隱藏二維條碼的大尺寸印刷媒體Large-sizePrintMediaEncryptedwith2DBarcodes1Outline緒論QRCode介紹浮水印編碼與解碼實驗成果結(jié)論與未來展望2緒論空間域的浮水印有最低位元法(LSB)而頻率領(lǐng)域的浮水印技術(shù)是將影像，從空間領(lǐng)域轉(zhuǎn)換到頻率領(lǐng)域，然後藉由修改頻率領(lǐng)域不重要部分的數(shù)值係數(shù)來嵌入浮水印，此類的轉(zhuǎn)換方法大致上接採用離散傅立葉轉(zhuǎn)換(DFT)、離散餘弦轉(zhuǎn)換(DCT)、離散小波轉(zhuǎn)換(DWT)等。以上所提到的浮水印技術(shù)大都是以電腦對電腦傳輸為前提，運用數(shù)值的變化來進行浮水印的鑲?cè)耄炊^少考慮到將鑲有浮水印的媒體從印表機印出後，再透過一般照相機的攝影後，解回原有的浮水印。除此之外，以往的浮水印技術(shù)是強調(diào)強韌版權(quán)保護，以保護智慧財產(chǎn)權(quán)為課題。3QRCode之結(jié)構(gòu)6QRcode大小可以從版本1(21*21modules)到版本40(177*177modules)，每增加一個版本就是增加4個modules。而每一個module由4*4個dots所組成。QRcode本身具有錯誤更正率，更正率分別為L(7%)、M(15%)、Q(25%)、與H(30%)四個等級。QRcode中資料儲存區(qū)的組成方式是根據(jù)其版本中不同的錯誤修正容量來決定，儲存的資料也比一般的barcode多。QRcode版本從版本1(21*21modules)至版本40(177*177modules)7QRcode中的modules與dots之關(guān)係8浮水印編碼與解碼本論文採用版本4(29*29modules)的QRcode以為實作。假如使用版本4與等級L(15%)的錯誤修正量，一個QRcode可以儲存多達640databits。反之使用等級H(30%)的錯誤修正量，儲存容量就會減少，僅僅可以儲存288databits。我們考慮經(jīng)由相機拍照解回的浮水印可能產(chǎn)生雜訊破壞，所以選擇使用錯誤修正量最大型態(tài)(30%)的等級H。一個版本4(29*29modules)等級H(30%)的QRcode，裡面鑲有網(wǎng)址，裡面鑲有網(wǎng)址.tw/9浮水印與鑰匙匹配將QRcode--浮水印縮放成516*516像素，並且做二值化處理。假設(shè)w為打算要鑲?cè)氲母∷?，我們將位?i,j)的白色像素設(shè)定為0,黑色像素則設(shè)定為1，所以w(i,j)∈{0,1}。然後隨機產(chǎn)生一組鑰匙，將w與鑰匙做XOR運算，以便打散浮水印的黑白紋理分布。原本w是跟鑰匙做點對點的匹配，但是經(jīng)由照相取得的影像，只要影像裡的像素稍微有一點的偏移，就可能導致解碼失敗。所以在編碼時我們採用區(qū)塊投票方式加以前置處理，也就是說將鑰匙分割成3*3的小區(qū)塊，接著對每個小區(qū)塊做0與1記數(shù)投票，看是0比較多或者是1比較多。假如1為多數(shù)的話，就將整個3*3小區(qū)塊全部設(shè)定成1，否則全部設(shè)定成0。接著再跟w的每一像素與鑰匙進行XOR的編碼。10區(qū)塊匹配編碼(a)浮水印二值化後的3*3小區(qū)塊

。

(b)相對應(yīng)於鑰匙的3*3小區(qū)塊，因為該區(qū)塊1的計數(shù)

大於0，全區(qū)設(shè)定成1。

(c)最後將(a)和(b)做XOR運算所得區(qū)塊結(jié)。11浮水印的鑲?cè)隑

'(i,j)=B(i,j)+w(i,j)sL'(i,j)(1)B(i,j)代表原圖位於(i,j)位置的藍色像素，B'(i,j)則為鑲?cè)敫∷♂岬南袼?。s代表浮水印的強度，強度越強則相對鑲?cè)朐瓐D時就越明顯，反之則越不明顯。強度s可以依照原圖的特質(zhì)做調(diào)整，調(diào)整到可以解出浮水印為止。L'(i,j)代表每一個像素的Gaussian亮度(L(i,j)=0.299R(i,j)*0.587G(i,j)*0.114B(i,j))。人眼對不同頻率的紅（R）綠（G）藍（B）光的感知度不同，例如對藍光的感知度最弱，只有0.1左右，對綠光的感知度最強，約為0.6。浮水印的鑲?cè)胧切薷脑瓐D的藍色平面像素，修改順序是由左到右，由上到下。至於對藍色平面的每一像素作加或減，則是根據(jù)當初W所做的二值化來決定。在浮水印鑲?cè)胩幚頃r，我們將原來的w(i,j)=0轉(zhuǎn)換成w(i,j)=-1，也就是說w(i,j)∈{-1,1}，予與強化有無修改原圖的對比，以為提高將來取回浮水印的成功率。12鑲?cè)敫∷〉奶幚砹鞒虉D13浮水印的解碼首先以照相機取的的像素B'去預(yù)估原圖藍色平面的像素B''，也就是對每一點像素周圍的8個像素以取平均方式，來反推原圖的藍色像素值。14得到預(yù)估原圖藍色平面的像素B''之後，將它減去照相的像素B'之後就取得w'。原本的浮水印的值經(jīng)由二值化後變成1或者-1，現(xiàn)在以0做為門檻值，去預(yù)估原來的浮水印的每一點圖素。也就是說假如w'(i,j)的值是正的話，就認為該點的值為1，反之則認為該點的值為-1，以如此方式來提取原有的浮水印。

w'(i,j)=B'(i,j)-B''(i,j)(3)15提取浮水印的流程圖16QRCODE修補直接把取回的QRcode影像輸入QRcode的解碼器中，通常無法解得原有的資訊，原因是取回的浮水印雜訊太多，導致無解碼失敗。在一個區(qū)塊內(nèi)，假如黑色的總數(shù)比白色多，就認定該區(qū)塊整塊為黑；反之，白色總數(shù)比較多的話，就認定整個區(qū)塊為白。QRcode區(qū)塊多數(shù)決修補示意圖17實驗成果用三張解析度均為516*516的原圖：Lenna、酒瓶、和廣告圖以為實作。將總共有26個ASCII的國立雲(yún)科技大學網(wǎng)址.tw/碼編入QRcode裡，再把這QRcode分別鑲?cè)脒@三張原圖，然後列印在A1(594x840mm2)亮面海報紙上。Lenna和酒瓶的強度s皆為0.35，廣告圖則為0.45，因為廣告圖中含有圖案與文字，所以需要使用比一般圖片還要大的強度，才能解出藏在裏頭的浮水印。我們使用一般手機(HTCDesireHD)在解析度1952*3264下，距離200CM左右拍攝這些大此寸的海報，之後利用個人電腦並透過圖像四個頂點之定位和透視轉(zhuǎn)換(perspectivetransformation)，將影像正規(guī)化成原來圖像的大小(516*516)，重新取回QRcode浮水印，最後經(jīng)修復QRcode並解出所有編碼的資訊。18解碼流程圖19從實作中發(fā)現(xiàn)Lenna和酒瓶所取出的QRcode可以被解碼器解讀，但是廣告圖的QRcode無法被解讀(可以加浮水印強度，已改善無法解讀問題)。我們換一種方式，將圖像列印在A4(210x297mm2)紙張上，印表機解析度300DPI以上為佳，予與近距離拍照(解析度為1952*3264，距離50到70CM左右)，結(jié)果三張圖片均成功地解出網(wǎng)址。造成解碼失敗的原因不只是紙張大小的關(guān)係，浮水印的強度也會影響解碼效能。當浮水印被鑲在較深顏色的區(qū)域時，再透過印表機印出來，資訊容易遺失。此外，原本的圖像高頻的區(qū)域也會對浮水印有些破壞，同時拍照的距離也會影響到解碼的成敗。20

(a)(b)(c)原始圖像(a)Lenna(b)酒瓶(c)廣告圖21(a)(b)(C)鑲?cè)敫∷♂岬膱D像(a)Lenna(b)酒瓶(c)廣告圖22(a)(b)(c)將鑲有浮水印的圖像(a)Lenna(b)酒瓶(c)廣告圖列印在A1亮面海報紙上，張貼於實驗室中，並以手機拍照，以便將隱藏在其中的QRcode取回並予與解碼。23左邊是解碼出的QRcode，右邊是修補後的QRcode(a)Lenna(b)酒瓶(c)廣告圖24(a)(b)(c)印在A4紙張上經(jīng)由照相後的圖像(a)Lenna(b)酒瓶(c)廣告圖25(a)(b)(c)左邊是從A4紙上圖像解碼出的QRcode，右邊是修補後的QRcode(a)Lenna(b)酒瓶(c)廣告圖26拍攝A1海報時的NC(NormalizedCorrelation)值，以為判斷解碼出的浮水印與原圖的浮水印的相似程度，其中W代表原有的浮水印，W’代表取回的浮水印，Mw和Nw為QRcode之位元個數(shù)。NC值的範圍介於0至1之間，越接近1，代表兩張影像越相似，即表示取出之浮水印的失真越小。27使用HTCDesireHD手機拍照解析度在1952*3264下，分別對Lenna圖片進行拍照，距離從200cm一直到500cm，每隔100cm進行拍照一張，最後由NC公式(4)來看浮水印強弱。由圖17得知，拍攝距離約200cm時，NC約等於0.65，QRcode可以被解出來，一旦NC小於0.6，會因為雜訊變多，編碼可能就無法被解出。所以用手機拍攝鑲有浮水印的A1海報時，距離以100cm到200cm左右為最佳。拍照距離與解碼程度關(guān)係圖2829使用HTCDesireHD手機拍照解析度在1952*3264下，分別對Lenna圖片進行拍照，距離200cm下，角度從0度到45度，每15度拍照一張。結(jié)論與未來展望將QRcode隱藏在彩色圖片中，並將它們以大尺寸A1亮面海報輸出，經(jīng)由手機拍照這些媒體，我們成功地將QRcode解碼，取回編置在二維條碼中的資訊。將浮水印鑲在原圖的藍色位元平面後，與原圖還是存有某一程度的不相等，我們應(yīng)該要更考慮到人類視覺的敏銳度，嘗試以不同的方式，將巨大的QRcode分別隱藏於不同的色彩位元平面，或是隱藏於原圖中不同的區(qū)塊，予以改善浮水印的明顯度。未來的目標，希望可以將此技術(shù)使用在T型大看板、電影海報、或者是佈告欄上的廣告，讓數(shù)位資訊跟影印圖片做密切結(jié)合，不僅方便使用者拍照保存相片，也讓廣告圖的商業(yè)價值提升，同時又能截取隱藏在圖片裏的數(shù)位碼，再結(jié)合手機的無線通訊功能，創(chuàng)造出更多的加值效益。30高速電主軸在臥式鏜銑床上的應(yīng)用越來越多，除了主軸速度和精度大幅提高外，還簡化了主軸箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)，縮短了制造周期，尤其是能進行高速切削，電主軸轉(zhuǎn)速最高可大10000r/min以上。不足之處在于功率受到限制，其制造成本較高，尤其是不能進行深孔加工。而鏜桿伸縮式結(jié)構(gòu)其速度有限，精度雖不如電主軸結(jié)構(gòu)，但可進行深孔加工，且功率大，可進行滿負荷加工，效率高，是電主軸無法比擬的。因此，兩種結(jié)構(gòu)并存，工藝性能各異，卻給用戶提供了更多的選擇?，F(xiàn)在，又開發(fā)了一種可更換式主軸系統(tǒng)，具有一機兩用的功效，用戶根據(jù)不同的加工對象選擇使用，即電主軸和鏜桿可相互更換使用。這種結(jié)構(gòu)兼顧了兩種結(jié)構(gòu)的不足，還大大降低了成本。是當今臥式鏜銑床的一大創(chuàng)舉。電主軸的優(yōu)點在于高速切削和快速進給，大大提高了機床的精度和效率。臥式鏜銑床運行速度越來越高，快速移動速度達到25～30m/min，鏜桿最高轉(zhuǎn)速6000r/min。而臥式加工中心的速度更高，快速移動高達50m/min，加速度5m/s2，位置精度0.008～0.01mm，重復定位精度0.004～0.005mm。落地式銑鏜床銑刀由于落地式銑鏜床以加工大型零件為主，銑削工藝范圍廣，尤其是大功率、強力切削是落地銑鏜床的一大加工優(yōu)勢，這也是落地銑鏜床的傳統(tǒng)工藝概念。而當代落地銑鏜床的技術(shù)發(fā)展，正在改變傳統(tǒng)的工藝概念與加工方法，高速加工的工藝概念正在替代傳統(tǒng)的重切削概念，以高速、高精、高效帶來加工工藝方法的改變，從而也促進了落地式銑鏜床結(jié)構(gòu)性改變和技術(shù)水平的提高。當今，落地式銑鏜床發(fā)展的最大特點是向高速銑削發(fā)展，均為滑枕式(無鏜軸)結(jié)構(gòu)，并配備各種不同工藝性能的銑頭附件。該結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是滑枕的截面大，剛性好，行程長，移動速度快，便于安裝各種功能附件，主要是高速鏜、銑頭、兩坐標雙擺角銑頭等，將落地銑鏜床的工藝性能及加工范圍達到極致，大大提高了加工速度與效率。傳統(tǒng)的銑削是通過鏜桿進行加工，而現(xiàn)代銑削加工，多由各種功能附件通過滑枕完成，已有替代傳統(tǒng)加工的趨勢，其優(yōu)點不僅是銑削的速度、效率高，更主要是可進行多面體和曲面的加工，這是傳統(tǒng)加工方法無法完成的。因此，現(xiàn)在，很多廠家都競相開發(fā)生產(chǎn)滑枕式(無鏜軸)高速加工中心，在于它的經(jīng)濟性，技術(shù)優(yōu)勢很明顯，還能大大提高機床的工藝水平和工藝范圍。同時，又提高了加工精度和加