基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)研究摘要算法基于HAAR小波變換，把小波系數(shù)分塊，并計(jì)算每個(gè)塊的平均值。在一系列信號(hào)處理之后，這些塊尤其是大的塊的平均值不會(huì)有很大改變，否則，重構(gòu)的圖像就與原始圖像有很大差別。通過對(duì)這些塊的平均值進(jìn)行量化來嵌入水?。惶崛r(shí)也依賴于相應(yīng)塊的平均值，所以不需要原始圖像參與。算法對(duì)有損壓縮、小波壓縮、噪聲、中值濾波和剪裁等操作有較好的魯棒性。關(guān)鍵詞信息隱藏；數(shù)字水?。恍〔ㄗ儞Q引言隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，人們的許多創(chuàng)作和成果都以數(shù)字形式進(jìn)行存儲(chǔ)和發(fā)布。然而，數(shù)字作品極易被非法拷貝、偽造和竄改，使得很多版權(quán)所有者不愿意利用網(wǎng)絡(luò)公開其作品，從而阻礙其自身發(fā)展。目前，數(shù)字作品的版權(quán)保護(hù)不僅僅是立法問題，也是一個(gè)很重要的技術(shù)難題。從技術(shù)上看，數(shù)字媒體版權(quán)信息的嵌入和檢測問題，是數(shù)字作品版權(quán)保護(hù)的兩個(gè)關(guān)鍵問題，它綜合了傳統(tǒng)密碼學(xué)的認(rèn)證和鑒別問題的特點(diǎn)，又加入了穩(wěn)健性要求。版權(quán)保護(hù)信息必須與被保護(hù)的數(shù)據(jù)密切結(jié)合，版權(quán)保護(hù)信息的鑒別過程必須具有了抗干擾能力。在這種情況下，數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。1數(shù)字水印技術(shù)概述提到水印，人們都會(huì)想到鈔票中的水印。鈔票水印具有兩條特性，首先，水印在通常情況下不可見，只有在特殊的觀察條件下才可見（鈔票中水印在光下可見）。其次，水印信息必須與載體對(duì)象相關(guān)（在這里表示紙幣的真實(shí)性）。11數(shù)字水印技術(shù)的特性可證明性能夠?yàn)槭艿桨鏅?quán)保護(hù)的數(shù)字產(chǎn)品提供完全可靠的證據(jù)。不可見性即被嵌入水印信息的數(shù)字產(chǎn)品不會(huì)出現(xiàn)明顯的質(zhì)量下降，隱藏的數(shù)據(jù)不易被察覺；另外，不能用統(tǒng)計(jì)的方法恢復(fù)出水印。魯棒性添加的數(shù)字水印必須對(duì)施加于宿主圖象的攻擊具有一定的免疫能力，不能因?yàn)閷?duì)宿主圖象的某種操作而導(dǎo)致水印信息丟失。12數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用水印技術(shù)的應(yīng)用極為廣泛，主要有以下7種應(yīng)用領(lǐng)域廣播監(jiān)控、所有者識(shí)別、所有權(quán)驗(yàn)證、交易跟蹤、內(nèi)容真?zhèn)舞b別、拷貝控制以及設(shè)備控制。2小波變換理論自1986年以來，小波分析的理論、方法與應(yīng)用的研究一直方興未艾。作為一種數(shù)學(xué)工具，小波變換是對(duì)人們熟知的傅立葉變換和窗口傅立葉變換的一個(gè)重大突破，為信號(hào)分析、圖像處理及其它非線性科學(xué)研究領(lǐng)域帶來了革命性的影響。人類視覺系統(tǒng)（HVS）的文理特性和照亮掩蔽特性表明，紋理越復(fù)雜，背景的亮度越亮，人類視覺對(duì)其輕微變化就越不敏感。大量的研究表明，人眼在處理圖像信號(hào)時(shí)，將圖像濾波成若干的子帶信號(hào)，他們占據(jù)不同的頻率范圍，即圖像在HVS中被認(rèn)為是由不同頻率范圍的信息組成。其特征為人眼對(duì)反映局部結(jié)構(gòu)的邊緣和輪廓不敏感；對(duì)低頻信號(hào)，表現(xiàn)出較高的靈敏度。HVS在同一品大范圍對(duì)不同方向紋理細(xì)節(jié)信號(hào)等表現(xiàn)出不同的靈敏度，這一特點(diǎn)與小波變換的多分辨率分析具有一定的相似性。小波變換是傅立葉變換的發(fā)展，是空間和頻率的局部變換，它在頻域和時(shí)域同時(shí)具有良好的局部化特征。小波變換在圖像處理中的基本思想是把圖像進(jìn)行多分辨率分解成不同的空間和獨(dú)立的頻率帶的子圖像，然后對(duì)子圖像的系數(shù)進(jìn)行處理。根據(jù)SMALLAT的塔式分解算法，圖像經(jīng)過小波變換后分解成四個(gè)子圖水平方向LH、垂直方向HL和對(duì)角線方向HH的中高頻細(xì)節(jié)子圖和低頻逼近子圖LL。低頻部分還可以繼續(xù)分解，產(chǎn)生三個(gè)高頻帶系列LHN、HLN、HHN（N1，2，3）和一個(gè)低頻帶LL3（見圖1）。圖1中的LL3表示小波變換分解級(jí)數(shù)決定的最大尺度、最小分辨率下對(duì)原始圖像的最佳逼近，它的同級(jí)特征和原理圖相似，圖像大部分能量集中于此。高頻帶系列代表圖像的邊緣和紋理。3DWT變換域數(shù)字水印技術(shù)31數(shù)字水印嵌入技術(shù)圖像的水印技術(shù)根據(jù)水印嵌入的方式可以分為兩類時(shí)/空域技術(shù)（水印被直接嵌入在圖像的亮度值中）和變換域技術(shù)（將圖像做某種數(shù)學(xué)變換，然后水印被嵌入于變換系數(shù)中）。早期人們對(duì)水印的研究基本上是基于時(shí)空域的，算法相對(duì)簡單，實(shí)時(shí)性較強(qiáng)，但在魯棒性上不如變換域算法。目前變換域方法正日益普遍，有DCT、DWT、DFT變幻域算法。變換域算法的優(yōu)點(diǎn)是1、水印信息分布到空間域的所有像素上，有利于提高水印的不可見性。2、能方便的與HVS人類視覺系統(tǒng)的某些特性結(jié)合。3、很好的魯棒性，對(duì)圖像壓縮、常用的圖像濾波以及噪聲均有一定的抵抗力。離散余弦變換是從圖像空間到頻率空間的全局變換，由于離散余弦變換的全局本質(zhì)，在變換空間中任何一個(gè)數(shù)據(jù)的誤差都會(huì)影響到圖像中的每一個(gè)像素。利用小波變換把原始圖像分解成多頻段的圖像，能適應(yīng)人眼的視覺特性且使得水印的嵌入和檢測可分多個(gè)層次進(jìn)行，小波變換域數(shù)字水印方法見具有時(shí)空域方法和DCT變換域方法的優(yōu)點(diǎn)。在一系列信號(hào)處理后，如果觀察者的主觀感覺圖像的變化不大，那么圖像處理前后低、中頻的小波系數(shù)的改變幅度同樣有限，另外系數(shù)幅值改變的方向變大或變小在多數(shù)情況下也不同，因此，低、中頻系數(shù)的平均改變幅度十分有限。本算法選取部分低、中頻系數(shù)并分成一定大小的系數(shù)塊，通過量化系數(shù)塊的平均值來嵌入水印序列。311選擇系數(shù)設(shè)XM，N是一幅大小為MN灰度級(jí)為2“的灰度圖像1MM，1NN，其中M，N，A為正整數(shù)。對(duì)XM，N進(jìn)行L層L為正整數(shù)小波分解，得到3L個(gè)細(xì)節(jié)圖像和一個(gè)低頻近似圖像，用XK，LMI，NJKH，V，D；L1，2，L；MI1，2，M2L；NJ1，2，N2L表示選擇的小波系數(shù)，其中L表示分解的層次，KH，V，D分別表示第L層水平、垂直和對(duì)角方向的子圖像。考慮到量化低頻子圖可能產(chǎn)生較大失真，因此不在其中嵌入水印，而選擇除低頻外的中頻系數(shù)3。312分塊并計(jì)算每塊的平均值根據(jù)嵌入的信息量和對(duì)算法魯棒性的要求，塊越大，水印的魯棒性越好，但嵌入的水印比特少。把XK，LMI，NJ分成一定大小的塊，用BLOCKS，T表示XK，LMI，NJ中大小為ST的系數(shù)塊，其中S1，2，MI，T1，2，NJ，B為正整數(shù)，代表該塊的編號(hào)。其平均值為AVEBLOCK（S，T）/（ST）其中BLOCK為塊內(nèi)系數(shù)幅值的累計(jì)和。313量化水印序列W的嵌入是通過對(duì)AVE的量化完成的，例如量化成奇數(shù)代表嵌入“1”，量化成偶數(shù)相當(dāng)于嵌入“0”。根據(jù)對(duì)魯棒性和隱藏性的折中考慮，設(shè)量化間隔L，L1，2，L表示分解層數(shù)，對(duì)于低頻的第L層，由于系數(shù)幅值極大，可以作較大間隔的量化，對(duì)第L1，1層次作間隔逐漸減小的量化，量化按下圖進(jìn)行根據(jù)WI0，1將AVE量化到與之最近的奇、偶點(diǎn)。用DATI，J表示BLOCK中的一個(gè)小波系數(shù)，量化后的該系數(shù)用DATI，J表示，其中I1，2，S；J1，2，T。設(shè)TAVEL，TURDATREMT，2其中表示四舍五入取整，REM表示求T除以2的余數(shù)。若TURDAT與WI相同，則量化的小波系數(shù)為DATI，JDATI，JTLAVE若TURDAT與WI不同，小波系數(shù)按下列量化DATI，JDATI，J（T1）LAVE，TTDATI，JDATI，J（T1）LAVE，TINCLUDEINCLUDE“DIBFILEH“INCLUDE“RESOURCEH“DEFINEPI31415926TYPEDEFSTRUCTTAGCOMPLEXFLOATREFLOATIMCOMPLEXINTFIXFLOATTVOIDFFTCOMPLEXT,LONGNUMVOIDDCTFLOATT,UNSIGNEDNUMVOIDIDCTFLOATT,UNSIGNEDNUMVOIDDCT2FLOATCPIC,UNSIGNEDNUMVOIDIDCT2FLOATCPIC,UNSIGNEDNUMCOMPLEXCOMPLEXADDCOMPLEXA,COMPLEXBCOMPLEXCOMPLEXMULCOMPLEXA,COMPLEXBCOMPLEXCOMPLEXSUBCOMPLEXA,COMPLEXBLRESULTCALLBACKWNDPROCHWND,UINT,WPARAM,LPARAMVOIDIWVLTTRANSBYTETMP,LONGNWIDE,LONGNHEIGHT,INTNVOIDCWVLTTRANSBYTETMP,LONGNWIDE,LONGNHEIGHT,INTNVOIDSHADEBYTEPIC,BYTETMP,LONGWIDE,LONGHEIGHT,LONGNWIDE,LONGNHEIGHT,INTNVOIDGETSHADEBYTETPIC,BYTETMP,LONGWIDE,LONGHEIGHT,LONGNWIDE,LONGNHEIGHT,INTNVOIDNOISEBYTETPIC,LONGWIDE,LONGHEIGHTBYTEGETVALUEBYTET,INTNVOIDDITONGBYTEPIC,LONGWIDE,LONGHEIGHT,INTNTCHARSZAPPNAME“SHOWDIB1“TCHARSZAPPNAME1“SHOWDIB2“INTPICOPEN0INTSHADEOPEN0INTGETOPEN0INTDONOISE0INTDOZZ0INTWINAPIWINMAINHINSTANCEHINSTANCE,HINSTANCEHPREVINSTANCE,PSTRSZCMDLINE,INTICMDSHOWHACCELHACCELHWNDHWNDMSGMSGWNDCLASSWNDCLASSWNDCLASSSTYLECS_HREDRAW|CS_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