忍的數(shù)字水印信號(hào)的最大強(qiáng)度，從而能避免破壞視覺(jué)質(zhì)量。也就是說(shuō)，利用視覺(jué)模型來(lái)確定與圖象相關(guān)的調(diào)制掩模，然后再利用其來(lái)插入水印。這一方法同時(shí)具有好的透明性和強(qiáng)健性。3. 結(jié) 論 信息隱藏及數(shù)字水印技術(shù)是近幾年來(lái)國(guó)際學(xué)術(shù)界興起的一個(gè)前沿研究領(lǐng)域。它與信息安全、信息隱藏、數(shù)據(jù)加密等均有密切的關(guān)系。特別是在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和應(yīng)用迅速發(fā)展的今天，水印技術(shù)的研究更具現(xiàn)實(shí)意義。今后水印技術(shù)的研究仍將著重于頑健性、真?zhèn)舞b別、版權(quán)證明、網(wǎng)絡(luò)快速自動(dòng)驗(yàn)證以及聲頻和視頻水印等方面，并將與數(shù)據(jù)加密技術(shù)緊密結(jié)合，特別是頑健性和可證明性的研究。水印的頑健性能體現(xiàn)了水印在數(shù)字文件中的生存能力，當(dāng)前的絕大多數(shù)算法雖然均具有一定的頑健性，但是如果同時(shí)施加各種圖像攻擊，那么這些算法均會(huì)失效。如何尋找更加頑健的水印算法仍是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。另外當(dāng)前的水印算法在提供可靠的版權(quán)證明方面或多或少有一定的不完善性，因此尋找能提供完全版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印算法也是一個(gè)重要的研究方向。目前有很多的水印攻擊方法（請(qǐng)參閱參考資料），作者針對(duì)攻擊方法及相應(yīng)的解決方案將另有文章論述