基于可察覺門限值的數(shù)字水印方法研究：原理、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景在數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，數(shù)字媒體已深度融入人們的生活，成為不可或缺的一部分。從日常瀏覽的圖片、觀看的視頻，到聆聽的音樂、閱讀的電子文檔，數(shù)字媒體的應(yīng)用無(wú)處不在，其便捷的復(fù)制與傳播特性，在豐富人們生活、促進(jìn)信息交流的同時(shí)，也引發(fā)了嚴(yán)峻的版權(quán)問題。數(shù)字作品的復(fù)制成本幾乎為零，傳播速度極快且范圍廣泛，這使得盜版、侵權(quán)行為變得輕而易舉。創(chuàng)作者的作品可能在未經(jīng)授權(quán)的情況下被大量復(fù)制和傳播，他們的勞動(dòng)成果無(wú)法得到應(yīng)有的尊重和回報(bào)，創(chuàng)作積極性受到嚴(yán)重打擊。例如，一些熱門影視作品在正式上映后不久，網(wǎng)絡(luò)上就會(huì)出現(xiàn)大量盜版資源，導(dǎo)致制片方遭受巨大的經(jīng)濟(jì)損失；音樂產(chǎn)業(yè)也深受盜版之害，歌手和唱片公司的收入大幅減少。這些現(xiàn)象不僅損害了創(chuàng)作者和版權(quán)所有者的利益，也擾亂了整個(gè)數(shù)字媒體市場(chǎng)的正常秩序，阻礙了數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)字水印技術(shù)是一種將特定信息嵌入到數(shù)字媒體內(nèi)容中的技術(shù)，這些信息可以對(duì)應(yīng)數(shù)字版權(quán)的所有者、授權(quán)信息、使用規(guī)則等內(nèi)容。通過嵌入數(shù)字水印，能夠在不影響數(shù)字媒體正常使用的前提下，實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容認(rèn)證、來(lái)源追蹤等功能，為數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)提供了有效的解決方案。在數(shù)字水印技術(shù)中，可察覺門限值是一個(gè)關(guān)鍵概念?？蓹z測(cè)性門限值是指水印信號(hào)在嵌入量和強(qiáng)度方面的一個(gè)閾值，只有當(dāng)水印信號(hào)超過這個(gè)門限值時(shí)，才能夠被可靠地檢測(cè)到?；诳刹煊X門限值的水印方法，通過合理確定水印的嵌入量和強(qiáng)度，使其既能滿足可檢測(cè)性的要求，又能盡可能減少對(duì)原始數(shù)字媒體質(zhì)量的影響，在數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它為數(shù)字水印的嵌入和檢測(cè)提供了科學(xué)的依據(jù)，有助于提高數(shù)字水印的性能和可靠性，增強(qiáng)數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)能力，因此對(duì)其進(jìn)行深入研究具有重要的理論和實(shí)際意義。1.2研究目的和意義本研究旨在深入探索基于可察覺門限值的水印方法，通過理論研究與實(shí)踐驗(yàn)證，完善該水印方法的相關(guān)理論與技術(shù)，使其在數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)中發(fā)揮更大的作用。從理論層面來(lái)看，目前關(guān)于可察覺門限值的水印方法研究仍存在一些有待完善的地方，如可察覺門限值的精準(zhǔn)確定、水印嵌入與檢測(cè)算法的優(yōu)化等。本研究將對(duì)這些關(guān)鍵問題展開深入探討，通過數(shù)學(xué)模型構(gòu)建、算法改進(jìn)等方式，為基于可察覺門限值的水印方法提供更加堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，推動(dòng)數(shù)字水印技術(shù)在理論層面的發(fā)展，為后續(xù)相關(guān)研究提供有益的參考和借鑒。在實(shí)際應(yīng)用方面，數(shù)字媒體的廣泛應(yīng)用使得版權(quán)保護(hù)需求愈發(fā)迫切?；诳刹煊X門限值的水印方法能夠在數(shù)字媒體中嵌入不可見的版權(quán)標(biāo)識(shí)信息，在遭遇侵權(quán)行為時(shí)，可通過檢測(cè)水印來(lái)證明版權(quán)歸屬，為版權(quán)所有者提供有效的維權(quán)手段。通過本研究，有望進(jìn)一步提高該水印方法的性能，增強(qiáng)其在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性和抗攻擊性，使其能夠更好地適應(yīng)多樣化的數(shù)字媒體應(yīng)用場(chǎng)景，從而切實(shí)加強(qiáng)數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)能力，維護(hù)數(shù)字媒體市場(chǎng)的正常秩序，促進(jìn)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀數(shù)字水印技術(shù)作為數(shù)字版權(quán)保護(hù)的重要手段，自20世紀(jì)90年代以來(lái)，受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，取得了豐碩的研究成果。在基于可察覺門限值的水印方法研究方面，國(guó)內(nèi)外也展開了大量深入的探索。國(guó)外對(duì)基于可察覺門限值水印方法的研究起步較早。Cox等人于1993年提出了一種基于擴(kuò)頻通信思想的水印方案，該方案將水印信號(hào)嵌入到原始數(shù)據(jù)的頻域中，利用人類視覺系統(tǒng)（HVS）的特性，確定水印的嵌入強(qiáng)度，以保證水印的不可見性和魯棒性。這一方案為基于可察覺門限值的水印方法奠定了重要基礎(chǔ)，后續(xù)許多研究都是在此基礎(chǔ)上展開的拓展和優(yōu)化。之后，Chen等人在1998年提出的盲水印方案采用量化器來(lái)實(shí)現(xiàn)水印信息的嵌入，通過對(duì)量化步長(zhǎng)的調(diào)整來(lái)控制水印的嵌入強(qiáng)度，使其在容量和魯棒性等方面都具有較好的性能。該方案在確定可察覺門限值與水印嵌入強(qiáng)度關(guān)系上進(jìn)行了創(chuàng)新，為提高水印檢測(cè)的可靠性提供了新的思路。隨著研究的不斷深入，一些學(xué)者開始關(guān)注水印在復(fù)雜攻擊環(huán)境下的性能。如Barni等人研究了在JPEG壓縮、濾波、噪聲添加等多種攻擊下，基于可察覺門限值的水印方法的魯棒性，通過實(shí)驗(yàn)分析了不同攻擊對(duì)水印可檢測(cè)性的影響，提出了相應(yīng)的改進(jìn)策略，以增強(qiáng)水印在復(fù)雜環(huán)境下抵御攻擊的能力，確保水印在各種信號(hào)處理過程后仍能被可靠檢測(cè)。國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的研究雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，取得了一系列具有創(chuàng)新性的成果。一些學(xué)者針對(duì)圖像水印，在可察覺門限值的確定方法上進(jìn)行了深入研究。例如，文獻(xiàn)[X]提出了一種基于視覺掩蔽模型的可察覺門限值確定方法，該方法充分考慮了人類視覺系統(tǒng)對(duì)不同頻率、不同位置圖像信息的敏感度差異，通過構(gòu)建視覺掩蔽模型，精確計(jì)算出圖像各個(gè)區(qū)域的可察覺門限值，從而在保證水印不可見性的前提下，提高水印的嵌入強(qiáng)度，增強(qiáng)水印的魯棒性。在視頻水印方面，文獻(xiàn)[X]研究了基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)目刹煊X門限值水印算法，針對(duì)視頻序列中幀間存在大量冗余信息以及運(yùn)動(dòng)對(duì)象的特點(diǎn)，利用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，在視頻的關(guān)鍵幀和運(yùn)動(dòng)區(qū)域自適應(yīng)地確定可察覺門限值并嵌入水印，有效提高了水印在視頻內(nèi)容傳輸和處理過程中的穩(wěn)定性和可檢測(cè)性，同時(shí)降低了水印對(duì)視頻質(zhì)量的影響。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者還將一些新興技術(shù)，如人工智能、區(qū)塊鏈等與基于可察覺門限值的水印方法相結(jié)合。文獻(xiàn)[X]利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像特征進(jìn)行提取和分析，自動(dòng)學(xué)習(xí)可察覺門限值與圖像內(nèi)容特征之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了水印嵌入?yún)?shù)的自適應(yīng)優(yōu)化，提高了水印算法的智能化水平和性能表現(xiàn)；文獻(xiàn)[X]則將區(qū)塊鏈技術(shù)引入數(shù)字水印，利用區(qū)塊鏈的去中心化、不可篡改等特性，記錄水印的嵌入和檢測(cè)信息，增強(qiáng)了水印的安全性和可信度，為基于可察覺門限值的水印方法在版權(quán)保護(hù)中的應(yīng)用提供了新的模式。盡管國(guó)內(nèi)外在基于可察覺門限值的水印方法研究上取得了一定進(jìn)展，但目前仍存在一些不足之處。一方面，在可察覺門限值的精準(zhǔn)確定上，現(xiàn)有的方法大多基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突蚝?jiǎn)化假設(shè)，難以完全準(zhǔn)確地反映人類感知系統(tǒng)的復(fù)雜特性，導(dǎo)致水印的嵌入強(qiáng)度與可檢測(cè)性之間的平衡難以達(dá)到最優(yōu)。另一方面，水印算法在面對(duì)日益復(fù)雜多樣的攻擊手段時(shí)，魯棒性和抗攻擊性仍有待進(jìn)一步提高。例如，針對(duì)一些新型的聯(lián)合攻擊，如同時(shí)進(jìn)行幾何變換和信號(hào)處理的攻擊，現(xiàn)有的水印算法可能無(wú)法有效地抵抗，導(dǎo)致水印無(wú)法被正確檢測(cè)。此外，水印嵌入對(duì)原始數(shù)字媒體質(zhì)量的影響在某些情況下仍然較為明顯，特別是在高分辨率圖像、高清視頻等對(duì)視覺質(zhì)量要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中，如何在保證水印性能的同時(shí)，最大程度減少對(duì)媒體質(zhì)量的影響，也是亟待解決的問題。二、數(shù)字水印技術(shù)基礎(chǔ)2.1數(shù)字水印的基本概念數(shù)字水印技術(shù)作為信息隱藏領(lǐng)域的重要分支，在數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)和信息安全領(lǐng)域扮演著舉足輕重的角色。數(shù)字水?。―igitalWatermarking），是指將特定的信息（如版權(quán)所有者標(biāo)識(shí)、序列號(hào)、認(rèn)證信息等）通過特定的算法，直接嵌入到數(shù)字載體（包括圖像、音頻、視頻、文檔、軟件等）當(dāng)中，或是通過間接的方式修改數(shù)字載體特定區(qū)域的結(jié)構(gòu)來(lái)表示。這種嵌入的信息在不影響原載體正常使用價(jià)值的前提下，具備隱蔽性，不易被普通用戶探知和輕易修改，但卻能夠被版權(quán)所有者或授權(quán)方利用特定的檢測(cè)算法識(shí)別和辨認(rèn)。通過這些隱藏在數(shù)字載體中的信息，可以達(dá)到確認(rèn)內(nèi)容創(chuàng)建者、購(gòu)買者，傳送隱秘信息，或者判斷載體是否被篡改等目的。例如，在數(shù)字圖像中嵌入版權(quán)信息，當(dāng)發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)，版權(quán)所有者可以通過提取圖像中的水印信息來(lái)證明自己對(duì)該圖像的所有權(quán)；在數(shù)字視頻中嵌入序列號(hào)，可用于追蹤非法傳播視頻的源頭。數(shù)字水印技術(shù)具有一系列獨(dú)特的特性，這些特性使其在數(shù)字媒體保護(hù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。首先是隱蔽性（Invisibility），也稱為不可感知性。這是數(shù)字水印的基本要求之一，水印在通常的視覺或聽覺條件下應(yīng)該是不可見或不可聽的，水印的存在不會(huì)影響作品的視覺效果或聽覺質(zhì)量。以圖像水印為例，嵌入水印后的圖像與原始圖像在視覺上應(yīng)幾乎沒有差異，人眼無(wú)法察覺到水印的存在；對(duì)于音頻水印，添加水印后的音頻聽起來(lái)也應(yīng)與原始音頻毫無(wú)二致。隱蔽性確保了數(shù)字水印不會(huì)干擾用戶對(duì)數(shù)字媒體的正常欣賞和使用，保證了數(shù)字媒體的商業(yè)價(jià)值和用戶體驗(yàn)。魯棒性（Robustness）是數(shù)字水印的另一重要特性。它是指在經(jīng)歷多種無(wú)意或有意的信號(hào)處理過程后，數(shù)字水印仍能保持部分完整性并能被準(zhǔn)確鑒別?？赡艿男盘?hào)處理過程包括信道噪聲、濾波、數(shù)/模與模/數(shù)轉(zhuǎn)換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。例如，一幅嵌入水印的圖像在經(jīng)過JPEG壓縮、圖像裁剪、添加噪聲等處理后，水印仍能被正確檢測(cè)出來(lái)，這就體現(xiàn)了水印的魯棒性。在版權(quán)保護(hù)應(yīng)用中，魯棒性是數(shù)字水印能夠有效發(fā)揮作用的關(guān)鍵，因?yàn)閿?shù)字媒體在傳播和使用過程中很可能會(huì)遭受各種形式的處理和攻擊，如果水印不具備足夠的魯棒性，就無(wú)法在這些復(fù)雜的情況下證明版權(quán)歸屬。密鑰唯一性（KeyUniqueness）也是數(shù)字水印技術(shù)的重要特性。為了保證水印信息的安全性和準(zhǔn)確性，水印的嵌入和檢測(cè)通常需要使用密鑰。不同的數(shù)字媒體內(nèi)容或不同的版權(quán)所有者可以擁有不同的密鑰，確保水印的唯一性和安全性。通過密鑰的使用，可以防止未經(jīng)授權(quán)的第三方隨意提取或篡改水印信息。例如，在數(shù)字圖像版權(quán)保護(hù)中，版權(quán)所有者使用自己獨(dú)有的密鑰將水印嵌入圖像，只有持有相同密鑰的合法用戶才能正確檢測(cè)出水印，其他人在沒有密鑰的情況下無(wú)法獲取水印信息，從而保證了水印的安全性和版權(quán)信息的保密性。檢測(cè)可靠性（DetectionReliability）是指水印能夠被可靠地檢測(cè)和提取出來(lái)的特性。在水印檢測(cè)過程中，應(yīng)盡量降低誤檢率（FalsePositiveRate）和漏檢率（FalseNegativeRate）。誤檢率是指在沒有水印的數(shù)字媒體中錯(cuò)誤地檢測(cè)出水印的概率，漏檢率是指在含有水印的數(shù)字媒體中未能檢測(cè)出水印的概率。一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)字水印算法應(yīng)具備較低的誤檢率和漏檢率，確保在需要檢測(cè)水印時(shí)能夠準(zhǔn)確地判斷數(shù)字媒體中是否存在水印以及水印的內(nèi)容。例如，在數(shù)字音頻水印檢測(cè)中，檢測(cè)算法應(yīng)能夠準(zhǔn)確判斷音頻中是否嵌入了水印，并正確提取出水印信息，避免出現(xiàn)錯(cuò)誤的檢測(cè)結(jié)果，從而保證水印檢測(cè)的可靠性。根據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)字水印可以分為多種類型。按照水印所附載的媒體類型進(jìn)行劃分，可分為圖像水印、音頻水印、視頻水印、文本水印以及用于三維網(wǎng)格模型的網(wǎng)格水印等。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展，新的數(shù)字媒體形式不斷涌現(xiàn)，相應(yīng)的水印技術(shù)也在持續(xù)研發(fā)和完善。例如，圖像水印是研究最早、應(yīng)用最廣泛的數(shù)字水印類型之一，通過將水印信息嵌入到圖像的像素值或變換域系數(shù)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像版權(quán)的保護(hù)；音頻水印則是將水印信息隱藏在音頻信號(hào)的時(shí)域或頻域中，用于保護(hù)音頻作品的版權(quán)和進(jìn)行音頻內(nèi)容的認(rèn)證。從水印的特性角度出發(fā)，數(shù)字水印可分為魯棒數(shù)字水印和脆弱數(shù)字水印兩類。魯棒水印主要用于在數(shù)字作品中標(biāo)識(shí)著作權(quán)信息，利用這種水印技術(shù)在多媒體內(nèi)容的數(shù)據(jù)中嵌入創(chuàng)建者、所有者的標(biāo)示信息，或者嵌入購(gòu)買者的標(biāo)示（即序列號(hào)）。在發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)，創(chuàng)建者或所有者的信息用于標(biāo)示數(shù)據(jù)的版權(quán)所有者，而序列號(hào)用于追蹤違反協(xié)議而為盜版提供多媒體數(shù)據(jù)的用戶。用于版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印要求有很強(qiáng)的魯棒性和安全性，除了要求在一般圖像處理（如：濾波、加噪聲、替換、壓縮等）中生存外，還需能抵抗一些惡意攻擊。脆弱水?。‵ragileWatermarking）與魯棒水印的要求相反，主要用于完整性保護(hù)和認(rèn)證。這種水印同樣是在內(nèi)容數(shù)據(jù)中嵌入不可見的信息，當(dāng)內(nèi)容發(fā)生改變時(shí)，這些水印信息會(huì)發(fā)生相應(yīng)的改變，從而可以鑒定原始數(shù)據(jù)是否被篡改。例如，在電子文檔的完整性驗(yàn)證中，脆弱水印可以精確檢測(cè)文檔是否被修改，以及修改的位置和程度。依據(jù)水印的檢測(cè)過程，數(shù)字水印又可劃分為盲水印和非盲水印。非盲水印在檢測(cè)過程中需要原始數(shù)據(jù)或者預(yù)留信息，而盲水印的檢測(cè)不需要任何原始數(shù)據(jù)和輔助信息。一般來(lái)說(shuō)，非盲水印的魯棒性比較強(qiáng)，但其應(yīng)用需要原始數(shù)據(jù)的輔助而受到限制。盲水印的實(shí)用性強(qiáng)，應(yīng)用范圍廣。非盲水印中，新出現(xiàn)的半盲水印能夠以少量的存儲(chǔ)代價(jià)換來(lái)更低的誤檢率、漏檢率，提高水印算法的性能。目前學(xué)術(shù)界研究的數(shù)字水印大多數(shù)是盲水印或者半盲水印。例如，在一些圖像版權(quán)保護(hù)場(chǎng)景中，盲水印技術(shù)使得在無(wú)法獲取原始圖像的情況下，依然能夠?qū)D像中的水印進(jìn)行檢測(cè)和驗(yàn)證，大大提高了水印檢測(cè)的便捷性和實(shí)用性。按照數(shù)字水印的內(nèi)容來(lái)區(qū)分，可分為有意義水印和無(wú)意義水印。有意義水印是指水印本身也是某個(gè)數(shù)字圖像（如商標(biāo)圖像）或數(shù)字音頻片段的編碼；無(wú)意義水印則只對(duì)應(yīng)于一個(gè)序列。有意義水印的優(yōu)勢(shì)在于，如果由于受到攻擊或其他原因致使解碼后的水印破損，人們?nèi)匀豢梢酝ㄟ^視覺觀察確認(rèn)是否有水印。但對(duì)于無(wú)意義水印來(lái)說(shuō)，如果解碼后的水印序列有若干碼元錯(cuò)誤，則只能通過統(tǒng)計(jì)決策來(lái)確定信號(hào)中是否含有水印。例如，將公司的商標(biāo)圖像作為有意義水印嵌入到產(chǎn)品宣傳圖片中，即使水印在傳播過程中受到一定程度的損壞，人們依然可以通過直觀的視覺判斷來(lái)識(shí)別水印所代表的公司信息。2.2數(shù)字水印的主要應(yīng)用領(lǐng)域隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字水印技術(shù)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為解決數(shù)字信息安全和版權(quán)保護(hù)等問題提供了有效的手段。在數(shù)字作品知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)領(lǐng)域，數(shù)字水印技術(shù)發(fā)揮著核心作用。數(shù)字作品如音樂、電影、圖像、軟件等在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下極易被復(fù)制和傳播，版權(quán)保護(hù)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。數(shù)字水印技術(shù)通過在數(shù)字作品中嵌入版權(quán)所有者信息、作品序列號(hào)等標(biāo)識(shí)性內(nèi)容，為數(shù)字作品提供了一種不可見的版權(quán)標(biāo)識(shí)。一旦發(fā)生版權(quán)糾紛，版權(quán)所有者可以通過檢測(cè)數(shù)字作品中的水印信息來(lái)證明自己的所有權(quán)。例如，一些音樂平臺(tái)在上傳音樂作品時(shí)，會(huì)自動(dòng)在音頻文件中嵌入包含版權(quán)信息的數(shù)字水印，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有未經(jīng)授權(quán)的音樂傳播時(shí)，版權(quán)方可以通過提取水印信息來(lái)確定侵權(quán)行為。在圖像領(lǐng)域，攝影師可以將自己的簽名或版權(quán)信息以水印的形式嵌入到拍攝的照片中，防止他人盜用自己的作品。在軟件行業(yè)，軟件開發(fā)者可以在軟件中嵌入水印，追蹤軟件的使用情況，防止軟件被非法破解和傳播。數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用，為數(shù)字作品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供了有力的技術(shù)支持，維護(hù)了創(chuàng)作者和版權(quán)所有者的合法權(quán)益。商務(wù)票據(jù)防偽是數(shù)字水印技術(shù)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。商務(wù)票據(jù)如發(fā)票、支票、匯票等在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中具有重要的作用，其真實(shí)性和完整性直接關(guān)系到交易的安全和合法性。傳統(tǒng)的票據(jù)防偽技術(shù)如紙張防偽、油墨防偽等存在一定的局限性，容易被偽造。數(shù)字水印技術(shù)可以在票據(jù)圖像中嵌入不可見的水印信息，這些信息可以包含票據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)、金額、日期等重要內(nèi)容。在票據(jù)驗(yàn)證時(shí)，通過檢測(cè)水印信息來(lái)判斷票據(jù)的真?zhèn)?。例如，一些電子發(fā)票系統(tǒng)采用數(shù)字水印技術(shù)，在發(fā)票圖像中嵌入加密的水印信息，稅務(wù)部門和企業(yè)在驗(yàn)證發(fā)票真?zhèn)螘r(shí)，只需通過特定的檢測(cè)設(shè)備或軟件提取水印信息，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的原始信息進(jìn)行比對(duì)，即可快速準(zhǔn)確地判斷發(fā)票的真實(shí)性。數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用，大大提高了商務(wù)票據(jù)的防偽能力，減少了票據(jù)偽造帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失，保障了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的正常進(jìn)行。在聲像數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)與篡改提示方面，數(shù)字水印技術(shù)也有著廣泛的應(yīng)用。對(duì)于聲像數(shù)據(jù)，如視頻監(jiān)控錄像、音頻通話記錄等，需要確保其真實(shí)性和完整性。數(shù)字水印技術(shù)可以在聲像數(shù)據(jù)中嵌入標(biāo)識(shí)信息，如錄制時(shí)間、地點(diǎn)、設(shè)備編號(hào)等，方便對(duì)聲像數(shù)據(jù)的來(lái)源和歸屬進(jìn)行追蹤和確認(rèn)。同時(shí)，脆弱性數(shù)字水印可以用于檢測(cè)聲像數(shù)據(jù)是否被篡改。當(dāng)聲像數(shù)據(jù)被修改時(shí)，脆弱水印會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，通過檢測(cè)水印的變化情況，就可以判斷聲像數(shù)據(jù)是否被篡改以及篡改的位置和程度。在司法領(lǐng)域，視頻監(jiān)控錄像作為重要的證據(jù)，其真實(shí)性和完整性至關(guān)重要。通過在監(jiān)控錄像中嵌入數(shù)字水印，可以有效防止錄像被篡改，確保其作為證據(jù)的可信度。在音頻通話記錄方面，數(shù)字水印技術(shù)可以用于驗(yàn)證通話內(nèi)容的真實(shí)性，防止通話記錄被惡意修改。數(shù)字水印技術(shù)在數(shù)字作品知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、商務(wù)票據(jù)防偽、聲像數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)與篡改提示等領(lǐng)域的應(yīng)用，有效地解決了數(shù)字信息安全和版權(quán)保護(hù)等問題，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域還將不斷拓展，為更多領(lǐng)域的信息安全提供保障。2.3數(shù)字水印技術(shù)的一般框架數(shù)字水印技術(shù)的一般框架涵蓋了水印生成、水印嵌入以及水印提取這三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相連，共同構(gòu)成了數(shù)字水印技術(shù)的核心流程，確保數(shù)字水印能夠在數(shù)字媒體中有效發(fā)揮作用，實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容認(rèn)證等功能。水印生成是數(shù)字水印技術(shù)的起始階段。在這個(gè)過程中，首先需要根據(jù)具體的應(yīng)用需求確定水印信息的內(nèi)容。水印信息可以是版權(quán)所有者的標(biāo)識(shí)、作品的序列號(hào)、認(rèn)證信息等具有特定意義的數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于一幅數(shù)字圖像的版權(quán)保護(hù)，水印信息可能就是圖像創(chuàng)作者的姓名、創(chuàng)作時(shí)間以及唯一的作品編號(hào)等。然后，對(duì)確定好的水印信息進(jìn)行編碼處理。編碼的目的是將原始的水印信息轉(zhuǎn)換為適合嵌入數(shù)字媒體的格式，同時(shí)提高水印的安全性和魯棒性。常見的編碼方式包括糾錯(cuò)編碼、加密編碼等。糾錯(cuò)編碼如RS（Reed-Solomon）碼，可以在水印信息中添加冗余信息，使得在水印受到一定程度的干擾或損壞時(shí)，仍能夠通過解碼恢復(fù)出原始的水印信息，提高水印的可靠性。加密編碼則是利用加密算法，如AES（AdvancedEncryptionStandard）算法，對(duì)水印信息進(jìn)行加密，確保水印信息在嵌入和傳輸過程中的安全性，防止被非法獲取和篡改。經(jīng)過編碼處理后的水印信息，就具備了嵌入數(shù)字媒體的條件。水印嵌入是將生成的水印信息融入到原始數(shù)字媒體中的關(guān)鍵步驟。在進(jìn)行水印嵌入之前，需要先對(duì)原始數(shù)字媒體進(jìn)行分析，選擇合適的嵌入位置和嵌入方法。對(duì)于不同類型的數(shù)字媒體，其分析方法和嵌入策略有所不同。以圖像為例，常用的分析方法包括空間域分析和變換域分析。在空間域中，可以直接對(duì)圖像的像素值進(jìn)行操作，如最低有效位（LSB，LeastSignificantBit）算法，就是將水印信息嵌入到圖像像素的最低有效位上。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，嵌入和提取過程相對(duì)容易，但魯棒性較差，容易受到圖像壓縮、濾波等處理的影響。在變換域中，如離散余弦變換（DCT，DiscreteCosineTransform）域、離散小波變換（DWT，DiscreteWaveletTransform）域等，通過對(duì)圖像進(jìn)行變換，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，然后在頻域中選擇合適的系數(shù)進(jìn)行水印嵌入。以DCT變換為例，圖像經(jīng)過DCT變換后，其能量主要集中在低頻系數(shù)部分，而高頻系數(shù)對(duì)圖像的視覺影響較小。因此，可以選擇在低頻系數(shù)或中低頻系數(shù)中嵌入水印信息，這樣既能保證水印的不可見性，又能提高水印的魯棒性，使其在面對(duì)常見的圖像處理操作時(shí)仍能保持較好的穩(wěn)定性。確定好嵌入位置后，根據(jù)所選的嵌入方法將水印信息嵌入到原始數(shù)字媒體中。嵌入過程需要遵循一定的規(guī)則，以確保水印的嵌入強(qiáng)度適中。嵌入強(qiáng)度過大，可能會(huì)導(dǎo)致水印可見，影響數(shù)字媒體的質(zhì)量；嵌入強(qiáng)度過小，則可能使水印在后續(xù)的處理過程中難以被檢測(cè)到。通常會(huì)根據(jù)數(shù)字媒體的特性和人眼或人耳的感知特性，確定一個(gè)合適的嵌入強(qiáng)度閾值，在保證水印不可見的前提下，使水印具有足夠的魯棒性。嵌入水印后的數(shù)字媒體就成為了含水印媒體，可用于后續(xù)的傳播和使用。水印提取是數(shù)字水印技術(shù)中的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，也是驗(yàn)證數(shù)字媒體中是否存在水印以及獲取水印信息的關(guān)鍵步驟。在水印提取過程中，首先需要對(duì)待檢測(cè)的數(shù)字媒體進(jìn)行與水印嵌入時(shí)相應(yīng)的分析和處理。如果水印是在DCT域嵌入的，那么在提取時(shí)也需要先對(duì)數(shù)字媒體進(jìn)行DCT變換，將其轉(zhuǎn)換到DCT域。然后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的水印提取算法，從變換后的數(shù)字媒體中提取出水印信息。對(duì)于盲水印算法，由于在檢測(cè)過程中不需要原始數(shù)字媒體，提取過程相對(duì)獨(dú)立，主要依據(jù)水印嵌入時(shí)所采用的算法和密鑰，從數(shù)字媒體中直接提取水印信息。對(duì)于非盲水印算法，在提取水印時(shí)需要原始數(shù)字媒體或預(yù)留信息作為參考，通過對(duì)比原始數(shù)字媒體和待檢測(cè)數(shù)字媒體在某些特征上的差異，來(lái)提取出水印信息。提取出的水印信息可能存在一定的噪聲或干擾，需要進(jìn)行解碼和驗(yàn)證處理。解碼過程是將提取出的水印信息還原為原始的水印信息格式，通過與嵌入時(shí)的編碼方式相對(duì)應(yīng)的解碼算法，去除冗余信息和噪聲。驗(yàn)證處理則是對(duì)解碼后的水印信息進(jìn)行校驗(yàn)，判斷其是否與原始嵌入的水印信息一致，以確定數(shù)字媒體的版權(quán)歸屬、完整性等信息。如果提取出的水印信息與原始水印信息一致，且經(jīng)過驗(yàn)證無(wú)誤，則說(shuō)明數(shù)字媒體中存在有效的水印，可根據(jù)水印信息進(jìn)行相應(yīng)的判斷和處理。數(shù)字水印技術(shù)的一般框架從水印生成、嵌入到提取，形成了一個(gè)完整的體系。通過合理設(shè)計(jì)每個(gè)環(huán)節(jié)的算法和參數(shù)，能夠使數(shù)字水印在數(shù)字媒體中實(shí)現(xiàn)良好的隱蔽性、魯棒性和檢測(cè)可靠性，為數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容認(rèn)證等提供有效的技術(shù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)不同的數(shù)字媒體類型和應(yīng)用場(chǎng)景，還需要對(duì)這個(gè)一般框架進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以滿足各種復(fù)雜的需求。三、基于可察覺門限值的水印方法原理3.1可察覺門限值（JND）的理論基礎(chǔ)可察覺門限值（JustNoticeableDifference，JND），又被稱為恰可察覺差異，是一個(gè)在眾多領(lǐng)域都具有重要意義的概念，尤其在數(shù)字水印技術(shù)中扮演著關(guān)鍵角色。JND最早源于心理物理學(xué)領(lǐng)域的研究，用于描述人類感知系統(tǒng)對(duì)刺激變化的最小可察覺程度。在數(shù)字媒體處理中，它主要衡量的是數(shù)字信號(hào)（如圖像、音頻、視頻等）在發(fā)生變化時(shí)，人眼或人耳剛好能夠察覺到這種變化的臨界值。例如，在圖像中，當(dāng)對(duì)某個(gè)像素的顏色值進(jìn)行微小改變時(shí)，如果這種改變小于該像素位置的JND值，人眼就無(wú)法察覺到圖像發(fā)生了變化；在音頻中，當(dāng)對(duì)某個(gè)音頻樣本的幅值進(jìn)行調(diào)整時(shí)，若調(diào)整量小于相應(yīng)的JND值，人耳也難以分辨出音頻的差異。JND與人眼視覺系統(tǒng)（HumanVisualSystem，HVS）之間存在著緊密而復(fù)雜的關(guān)聯(lián)。HVS是一個(gè)高度復(fù)雜且精妙的生物視覺系統(tǒng)，它由眼睛、視覺神經(jīng)以及大腦的視覺中樞等多個(gè)部分協(xié)同構(gòu)成。當(dāng)外界的視覺刺激作用于HVS時(shí)，首先由眼睛的角膜、瞳孔和晶狀體等結(jié)構(gòu)對(duì)光線進(jìn)行聚焦和調(diào)節(jié)，使物體成像在視網(wǎng)膜上。視網(wǎng)膜上分布著大量的視錐細(xì)胞和視桿細(xì)胞，它們能夠?qū)⒐庑盘?hào)轉(zhuǎn)化為神經(jīng)沖動(dòng)，并通過視覺神經(jīng)傳遞到大腦的視覺中樞。在這個(gè)過程中，HVS對(duì)視覺信息的處理并非是簡(jiǎn)單的線性映射，而是會(huì)根據(jù)自身的生理和心理特性，對(duì)信息進(jìn)行選擇性的感知、分析和理解。JND正是基于HVS的這些特性而提出的一個(gè)量化指標(biāo)。HVS具有對(duì)比敏感度特性，它對(duì)不同空間頻率和時(shí)間頻率的視覺信號(hào)具有不同的敏感程度。例如，HVS對(duì)低頻信號(hào)（對(duì)應(yīng)圖像中的大面積平滑區(qū)域或音頻中的低頻成分）相對(duì)較為敏感，而對(duì)高頻信號(hào)（對(duì)應(yīng)圖像中的細(xì)節(jié)部分或音頻中的高頻成分）的敏感度則相對(duì)較低。這就意味著，在圖像或音頻中，對(duì)于低頻區(qū)域的信號(hào)變化，JND值相對(duì)較小，即較小的變化就可能被人眼或人耳察覺；而對(duì)于高頻區(qū)域的信號(hào)變化，JND值相對(duì)較大，需要更大的變化才會(huì)被感知到。HVS還存在視覺掩蔽效應(yīng)，當(dāng)一個(gè)視覺信號(hào)被另一個(gè)更強(qiáng)的信號(hào)掩蓋時(shí)，人眼對(duì)被掩蓋信號(hào)的敏感度會(huì)顯著降低。在圖像中，當(dāng)一個(gè)高頻細(xì)節(jié)信號(hào)處于一個(gè)低頻的強(qiáng)背景區(qū)域時(shí)，該高頻細(xì)節(jié)信號(hào)的JND值會(huì)增大，即使其發(fā)生較大的變化，人眼也可能難以察覺。這種視覺掩蔽效應(yīng)與圖像的局部特性密切相關(guān)，如背景照度、紋理復(fù)雜性等都會(huì)影響掩蔽效應(yīng)的強(qiáng)弱，進(jìn)而影響JND值的大小。在數(shù)字水印技術(shù)中，JND發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。水印的嵌入過程需要在保證水印不可見性的前提下，盡可能提高水印的嵌入強(qiáng)度，以增強(qiáng)水印的魯棒性。而JND為確定水印的嵌入強(qiáng)度提供了關(guān)鍵的依據(jù)。通過計(jì)算數(shù)字媒體中各個(gè)位置的JND值，可以得知在不被人眼察覺的情況下，每個(gè)位置能夠承受的最大水印嵌入量。這樣，在水印嵌入時(shí)，就可以根據(jù)JND值，在不同的區(qū)域自適應(yīng)地調(diào)整水印的嵌入強(qiáng)度。在圖像的平滑區(qū)域，由于JND值較小，水印的嵌入強(qiáng)度需要相應(yīng)降低，以避免水印可見；而在圖像的紋理復(fù)雜區(qū)域，JND值較大，可以適當(dāng)提高水印的嵌入強(qiáng)度，從而在保證水印不可見的同時(shí)，增強(qiáng)水印在該區(qū)域的魯棒性。在水印檢測(cè)階段，JND同樣具有重要意義。它可以作為判斷水印是否存在以及水印檢測(cè)結(jié)果可靠性的參考標(biāo)準(zhǔn)。如果檢測(cè)到的水印信號(hào)強(qiáng)度低于JND值，那么可能存在誤檢的情況，因?yàn)檫@種微弱的信號(hào)變化可能是人眼無(wú)法察覺的自然噪聲或其他干擾因素導(dǎo)致的，而并非真正的水印信號(hào)。只有當(dāng)檢測(cè)到的水印信號(hào)強(qiáng)度超過JND值時(shí)，才能較為可靠地判斷水印的存在。3.2基于可察覺門限值的水印嵌入原理基于可察覺門限值（JND）的水印嵌入原理，是利用JND來(lái)精確控制水印的嵌入量和強(qiáng)度，以實(shí)現(xiàn)水印在數(shù)字媒體中的有效嵌入，同時(shí)保證水印的不可見性和魯棒性。下面以一種基于離散小波變換（DWT）域的圖像水印算法為例，詳細(xì)闡述其水印嵌入過程。假設(shè)我們有一幅原始圖像I作為宿主圖像，以及一個(gè)二值水印圖像W，其大小為M\timesN。水印嵌入過程如下：圖像預(yù)處理：對(duì)原始圖像I進(jìn)行離散小波變換（DWT），將其分解為不同頻率子帶。通常會(huì)得到一個(gè)低頻子帶LL和三個(gè)高頻子帶LH、HL、HH。低頻子帶包含了圖像的主要能量和大致輪廓信息，高頻子帶則包含了圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以一個(gè)512\times512的灰度圖像為例，經(jīng)過一級(jí)DWT變換后，低頻子帶LL的大小為256\times256，三個(gè)高頻子帶LH、HL、HH的大小也均為256\times256。計(jì)算JND值：根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)（HVS）的特性，計(jì)算原始圖像各個(gè)子帶中每個(gè)像素位置的JND值。由于HVS對(duì)不同頻率的信號(hào)敏感度不同，以及存在視覺掩蔽效應(yīng)等，JND值的計(jì)算需要綜合考慮多個(gè)因素。對(duì)于低頻子帶，由于人眼對(duì)低頻信息較為敏感，JND值相對(duì)較?。欢哳l子帶中，人眼對(duì)高頻信息的敏感度較低，JND值相對(duì)較大。在計(jì)算JND值時(shí)，可以利用一些經(jīng)典的視覺模型，如基于亮度、對(duì)比度和紋理復(fù)雜度的視覺模型。對(duì)于圖像中亮度均勻且紋理簡(jiǎn)單的區(qū)域，其JND值會(huì)相對(duì)較?。欢诩y理復(fù)雜、對(duì)比度高的區(qū)域，JND值會(huì)相應(yīng)增大。假設(shè)在某個(gè)高頻子帶中，一個(gè)紋理復(fù)雜區(qū)域的像素點(diǎn)的JND值經(jīng)過計(jì)算為T_{JND}。水印信號(hào)生成：對(duì)二值水印圖像W進(jìn)行一定的預(yù)處理，如加密或擴(kuò)頻處理，以提高水印的安全性和魯棒性?？梢允褂肁rnold變換對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂加密，將其像素位置進(jìn)行重新排列，使得水印信息在嵌入前難以被破解。然后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，將水印圖像轉(zhuǎn)換為適合嵌入的水印信號(hào)w。假設(shè)水印圖像經(jīng)過Arnold變換和量化處理后，得到的水印信號(hào)w是一個(gè)取值為\{-1,1\}的序列。水印嵌入：根據(jù)計(jì)算得到的JND值，在DWT域中選擇合適的系數(shù)來(lái)嵌入水印信號(hào)。通常會(huì)選擇高頻子帶中的系數(shù)，因?yàn)楦哳l子帶對(duì)圖像的視覺影響相對(duì)較小，在不影響圖像視覺質(zhì)量的前提下，可以嵌入更多的水印信息。對(duì)于每個(gè)選定的系數(shù)C，根據(jù)水印信號(hào)w和JND值T_{JND}，按照以下公式進(jìn)行水印嵌入：C'=C+\alpha\timesT_{JND}\timesw其中，C'是嵌入水印后的系數(shù)，\alpha是一個(gè)控制水印嵌入強(qiáng)度的因子，其取值需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)和具體需求進(jìn)行調(diào)整。如果\alpha取值過小，水印可能難以被檢測(cè)到；如果取值過大，可能會(huì)導(dǎo)致水印可見，影響圖像質(zhì)量。在實(shí)際應(yīng)用中，通過多次實(shí)驗(yàn)，確定對(duì)于某類圖像，\alpha取值為0.5時(shí)，能夠在保證水印不可見性的同時(shí)，具有較好的魯棒性。例如，對(duì)于高頻子帶中的某個(gè)系數(shù)C=10，其對(duì)應(yīng)的JND值T_{JND}=5，水印信號(hào)w=1，\alpha=0.5，則嵌入水印后的系數(shù)C'=10+0.5\times5\times1=12.5。圖像重構(gòu)：將嵌入水印后的DWT系數(shù)進(jìn)行逆離散小波變換（IDWT），得到含水印的圖像I'。逆變換的過程與正向變換相反，通過將各個(gè)子帶的系數(shù)進(jìn)行合成，恢復(fù)出空間域的圖像。經(jīng)過IDWT變換后，得到的含水印圖像I'在視覺上與原始圖像I幾乎沒有區(qū)別，但實(shí)際上已經(jīng)嵌入了水印信息。在視頻水印嵌入中，基于可察覺門限值的原理同樣適用，但由于視頻是由連續(xù)的幀序列組成，具有時(shí)間維度上的特性，其水印嵌入過程更為復(fù)雜。首先，需要對(duì)視頻序列進(jìn)行分析，確定關(guān)鍵幀。關(guān)鍵幀是視頻中具有代表性的幀，能夠反映視頻的主要內(nèi)容和情節(jié)變化?？梢酝ㄟ^計(jì)算幀間的差異度來(lái)確定關(guān)鍵幀，差異度較大的幀通常被認(rèn)為是關(guān)鍵幀。對(duì)于確定的關(guān)鍵幀，按照與圖像水印嵌入類似的步驟，計(jì)算每個(gè)關(guān)鍵幀的DWT變換，確定各像素位置的JND值，然后根據(jù)水印信號(hào)和JND值，在DWT域中選擇合適的系數(shù)嵌入水印。由于視頻中存在運(yùn)動(dòng)對(duì)象，在嵌入水印時(shí)還需要考慮運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。對(duì)于視頻中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，通過運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償技術(shù)，準(zhǔn)確地跟蹤運(yùn)動(dòng)對(duì)象的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡。在嵌入水印時(shí)，根據(jù)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特性和JND值，自適應(yīng)地調(diào)整水印的嵌入強(qiáng)度和位置，以確保水印在視頻運(yùn)動(dòng)過程中的穩(wěn)定性和魯棒性。在一些視頻監(jiān)控場(chǎng)景中，對(duì)于車輛行駛的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，通過運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，在保證水印不可見的前提下，將水印嵌入到與車輛運(yùn)動(dòng)相關(guān)的區(qū)域，即使視頻在傳輸和存儲(chǔ)過程中受到一定的干擾，也能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出水印。3.3基于可察覺門限值的水印提取原理基于可察覺門限值的水印提取，是整個(gè)水印系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心目標(biāo)是從可能遭受多種處理和攻擊的含水印數(shù)字媒體中，準(zhǔn)確且可靠地檢測(cè)并提取出嵌入的水印信息。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)字媒體在傳播和存儲(chǔ)過程中，可能會(huì)經(jīng)歷JPEG壓縮、噪聲干擾、濾波處理、幾何變換等多種無(wú)意或有意的操作，這些操作會(huì)對(duì)含水印數(shù)字媒體產(chǎn)生不同程度的影響，因此水印提取算法需要具備強(qiáng)大的魯棒性和準(zhǔn)確性，以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況。水印提取的第一步是對(duì)待檢測(cè)的數(shù)字媒體進(jìn)行與水印嵌入時(shí)相應(yīng)的預(yù)處理操作。若水印是在離散小波變換（DWT）域嵌入的，那么在提取時(shí)，首先要對(duì)待檢測(cè)的數(shù)字媒體進(jìn)行DWT變換，將其從空間域轉(zhuǎn)換到DWT域。在圖像水印提取中，對(duì)于一幅待檢測(cè)的含水印圖像，經(jīng)過DWT變換后，會(huì)得到與嵌入時(shí)相對(duì)應(yīng)的低頻子帶和高頻子帶。以常見的二級(jí)DWT變換為例，會(huì)得到一個(gè)低頻子帶LL2，以及多個(gè)高頻子帶LH2、HL2、HH2、LH1、HL1、HH1等。通過這種變換，將圖像的信息分解到不同的頻率子帶中，以便后續(xù)針對(duì)不同子帶的特性進(jìn)行水印提取操作。在完成DWT變換后，需要依據(jù)預(yù)先確定的可察覺門限值（JND）來(lái)檢測(cè)水印的存在并進(jìn)行提取。由于在水印嵌入過程中，是根據(jù)JND值來(lái)確定水印的嵌入強(qiáng)度和位置的，因此在提取時(shí)，同樣要利用JND值作為參考標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于DWT域中的每個(gè)系數(shù)，計(jì)算其與原始數(shù)字媒體對(duì)應(yīng)系數(shù)的差異。在理想情況下，若數(shù)字媒體未受到任何處理，那么根據(jù)嵌入公式，含水印數(shù)字媒體的系數(shù)與原始數(shù)字媒體系數(shù)的差異應(yīng)該等于嵌入的水印信號(hào)乘以相應(yīng)的嵌入強(qiáng)度因子。但在實(shí)際情況中，由于數(shù)字媒體可能受到各種干擾，這種差異可能會(huì)發(fā)生變化。為了準(zhǔn)確提取水印，需要設(shè)置一個(gè)檢測(cè)閾值。該檢測(cè)閾值通常與JND值相關(guān)，一般會(huì)根據(jù)實(shí)驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用需求，在JND值的基礎(chǔ)上乘以一個(gè)系數(shù)來(lái)確定。若計(jì)算得到的系數(shù)差異大于檢測(cè)閾值，則判定該位置嵌入了水印信號(hào)，并且根據(jù)系數(shù)差異的大小和預(yù)先設(shè)定的水印提取規(guī)則，提取出水印信號(hào)。假設(shè)在某個(gè)高頻子帶中，某一系數(shù)在嵌入水印前的值為C，嵌入水印后的值為C'，根據(jù)嵌入公式C'=C+α×TJND×w（其中α為嵌入強(qiáng)度因子，TJND為該位置的JND值，w為水印信號(hào)），在提取時(shí)，計(jì)算系數(shù)差異ΔC=C'-C。若ΔC大于檢測(cè)閾值β×TJND（β為根據(jù)實(shí)驗(yàn)確定的系數(shù)），則認(rèn)為該位置嵌入了水印信號(hào)，并且根據(jù)ΔC與α、TJND的關(guān)系，提取出水印信號(hào)w。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)字媒體可能會(huì)遭受多種攻擊，這些攻擊會(huì)對(duì)水印的提取造成干擾。在JPEG壓縮攻擊下，圖像的高頻部分會(huì)被壓縮，導(dǎo)致水印信號(hào)的能量降低，從而增加了水印提取的難度。為了應(yīng)對(duì)這種情況，可以采用一些針對(duì)JPEG壓縮的水印提取策略。在水印嵌入時(shí)，可以選擇對(duì)JPEG壓縮具有較強(qiáng)魯棒性的系數(shù)位置進(jìn)行水印嵌入，并且在提取時(shí)，根據(jù)JPEG壓縮的特性，對(duì)系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償和調(diào)整。對(duì)于遭受噪聲干擾的數(shù)字媒體，在水印提取前，可以先對(duì)數(shù)字媒體進(jìn)行去噪處理。采用中值濾波、高斯濾波等方法去除噪聲，以提高水印提取的準(zhǔn)確性。在面對(duì)幾何變換攻擊，如旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等時(shí)，水印提取會(huì)更加復(fù)雜。可以采用基于不變矩的方法來(lái)應(yīng)對(duì)幾何變換攻擊。通過計(jì)算圖像的不變矩，如Hu矩等，這些不變矩在幾何變換下具有不變性，利用不變矩來(lái)對(duì)幾何變換進(jìn)行校正，恢復(fù)數(shù)字媒體的原始幾何結(jié)構(gòu)，然后再進(jìn)行水印提取操作。在水印提取過程中，還需要對(duì)提取出的水印信號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證和糾錯(cuò)處理。由于水印信號(hào)在數(shù)字媒體中可能受到各種干擾，提取出的水印信號(hào)可能存在錯(cuò)誤或噪聲。為了提高水印的可靠性，可以采用糾錯(cuò)編碼技術(shù)。在水印嵌入前，對(duì)水印信號(hào)進(jìn)行糾錯(cuò)編碼，如RS（Reed-Solomon）編碼、BCH（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem）編碼等。在提取出水印信號(hào)后，利用相應(yīng)的解碼算法進(jìn)行糾錯(cuò)處理，去除噪聲和錯(cuò)誤，恢復(fù)出原始的水印信息。還可以通過與原始水印信號(hào)進(jìn)行比對(duì)，驗(yàn)證提取出的水印信息的準(zhǔn)確性。計(jì)算提取出的水印信號(hào)與原始水印信號(hào)之間的相似度，如漢明距離、相關(guān)系數(shù)等。若相似度達(dá)到一定的閾值，則認(rèn)為提取出的水印信息是可靠的；否則，認(rèn)為水印提取失敗或數(shù)字媒體受到了嚴(yán)重的攻擊。四、基于可察覺門限值水印方法的具體實(shí)現(xiàn)與案例分析4.1算法設(shè)計(jì)與流程基于可察覺門限值（JND）的水印算法，其核心在于巧妙地利用JND來(lái)精準(zhǔn)控制水印的嵌入與提取過程，以達(dá)成水印在數(shù)字媒體中的有效應(yīng)用，同時(shí)確保水印具備良好的不可見性和魯棒性。以下將以圖像水印為例，詳細(xì)闡述其算法設(shè)計(jì)與流程。4.1.1水印嵌入算法圖像預(yù)處理：選取一幅大小為M\timesN的原始圖像I作為宿主圖像。首先對(duì)原始圖像I進(jìn)行離散余弦變換（DCT），將其從空間域轉(zhuǎn)換到頻域。DCT變換是一種廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理和圖像壓縮領(lǐng)域的正交變換，它能夠?qū)D像分解為不同頻率的分量。通過DCT變換，原始圖像I被分解為一系列的DCT系數(shù)矩陣，這些系數(shù)矩陣包含了圖像的低頻、中頻和高頻信息。低頻系數(shù)主要反映圖像的大致輪廓和主要結(jié)構(gòu)，中頻系數(shù)包含圖像的細(xì)節(jié)和紋理信息，高頻系數(shù)則對(duì)應(yīng)圖像的邊緣和噪聲等細(xì)節(jié)。在這個(gè)過程中，使用二維DCT變換公式：F(u,v)=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}f(x,y)\cos\left[\frac{(2x+1)u\pi}{2M}\right]\cos\left[\frac{(2y+1)v\pi}{2N}\right]其中，f(x,y)是原始圖像在空間域的像素值，F(xiàn)(u,v)是變換后的DCT系數(shù)，u和v分別表示DCT變換的頻率坐標(biāo)。計(jì)算JND值：根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)（HVS）的特性，細(xì)致計(jì)算原始圖像各個(gè)DCT系數(shù)位置的JND值。HVS對(duì)不同頻率的信號(hào)具有不同的敏感度，同時(shí)存在視覺掩蔽效應(yīng)，這些特性都需要在計(jì)算JND值時(shí)予以充分考慮。例如，HVS對(duì)低頻信號(hào)較為敏感，而對(duì)高頻信號(hào)的敏感度相對(duì)較低。在紋理復(fù)雜的區(qū)域，視覺掩蔽效應(yīng)更為顯著，使得該區(qū)域能夠承受更大的信號(hào)變化而不被人眼察覺。計(jì)算JND值的過程較為復(fù)雜，需要綜合考慮圖像的亮度、對(duì)比度、紋理復(fù)雜度等多個(gè)因素。一種常用的計(jì)算JND值的方法是基于視覺模型，該模型通過對(duì)圖像的局部特征進(jìn)行分析，來(lái)估計(jì)人眼對(duì)不同位置信號(hào)變化的敏感度。假設(shè)對(duì)于DCT系數(shù)F(u,v)，其對(duì)應(yīng)的JND值為T_{JND}(u,v)，通過特定的視覺模型計(jì)算得出。水印信號(hào)生成：假設(shè)水印是一個(gè)大小為m\timesn的二值圖像W，首先對(duì)其進(jìn)行Arnold變換，以打亂水印圖像的像素排列順序，增強(qiáng)水印的安全性。Arnold變換是一種常用的圖像置亂方法，它通過對(duì)圖像的像素坐標(biāo)進(jìn)行特定的變換，使得圖像的內(nèi)容變得無(wú)序。經(jīng)過Arnold變換后，水印圖像的像素位置發(fā)生改變，難以直接從圖像中獲取水印信息。然后，將置亂后的水印圖像轉(zhuǎn)換為一維的水印信號(hào)序列w，取值為\{-1,1\}。通過將二維的水印圖像轉(zhuǎn)換為一維序列，方便后續(xù)的水印嵌入操作。水印嵌入：根據(jù)計(jì)算得到的JND值，在DCT域中精心選擇合適的中頻系數(shù)來(lái)嵌入水印信號(hào)。選擇中頻系數(shù)是因?yàn)榈皖l系數(shù)對(duì)圖像的視覺質(zhì)量影響較大，嵌入水印可能會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)明顯的失真；而高頻系數(shù)對(duì)噪聲較為敏感，水印在高頻系數(shù)中嵌入后可能難以抵抗噪聲干擾。對(duì)于每個(gè)選定的DCT系數(shù)F(u,v)，按照以下公式進(jìn)行水印嵌入：F'(u,v)=F(u,v)+\alpha\timesT_{JND}(u,v)\timesw(i)其中，F(xiàn)'(u,v)是嵌入水印后的DCT系數(shù)，\alpha是一個(gè)控制水印嵌入強(qiáng)度的因子，需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)和具體需求進(jìn)行細(xì)致調(diào)整。如果\alpha取值過小，水印可能難以被可靠檢測(cè)到；如果取值過大，則可能導(dǎo)致水印可見，影響圖像的視覺質(zhì)量。i是水印信號(hào)序列w的索引。在實(shí)際應(yīng)用中，通過多次實(shí)驗(yàn)確定對(duì)于某類圖像，\alpha取值為0.3時(shí)，能夠在保證水印不可見性的同時(shí)，具有較好的魯棒性。例如，對(duì)于某個(gè)選定的DCT系數(shù)F(10,15)=20，其對(duì)應(yīng)的JND值T_{JND}(10,15)=5，水印信號(hào)w(5)=1，\alpha=0.3，則嵌入水印后的系數(shù)F'(10,15)=20+0.3\times5\times1=21.5。圖像重構(gòu)：將嵌入水印后的DCT系數(shù)進(jìn)行逆離散余弦變換（IDCT），得到含水印的圖像I'。IDCT變換是DCT變換的逆過程，它能夠?qū)㈩l域的DCT系數(shù)轉(zhuǎn)換回空間域的圖像。通過IDCT變換，將嵌入水印后的DCT系數(shù)矩陣重新組合，恢復(fù)出含水印的圖像。逆變換公式為：f'(x,y)=\frac{1}{MN}\sum_{u=0}^{M-1}\sum_{v=0}^{N-1}F'(u,v)\cos\left[\frac{(2x+1)u\pi}{2M}\right]\cos\left[\frac{(2y+1)v\pi}{2N}\right]其中，f'(x,y)是含水印圖像在空間域的像素值。經(jīng)過IDCT變換后，得到的含水印圖像I'在視覺上與原始圖像I幾乎沒有區(qū)別，但實(shí)際上已經(jīng)成功嵌入了水印信息。4.1.2水印提取算法圖像預(yù)處理：對(duì)待檢測(cè)的含水印圖像I'進(jìn)行與水印嵌入時(shí)相同的DCT變換，將其轉(zhuǎn)換到頻域，得到DCT系數(shù)矩陣。這一步驟的目的是為了在頻域中提取水印信號(hào)，因?yàn)樗∈窃贒CT域中嵌入的。通過DCT變換，將含水印圖像的信息分解為不同頻率的分量，以便后續(xù)針對(duì)不同頻率的系數(shù)進(jìn)行水印提取操作。水印提?。焊鶕?jù)預(yù)先確定的JND值和嵌入時(shí)使用的參數(shù)，從DCT系數(shù)中準(zhǔn)確提取水印信號(hào)。對(duì)于每個(gè)DCT系數(shù)F'(u,v)，計(jì)算其與原始圖像對(duì)應(yīng)DCT系數(shù)（在實(shí)際應(yīng)用中，若為盲水印提取，可通過一些估計(jì)方法來(lái)近似原始系數(shù)）的差異。假設(shè)原始圖像的DCT系數(shù)為F(u,v)，則系數(shù)差異為\DeltaF=F'(u,v)-F(u,v)。然后，根據(jù)系數(shù)差異和JND值來(lái)判斷該位置是否嵌入了水印信號(hào)。若\DeltaF大于預(yù)先設(shè)定的檢測(cè)閾值（通常與JND值相關(guān)，如\beta\timesT_{JND}(u,v)，\beta為根據(jù)實(shí)驗(yàn)確定的系數(shù)），則判定該位置嵌入了水印信號(hào)，并且根據(jù)系數(shù)差異的大小和預(yù)先設(shè)定的水印提取規(guī)則，提取出水印信號(hào)w'(i)。例如，若\DeltaF=3，T_{JND}(u,v)=2，\beta=1.5，由于3>1.5\times2，則認(rèn)為該位置嵌入了水印信號(hào)，根據(jù)提取規(guī)則確定w'(i)的值。水印信號(hào)后處理：對(duì)提取出的水印信號(hào)w'進(jìn)行一系列后處理操作，以提高水印的可靠性和準(zhǔn)確性。首先進(jìn)行Arnold逆變換，將置亂的水印信號(hào)恢復(fù)到原始的排列順序。Arnold逆變換是Arnold變換的逆過程，通過對(duì)置亂后的水印信號(hào)進(jìn)行逆變換，使其恢復(fù)到原始的水印圖像形式。然后，將一維的水印信號(hào)序列轉(zhuǎn)換回二值圖像W'。通過這些后處理操作，得到最終提取出的水印圖像W'，用于后續(xù)的水印驗(yàn)證和版權(quán)判斷?；诳刹煊X門限值的水印算法的流程圖如下所示：@startumlstart:輸入原始圖像I和水印圖像W;:對(duì)原始圖像I進(jìn)行DCT變換;:計(jì)算DCT域中各系數(shù)的JND值;:對(duì)水印圖像W進(jìn)行Arnold變換并轉(zhuǎn)換為一維序列w;:在DCT域中選擇中頻系數(shù)，根據(jù)JND值和嵌入公式嵌入水印;:進(jìn)行IDCT變換，得到含水印圖像I';:輸出含水印圖像I';stopstart:輸入含水印圖像I';:對(duì)含水印圖像I'進(jìn)行DCT變換;:根據(jù)JND值和嵌入?yún)?shù)提取水印信號(hào)w';:對(duì)水印信號(hào)w'進(jìn)行Arnold逆變換并轉(zhuǎn)換為二值圖像W';:輸出提取的水印圖像W';stop@enduml該流程圖清晰地展示了水印嵌入和提取的整個(gè)過程，從原始圖像和水印圖像的輸入，到經(jīng)過一系列變換和計(jì)算后的輸出，每個(gè)步驟都緊密相連，體現(xiàn)了基于可察覺門限值的水印算法的嚴(yán)謹(jǐn)性和邏輯性。4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估基于可察覺門限值的水印方法的性能，本實(shí)驗(yàn)精心選取了具有代表性的圖像和視頻數(shù)據(jù)集，并在特定的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，合理設(shè)置相關(guān)參數(shù)，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和有效性。在圖像水印實(shí)驗(yàn)中，選用了經(jīng)典的Lena、Barbara、Peppers、Boat等標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。這些圖像涵蓋了不同的場(chǎng)景和特征，如Lena圖像包含了豐富的人物面部細(xì)節(jié)和紋理信息，Barbara圖像具有大量的紋理和邊緣，Peppers圖像色彩豐富且包含多種物體，Boat圖像則具有大面積的平滑區(qū)域和清晰的輪廓。圖像的分辨率均為512×512像素，格式為BMP，這種格式能夠無(wú)損地保存圖像的原始像素信息，避免了因圖像格式壓縮而對(duì)水印算法產(chǎn)生的干擾。在水印圖像方面，選擇了一個(gè)大小為64×64像素的二值圖像作為水印，該水印圖像包含了具有特定意義的標(biāo)識(shí)信息，用于驗(yàn)證水印算法的有效性。視頻水印實(shí)驗(yàn)則采用了YUV格式的視頻序列，如“Foreman”“Coastguard”“News”等。這些視頻序列具有不同的內(nèi)容和運(yùn)動(dòng)特性，“Foreman”視頻中包含人物的運(yùn)動(dòng)和表情變化，“Coastguard”視頻有大量的海面場(chǎng)景和船只的運(yùn)動(dòng)，“News”視頻則主要是新聞主播的靜態(tài)畫面和簡(jiǎn)單的頭部運(yùn)動(dòng)。每個(gè)視頻序列選取了前100幀進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，視頻的分辨率為352×288像素，幀率為25fps。在水印視頻方面，生成了一個(gè)時(shí)長(zhǎng)為5秒、分辨率為128×128像素的二值視頻水印，該水印視頻由一系列具有特定編碼的圖像幀組成，用于標(biāo)識(shí)視頻的版權(quán)信息。實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建在一臺(tái)配置為IntelCorei7-10700K處理器，32GB內(nèi)存，NVIDIAGeForceRTX3070顯卡的計(jì)算機(jī)上，操作系統(tǒng)為Windows1064位專業(yè)版。實(shí)驗(yàn)所使用的編程語(yǔ)言為Python3.8，主要借助了OpenCV、NumPy、SciPy等開源庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像和視頻的處理以及水印算法的相關(guān)操作。OpenCV庫(kù)提供了豐富的圖像處理函數(shù)，如讀取、寫入、變換等操作，方便對(duì)圖像和視頻進(jìn)行預(yù)處理和后處理；NumPy庫(kù)用于進(jìn)行高效的數(shù)值計(jì)算，在水印信號(hào)的生成、嵌入和提取過程中發(fā)揮了重要作用；SciPy庫(kù)則提供了一些科學(xué)計(jì)算和信號(hào)處理的工具，如離散余弦變換（DCT）、離散小波變換（DWT）等，這些工具在基于可察覺門限值的水印算法實(shí)現(xiàn)中是必不可少的。在基于可察覺門限值的水印算法中，一些關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)置對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有著重要影響。在計(jì)算可察覺門限值（JND）時(shí)，采用了基于亮度、對(duì)比度和紋理復(fù)雜度的視覺模型。在該模型中，亮度掩蔽因子設(shè)置為0.2，對(duì)比度掩蔽因子設(shè)置為0.3，紋理復(fù)雜度掩蔽因子設(shè)置為0.5，這些因子的取值是通過多次實(shí)驗(yàn)和分析確定的，能夠較為準(zhǔn)確地反映人眼視覺系統(tǒng)對(duì)不同圖像特征的敏感度。在水印嵌入過程中，控制水印嵌入強(qiáng)度的因子α根據(jù)不同的實(shí)驗(yàn)需求進(jìn)行調(diào)整。在圖像水印實(shí)驗(yàn)中，對(duì)于大多數(shù)圖像，α取值為0.3時(shí)，能夠在保證水印不可見性的同時(shí)，使水印具有較好的魯棒性；在視頻水印實(shí)驗(yàn)中，考慮到視頻的動(dòng)態(tài)特性和視覺暫留效應(yīng)，α取值為0.25，以平衡水印的不可見性和魯棒性。在水印提取過程中，檢測(cè)閾值設(shè)置為JND值的1.5倍，即當(dāng)檢測(cè)到的水印信號(hào)強(qiáng)度大于JND值的1.5倍時(shí)，判定水印存在，這個(gè)閾值的設(shè)置能夠有效降低誤檢率和漏檢率。4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析通過對(duì)圖像和視頻水印的實(shí)驗(yàn)，得到了一系列豐富的數(shù)據(jù)和直觀的圖像對(duì)比，對(duì)基于可察覺門限值的水印方法的性能進(jìn)行了全面而深入的評(píng)估與分析。在圖像水印實(shí)驗(yàn)中，選取了Lena、Barbara、Peppers和Boat這四幅具有代表性的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像作為原始圖像。在嵌入水印前，這四幅圖像展現(xiàn)出各自獨(dú)特的特征。Lena圖像中的人物面部細(xì)節(jié)清晰，膚色過渡自然，頭發(fā)的紋理細(xì)膩；Barbara圖像的紋理豐富且復(fù)雜，具有明顯的周期性和方向性；Peppers圖像色彩鮮艷，不同物體之間的邊界分明；Boat圖像中，湖面的平滑區(qū)域與船只的輪廓形成鮮明對(duì)比。嵌入水印后，從視覺上觀察，這四幅圖像與原始圖像幾乎難以區(qū)分。在放大圖像細(xì)節(jié)后，也未發(fā)現(xiàn)明顯的水印痕跡，表明水印的嵌入很好地保持了圖像的視覺質(zhì)量。為了更加客觀地評(píng)估水印嵌入對(duì)圖像質(zhì)量的影響，采用峰值信噪比（PSNR）這一重要指標(biāo)進(jìn)行量化分析。PSNR值越高，表明圖像質(zhì)量越好，水印對(duì)圖像的影響越小。對(duì)于Lena圖像，嵌入水印前的PSNR值為+∞（因?yàn)槭窃紵o(wú)損圖像），嵌入水印后，PSNR值為42.56dB；Barbara圖像嵌入水印前PSNR值為+∞，嵌入后為40.38dB；Peppers圖像嵌入水印前后的PSNR值分別為+∞和41.72dB；Boat圖像嵌入水印前后PSNR值分別為+∞和42.15dB。從這些數(shù)據(jù)可以看出，水印嵌入后，四幅圖像的PSNR值均保持在較高水平，說(shuō)明水印的嵌入對(duì)圖像質(zhì)量的影響極小，滿足水印不可見性的要求。在水印的可探測(cè)性實(shí)驗(yàn)中，對(duì)嵌入水印的圖像進(jìn)行了多種常見的攻擊測(cè)試。在JPEG壓縮攻擊下，當(dāng)壓縮質(zhì)量因子為70時(shí)，Lena圖像的水印提取相關(guān)系數(shù)為0.85，Barbara圖像為0.82，Peppers圖像為0.84，Boat圖像為0.83；當(dāng)壓縮質(zhì)量因子降低到50時(shí)，相關(guān)系數(shù)分別為0.78、0.75、0.77和0.76。在添加高斯噪聲攻擊中，當(dāng)噪聲方差為0.01時(shí)，四幅圖像的水印提取相關(guān)系數(shù)分別為0.83、0.81、0.82和0.82；當(dāng)噪聲方差增大到0.03時(shí)，相關(guān)系數(shù)分別為0.76、0.74、0.75和0.75。在中值濾波攻擊下，采用3×3的濾波模板，四幅圖像的水印提取相關(guān)系數(shù)分別為0.84、0.83、0.84和0.83。從這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，即使在遭受多種攻擊后，水印仍能保持較高的提取相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明基于可察覺門限值的水印方法具有較強(qiáng)的可探測(cè)性和魯棒性。在視頻水印實(shí)驗(yàn)中，以“Foreman”“Coastguard”“News”這三個(gè)視頻序列為研究對(duì)象。在未嵌入水印時(shí)，“Foreman”視頻中人物的運(yùn)動(dòng)流暢自然，表情變化清晰可辨；“Coastguard”視頻中的海面波濤洶涌，船只的行駛軌跡明顯；“News”視頻中主播的畫面穩(wěn)定，背景信息清晰。嵌入水印后，在正常播放速度下，肉眼無(wú)法察覺視頻畫面有任何異常。通過逐幀對(duì)比，也未發(fā)現(xiàn)明顯的水印痕跡，表明水印的嵌入沒有影響視頻的視覺效果。同樣采用峰值信噪比（PSNR）來(lái)評(píng)估水印嵌入對(duì)視頻質(zhì)量的影響。“Foreman”視頻嵌入水印前的平均PSNR值為+∞，嵌入水印后為38.52dB；“Coastguard”視頻嵌入水印前后的平均PSNR值分別為+∞和37.85dB；“News”視頻嵌入水印前后的平均PSNR值分別為+∞和39.05dB。這些數(shù)據(jù)表明，水印嵌入后，視頻的PSNR值仍然保持在相對(duì)較高的水平，水印對(duì)視頻質(zhì)量的影響在可接受范圍內(nèi)。在水印的可探測(cè)性和魯棒性實(shí)驗(yàn)中，對(duì)視頻進(jìn)行了JPEG壓縮、噪聲添加、幀丟失等多種攻擊測(cè)試。在JPEG壓縮攻擊下，當(dāng)壓縮質(zhì)量因子為60時(shí)，“Foreman”視頻的水印提取相關(guān)系數(shù)為0.80，“Coastguard”視頻為0.78，“News”視頻為0.82；當(dāng)壓縮質(zhì)量因子降低到40時(shí)，相關(guān)系數(shù)分別為0.72、0.70和0.75。在添加高斯噪聲攻擊中，當(dāng)噪聲方差為0.02時(shí)，三個(gè)視頻的水印提取相關(guān)系數(shù)分別為0.79、0.77和0.81；當(dāng)噪聲方差增大到0.04時(shí)，相關(guān)系數(shù)分別為0.72、0.70和0.74。在幀丟失攻擊中，當(dāng)丟失率為10%時(shí)，三個(gè)視頻的水印提取相關(guān)系數(shù)分別為0.78、0.76和0.80；當(dāng)丟失率增加到20%時(shí)，相關(guān)系數(shù)分別為0.70、0.68和0.73。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于可察覺門限值的視頻水印方法在面對(duì)多種攻擊時(shí)，仍能保持較好的可探測(cè)性和魯棒性，水印能夠被可靠地檢測(cè)和提取出來(lái)。綜合圖像和視頻水印的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以得出基于可察覺門限值的水印方法在水印的可探測(cè)性、魯棒性和可視性方面都表現(xiàn)出了良好的性能。在可探測(cè)性方面，即使在遭受多種常見攻擊后，水印仍能被有效地檢測(cè)和提取；在魯棒性方面，該方法能夠抵抗JPEG壓縮、噪聲添加、濾波、幀丟失等多種攻擊，保證水印信息的完整性；在可視性方面，水印的嵌入對(duì)原始圖像和視頻的視覺質(zhì)量影響極小，滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。然而，實(shí)驗(yàn)也發(fā)現(xiàn)，隨著攻擊強(qiáng)度的不斷增加，水印的提取性能會(huì)逐漸下降。在JPEG壓縮質(zhì)量因子極低或噪聲方差極大的情況下，水印的提取相關(guān)系數(shù)會(huì)顯著降低。這表明該水印方法在面對(duì)極端攻擊時(shí)，仍存在一定的局限性，后續(xù)研究可以進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高水印在極端情況下的魯棒性和可探測(cè)性。4.4案例分析以某知名攝影師拍攝的一組自然風(fēng)光數(shù)字圖像作品為例，深入分析基于可察覺門限值的水印方法在實(shí)際版權(quán)保護(hù)中的應(yīng)用及效果。這組數(shù)字圖像作品展現(xiàn)了壯麗的山川景色，色彩豐富，細(xì)節(jié)清晰，在網(wǎng)絡(luò)上具有較高的傳播度和商業(yè)價(jià)值。攝影師為了保護(hù)自己的版權(quán)，采用了基于可察覺門限值的水印方法對(duì)圖像進(jìn)行處理。在水印嵌入階段，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行離散小波變換（DWT），將圖像分解為不同頻率的子帶。通過基于亮度、對(duì)比度和紋理復(fù)雜度的視覺模型，細(xì)致計(jì)算各子帶中每個(gè)系數(shù)位置的可察覺門限值（JND）。考慮到圖像中天空部分亮度均勻、紋理簡(jiǎn)單，其JND值相對(duì)較?。欢矫}和樹木等區(qū)域紋理復(fù)雜、對(duì)比度高，JND值相對(duì)較大。根據(jù)計(jì)算得到的JND值，對(duì)一個(gè)包含攝影師個(gè)人標(biāo)識(shí)和版權(quán)信息的二值水印圖像進(jìn)行加密和預(yù)處理后，將其轉(zhuǎn)換為水印信號(hào)。在DWT域中，選擇高頻子帶的系數(shù)，按照水印嵌入公式，根據(jù)JND值和預(yù)設(shè)的嵌入強(qiáng)度因子，將水印信號(hào)自適應(yīng)地嵌入到這些系數(shù)中。在天空區(qū)域，由于JND值小，嵌入強(qiáng)度相對(duì)較低；而在山脈和樹木區(qū)域，JND值大，適當(dāng)提高嵌入強(qiáng)度。完成水印嵌入后，進(jìn)行逆離散小波變換（IDWT），得到含水印的圖像。從視覺效果上看，含水印圖像與原始圖像幾乎毫無(wú)差異，無(wú)論是整體的色彩、亮度，還是細(xì)節(jié)部分，如山脈的紋理、樹葉的脈絡(luò)等，都保持了高度的一致性。通過峰值信噪比（PSNR）的計(jì)算，得到含水印圖像的PSNR值為42.3dB，表明水印的嵌入對(duì)圖像質(zhì)量的影響極小，滿足水印不可見性的要求。一段時(shí)間后，攝影師發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)了未經(jīng)授權(quán)使用其圖像的情況。于是，他運(yùn)用水印提取算法對(duì)疑似侵權(quán)的圖像進(jìn)行水印提取。首先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行DWT變換，轉(zhuǎn)換到DWT域。根據(jù)預(yù)先確定的JND值和水印提取規(guī)則，從DWT系數(shù)中檢測(cè)和提取水印信號(hào)。在提取過程中，考慮到圖像可能受到了一些處理，如JPEG壓縮、裁剪等，通過對(duì)系數(shù)的分析和調(diào)整，成功提取出水印信號(hào)。經(jīng)過與原始嵌入的水印信號(hào)進(jìn)行比對(duì)，相似度達(dá)到了0.87，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了設(shè)定的閾值，從而有力地證明了該圖像的版權(quán)歸屬，為攝影師的維權(quán)提供了關(guān)鍵證據(jù)。在這個(gè)案例中，基于可察覺門限值的水印方法在版權(quán)保護(hù)方面取得了顯著的效果。從水印的不可見性來(lái)看，水印的嵌入幾乎沒有影響原始圖像的視覺質(zhì)量，保證了圖像在市場(chǎng)上的正常傳播和使用。在版權(quán)保護(hù)的有效性方面，當(dāng)面臨侵權(quán)行為時(shí)，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)和提取出水印信息，為版權(quán)所有者提供了可靠的維權(quán)手段。與傳統(tǒng)的版權(quán)保護(hù)方法相比，如在圖像中添加可見的版權(quán)標(biāo)識(shí)，基于可察覺門限值的水印方法更加隱蔽，不易被篡改和去除，具有更強(qiáng)的安全性和可靠性。它為數(shù)字圖像作品的版權(quán)保護(hù)提供了一種有效的解決方案，在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的價(jià)值。五、基于可察覺門限值水印方法的優(yōu)缺點(diǎn)5.1優(yōu)點(diǎn)分析基于可察覺門限值（JND）的水印方法，憑借其獨(dú)特的原理和機(jī)制，展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)點(diǎn)，在數(shù)字水印領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值和優(yōu)勢(shì)。在水印的可探測(cè)性方面，基于可察覺門限值的水印方法表現(xiàn)出色。該方法通過精確計(jì)算JND值，能夠在保證水印不可見性的前提下，盡可能提高水印的嵌入強(qiáng)度。在圖像水印中，根據(jù)圖像不同區(qū)域的JND值，在紋理復(fù)雜、人眼敏感度較低的區(qū)域適當(dāng)增加水印嵌入強(qiáng)度。在圖像的邊緣和細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域，由于JND值較大，可嵌入相對(duì)較強(qiáng)的水印信號(hào)。這樣，在水印提取時(shí)，即使數(shù)字媒體遭受一定程度的干擾，如JPEG壓縮、噪聲添加等，較強(qiáng)的水印信號(hào)依然能夠被可靠地檢測(cè)到。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在JPEG壓縮質(zhì)量因子為70的情況下，采用基于可察覺門限值的水印方法，水印提取的相關(guān)系數(shù)仍能達(dá)到0.85以上，遠(yuǎn)高于一些傳統(tǒng)水印方法，有效增強(qiáng)了水印在復(fù)雜環(huán)境下的可探測(cè)性，為版權(quán)保護(hù)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。從魯棒性角度來(lái)看，該水印方法具有較強(qiáng)的抵抗各種攻擊的能力。在面對(duì)常見的信號(hào)處理攻擊時(shí)，如濾波處理，基于可察覺門限值的水印方法能夠利用JND值的特性，在圖像的高頻部分和低頻部分合理分配水印能量。在進(jìn)行中值濾波攻擊時(shí)，由于在嵌入水印時(shí)考慮了不同頻率區(qū)域的JND值，水印信號(hào)在低頻部分的能量能夠得到較好的保護(hù)，從而保證水印在濾波后仍能被準(zhǔn)確提取。對(duì)于幾何變換攻擊，如旋轉(zhuǎn)、縮放等，該方法通過在水印嵌入前對(duì)圖像進(jìn)行幾何不變性分析，結(jié)合JND值，將水印信號(hào)嵌入到對(duì)幾何變換具有較強(qiáng)魯棒性的特征點(diǎn)或區(qū)域中。在圖像旋轉(zhuǎn)一定角度后，通過特定的算法根據(jù)JND值重新定位水印信號(hào)，仍能成功提取出水印，有效抵御了幾何變換攻擊，確保了水印在各種復(fù)雜攻擊下的穩(wěn)定性和可靠性?；诳刹煊X門限值的水印方法在保證水印不可見性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。由于JND值是基于人眼視覺系統(tǒng)（HVS）的特性計(jì)算得出的，它準(zhǔn)確反映了人眼對(duì)不同頻率、不同位置圖像信息的敏感度。在水印嵌入過程中，根據(jù)JND值調(diào)整水印的嵌入強(qiáng)度，使得水印信號(hào)在人眼無(wú)法察覺的范圍內(nèi)進(jìn)行嵌入。在圖像的平滑區(qū)域，JND值較小，水印嵌入強(qiáng)度相應(yīng)降低，避免了水印對(duì)圖像視覺質(zhì)量的影響。通過峰值信噪比（PSNR）等指標(biāo)的評(píng)估，嵌入水印后的圖像PSNR值通常能保持在40dB以上，表明圖像質(zhì)量幾乎沒有下降，人眼無(wú)法分辨出原始圖像和含水印圖像的差異，滿足了數(shù)字媒體在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)視覺質(zhì)量的嚴(yán)格要求。該水印方法在版權(quán)保護(hù)能力方面具有突出表現(xiàn)。通過在數(shù)字媒體中嵌入不可見且難以去除的水印信息，能夠有效標(biāo)識(shí)數(shù)字媒體的版權(quán)歸屬。在發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)，版權(quán)所有者可以利用水印提取算法，準(zhǔn)確提取出水印信息，作為證明版權(quán)的有力證據(jù)。在數(shù)字圖像版權(quán)保護(hù)案例中，攝影師利用基于可察覺門限值的水印方法在其作品中嵌入版權(quán)信息，當(dāng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上有未經(jīng)授權(quán)使用其作品的情況時(shí)，通過提取水印信息，成功證明了自己的版權(quán)，維護(hù)了自身的合法權(quán)益。這種方法為數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)提供了一種可靠、有效的手段，增強(qiáng)了版權(quán)保護(hù)的力度和可信度。5.2缺點(diǎn)分析盡管基于可察覺門限值的水印方法在數(shù)字水印領(lǐng)域展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢(shì)，在實(shí)際應(yīng)用中也取得了一定成效，但不可避免地存在一些局限性，這些不足在一定程度上限制了該方法的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用。在確定可察覺門限值方面，當(dāng)前的方法仍存在較大的挑戰(zhàn)?？刹煊X門限值的準(zhǔn)確計(jì)算依賴于對(duì)人眼視覺系統(tǒng)（HVS）或人耳聽覺系統(tǒng)（HAS）特性的精確建模。然而，HVS和HAS是極其復(fù)雜的生理和心理系統(tǒng)，受到多種因素的綜合影響。個(gè)體差異使得不同人的視覺和聽覺敏感度存在顯著不同。年齡、視覺或聽覺健康狀況等因素都會(huì)導(dǎo)致個(gè)體對(duì)數(shù)字媒體信號(hào)變化的感知能力有所差異。環(huán)境因素也會(huì)對(duì)感知產(chǎn)生影響。在不同的光照條件下，人眼對(duì)圖像細(xì)節(jié)和顏色變化的敏感度會(huì)發(fā)生改變；在嘈雜的環(huán)境中，人耳對(duì)音頻信號(hào)的分辨能力會(huì)受到干擾?，F(xiàn)有的基于HVS或HAS特性計(jì)算可察覺門限值的模型大多是基于統(tǒng)計(jì)平均的結(jié)果，難以全面準(zhǔn)確地考慮到這些個(gè)體差異和環(huán)境因素的影響。這就導(dǎo)致計(jì)算出的可察覺門限值可能與實(shí)際情況存在偏差，從而影響水印的嵌入強(qiáng)度和檢測(cè)效果。在某些情況下，可能會(huì)因?yàn)榭刹煊X門限值計(jì)算不準(zhǔn)確，導(dǎo)致水印嵌入強(qiáng)度過高，影響數(shù)字媒體的視覺或聽覺質(zhì)量；或者嵌入強(qiáng)度過低，使得水印在遭受輕微攻擊時(shí)就難以被檢測(cè)到。在保持嵌入水印后媒體質(zhì)量方面，該方法也面臨一定的困難。雖然基于可察覺門限值的水印方法旨在在不影響媒體質(zhì)量的前提下嵌入水印，但在實(shí)際操作中，要完全做到這一點(diǎn)并非易事。在水印嵌入過程中，即使根據(jù)可察覺門限值來(lái)控制嵌入強(qiáng)度，仍然可能會(huì)對(duì)數(shù)字媒體的某些特性產(chǎn)生細(xì)微的影響。在圖像水印中，水印的嵌入可能會(huì)導(dǎo)致圖像的高頻細(xì)節(jié)部分出現(xiàn)輕微的失真，雖然這種失真在一般情況下人眼難以察覺，但在對(duì)圖像質(zhì)量要求極高的專業(yè)領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星遙感圖像等，這種細(xì)微的失真可能會(huì)影響圖像的分析和診斷結(jié)果。對(duì)于音頻水印，水印的嵌入可能會(huì)引入一些微弱的噪聲，在高保真音頻應(yīng)用中，這些噪聲可能會(huì)被專業(yè)人士或?qū)σ纛l質(zhì)量敏感的用戶察覺，從而降低音頻的收聽體驗(yàn)。當(dāng)數(shù)字媒體需要進(jìn)行多次水印嵌入或經(jīng)歷復(fù)雜的信號(hào)處理過程時(shí)，這些細(xì)微的質(zhì)量損失可能會(huì)逐漸累積，最終導(dǎo)致媒體質(zhì)量明顯下降。在視頻水印中，由于視頻包含大量的幀序列，在每一幀中嵌入水印時(shí)，即使每幀的質(zhì)量損失較小，但經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的播放和處理，這些質(zhì)量損失的累積可能會(huì)使視頻出現(xiàn)卡頓、模糊等問題，嚴(yán)重影響視頻的觀看效果。在提高提取水印魯棒性方面，基于可察覺門限值的水印方法也存在一定的局限性。雖然該方法在一定程度上能夠抵抗常見的攻擊，但面對(duì)日益復(fù)雜和多樣化的攻擊手段，其魯棒性仍有待進(jìn)一步提高。在面對(duì)聯(lián)合攻擊時(shí)，如同時(shí)進(jìn)行幾何變換和信號(hào)處理的攻擊，基于可察覺門限值的水印方法可能難以有效應(yīng)對(duì)。在圖像中，當(dāng)圖像同時(shí)遭受旋轉(zhuǎn)和JPEG壓縮攻擊時(shí)，幾何變換會(huì)改變圖像的空間結(jié)構(gòu)，使得水印的位置和方向發(fā)生變化，而JPEG壓縮會(huì)對(duì)圖像的頻率成分進(jìn)行重新編碼，進(jìn)一步干擾水印信號(hào)?，F(xiàn)有的基于可察覺門限值的水印提取算法在處理這種復(fù)雜的聯(lián)合攻擊時(shí)，可能無(wú)法準(zhǔn)確地定位和提取水印信息，導(dǎo)致水印提取失敗。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，六、基于可察覺門限值水印方法的改進(jìn)策略6.1針對(duì)現(xiàn)有問題的改進(jìn)思路針對(duì)基于可察覺門限值水印方法存在的確定可察覺門限值困難、保持嵌入水印后媒體質(zhì)量不易以及提取水印魯棒性有待提高等問題，可從以下幾個(gè)關(guān)鍵方向展開改進(jìn)思路。在確定可察覺門限值方面，鑒于人眼視覺系統(tǒng)（HVS）和人耳聽覺系統(tǒng)（HAS）的極端復(fù)雜性以及個(gè)體差異、環(huán)境因素的顯著影響，傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)平均結(jié)果的可察覺門限值計(jì)算模型難以精準(zhǔn)反映實(shí)際情況。因此，可考慮引入人工智能技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)算法。利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力，構(gòu)建更為精準(zhǔn)的HVS和HAS模型。通過大量包含不同個(gè)體在各種環(huán)境條件下對(duì)數(shù)字媒體信號(hào)感知數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，使模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并捕捉到個(gè)體差異和環(huán)境因素對(duì)感知的影響，從而計(jì)算出更符合實(shí)際情況的可察覺門限值?？梢允占煌挲g、性別、視覺或聽覺健康狀況的人群在不同光照、噪聲環(huán)境下對(duì)圖像和音頻信號(hào)變化的感知數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型通過對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠建立起信號(hào)特征與可察覺門限值之間更為準(zhǔn)確的映射關(guān)系，提高可察覺門限值計(jì)算的準(zhǔn)確性。為解決保持嵌入水印后媒體質(zhì)量的問題，可在水印嵌入策略上進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化。在水印嵌入過程中，除了依據(jù)可察覺門限值來(lái)控制嵌入強(qiáng)度外，還可以引入自適應(yīng)的嵌入策略。根據(jù)數(shù)字媒體的局部特征，如圖像中的紋理復(fù)雜度、亮度變化，音頻中的頻率成分、幅度變化等，動(dòng)態(tài)調(diào)整水印的嵌入方式和強(qiáng)度。在圖像的平滑區(qū)域，由于人眼對(duì)微小變化更為敏感，采用更為精細(xì)的嵌入策略，降低水印嵌入強(qiáng)度，以減少對(duì)圖像質(zhì)量的影響；而在紋理復(fù)雜區(qū)域，適當(dāng)提高嵌入強(qiáng)度，保證水印的魯棒性。可以利用圖像的局部方差來(lái)衡量紋理復(fù)雜度，當(dāng)局部方差較小時(shí)，說(shuō)明該區(qū)域紋理簡(jiǎn)單，降低水印嵌入強(qiáng)度；當(dāng)局部方差較大時(shí)，表明紋理復(fù)雜，可適當(dāng)增強(qiáng)水印嵌入強(qiáng)度。還可以結(jié)合圖像的頻域特性，在低頻部分采用較低的嵌入強(qiáng)度，以保護(hù)圖像的主要結(jié)構(gòu)信息；在高頻部分，根據(jù)人眼對(duì)高頻信息的敏感度和視覺掩蔽效應(yīng)，合理調(diào)整嵌入強(qiáng)度，確保水印的不可見性和魯棒性。在提高提取水印魯棒性方面，面對(duì)日益復(fù)雜的攻擊手段，尤其是聯(lián)合攻擊，可采用多域融合和自適應(yīng)提取的策略。在水印提取過程中，不再局限于單一的變換域，而是綜合利用多個(gè)變換域的信息，如將離散余弦變換（DCT）域、離散小波變換（DWT）域和傅里葉變換（FT）域的信息進(jìn)行融合。不同變換域能夠反映數(shù)字媒體不同方面的特征，通過融合多域信息，可以更全面地捕捉水印信號(hào)，提高水印提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。在面對(duì)幾何變換和信號(hào)處理的聯(lián)合攻擊時(shí)，先利用基于不變矩的方法在空域中對(duì)幾何變換進(jìn)行校正，恢復(fù)圖像的原始幾何結(jié)構(gòu)；然后在DCT域和DWT域中分別提取水印信號(hào)，并通過融合算法將不同域提取的水印信號(hào)進(jìn)行合并。根據(jù)數(shù)字媒體受到攻擊的類型和程度，自適應(yīng)地調(diào)整水印提取算法的參數(shù)和策略。通過對(duì)攻擊類型的識(shí)別，如判斷是JPEG壓縮攻擊、噪聲攻擊還是幾何變換攻擊，采用相應(yīng)的針對(duì)性提取策略。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)攻擊特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類，根據(jù)分類結(jié)果自動(dòng)選擇最優(yōu)的水印提取參數(shù)和算法，以提高水印在不同攻擊下的提取魯棒性。6.2改進(jìn)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于前文提出的改進(jìn)思路，本部分將詳細(xì)闡述基于可察覺門限值水印方法的改進(jìn)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程。在確定可察覺門限值的改進(jìn)算法中，引入深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建更為精準(zhǔn)的人眼視覺系統(tǒng)（HVS）和人耳聽覺系統(tǒng)（HAS）模型。以圖像水印為例，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行模型訓(xùn)練。首先，收集大量包含不同個(gè)體在各種環(huán)境條件下對(duì)圖像信號(hào)感知的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了不同年齡、性別、視覺健康狀況的人群在不同光照強(qiáng)度、色彩對(duì)比度等環(huán)境下對(duì)圖像細(xì)節(jié)、亮度、顏色變化的感知反饋。將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像的歸一化、標(biāo)注感知差異等操作，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然后，構(gòu)建一個(gè)多層的CNN模型，模型的輸入層接收經(jīng)過預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)，中間層包含多個(gè)卷積層、池化層和全連接層，用于提取圖像的特征。通過卷積層中的卷積核在圖像上滑動(dòng)，提取圖像的局部特征；池化層則對(duì)特征進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量并保留主要特征。全連接層將提取到的特征進(jìn)行整合和分類，輸出對(duì)應(yīng)圖像區(qū)域的可察覺門限值。在訓(xùn)練過程中，采用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，使用隨機(jī)梯度下降（SGD）算法對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，不斷調(diào)整模型的權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測(cè)的可察覺門限值與實(shí)際感知數(shù)據(jù)之間的誤差。經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，使得模型能夠準(zhǔn)確學(xué)習(xí)到圖像特征與可察覺門限值之間的復(fù)雜關(guān)系。當(dāng)有新的圖像需要計(jì)算可察覺門限值時(shí)，將圖像輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型即可輸出該圖像各個(gè)區(qū)域準(zhǔn)確的可察覺門限值。在保持嵌入水印后媒體質(zhì)量的改進(jìn)算法中，采用自適應(yīng)的嵌入策略。以圖像水印為例，在水印嵌入前，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行分塊處理，將圖像劃分為多個(gè)大小相同的子塊。對(duì)于每個(gè)子塊，計(jì)算其局部方差來(lái)衡量紋理復(fù)雜度，通