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数字水印课程设计报告.docx

数字水印课程设计报告

数字图像处理

课程设计报告

 

课设题目:

数字水印

学院:

信息与电气工程学院

专业:

电子与信息工程

班级:

1002502

姓名:

蒋莉

学号:

100250212

指导教师:

赵占峰

哈尔滨工业大学(威海)

2013年

12月

24日

不要删除行尾的分节符,此行不会被打印

目录

一.课程设计任务2

二.课程设计原理及设计方案3

三.课程设计的步骤和结果9

四.课程设计总结12

五.设计体会13

六.参考文献14

一.课程设计任务

为保护数字图像作品的知识产权,采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中,同时尽可能不影响作品的可用性,在作品版权发生争执时,通过提取水印信息确认作品版权。

通常情况下,水印图像大小要远小于载体图像,嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。

因此,评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。

根据这一要求,设计水印算法。

(1)查阅文献、了解数字水印的基本概念。

(2)深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。

(3)能够显示水印嵌入前后的载体图像。

(4)能够显示嵌入与提取的水印。

(5)选择一种以上攻击方法,测试水印算法的鲁棒性等性能。

二.课程设计原理及设计方案

2.1数字图像水印基本原理

数字水印的基木原理是将某些标识数据作为水印信息嵌入到载体数据中,并且保证水印信息在载体数据中的不可感知和足够安全。

从图像处理的角度看,嵌入水印可以视为在强背景(原始图像)下迭加一个弱信号(水印信号),由于人的视觉系统(HVS)分辨率受到一定的限制,只要迭加信号的幅度低于对比度门限,就无法感觉到信号的存在。

因此,通过对原始图像作一定的调整,有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息。

数字水印技术是将特定的信息嵌入(隐藏)到被保护的信息中,以及从被保护的信息中提取或检测出特定信息的过程。

所有数字水印系统都包括两个基本模块,即一个水印嵌入系统和一个水印恢复系统。

嵌入阶段的设计主要解决两个问题:

一是数字水印的生成,可以视为随机数序列,也可以是文本、图片等数据;二是嵌入算法,嵌入方案的目标是使数字水印能够很好的保护数字产品。

2.2数字图像水印处理流程图

图1数字水印流程图

2.3数字水印的基本要求:

(1)不可见性:

嵌入水印信息前后的媒体从肉眼上无法分辨,同时水印应当在统计上不可见,即攻击者难以用统计的方法发现和删除水印。

(2)鲁棒性:

指抗拒各种处理操作和恶意攻击而不导致水印信息丢失的能力。

这些处理操作包括:

传输过程中信道噪声、滤波、增强、有损压缩、几何变换、D/A或A/D转换等。

攻击包括:

篡改、伪造、去除水印等。

数字水印技术起源于信息隐藏技术,这一点可从它的隐藏性要求得到证实。

对不同的应用场合,需要有不同的鲁棒性。

需要指出的是,与鲁棒水印性质相反的脆弱水印则被用来证实原始媒体是否被改变过。

(3)安全性:

嵌入方法和水印结构是秘密的,水印是统计上不可检测的。

对于通过改变水印图像来消除和破坏水印的企图,水印应该保持存在直到图像已严重失真而丧失实用价值。

(4)无歧义性:

恢复出的水印或水印判决的结果应该能够确定地表明所有权,不会发生多重所有权的纠纷。

(5)通用性:

好的水印算法适用于多种文件格式和媒体格式。

通用性在某种程度上意味着易用性。

但数字水印技术并不等同于信息隐藏技术,两者的区别在于对鲁棒性的要求不同。

信息隐藏依赖于一个假设:

秘密通信在可以信任的双方之间发生,第三方并不知道存在这样的秘密信道。

所以,信息隐藏的鲁棒性可以相对较低,也就是说,在数据经过改动之后,允许隐藏信息的丢失。

而这个假设无法在数字水印应用中成立。

恶意的攻击人不仅知道一个多媒体数据中含有水印,而且还想方设法地破坏它。

而水印必须能够在一定限度内承受这种攻击而存留下来,这样才能实现有意义版权保护。

不可见性和鲁棒性是隐形水印最基本的要求,又是相互矛盾的因素,实现图像隐形水印就是在保证不改变原始图像视觉感知效果(即不可感知性)的前提下,实现的水印具有较好的鲁棒性和抗攻击性。

2.4数字图像水印的典型算法--变换域水印算法

变换域水印算法与空间域算法不同,指的是嵌入或提取水印的过程中,需要先将图像转换到变换域,然后再把水印嵌入到图像的变换域中。

变换域算法通常具有鲁棒性强、隐蔽性好等特点,对噪声、图像压缩和图像滤波均有较强的抵抗力。

其中一些水印算法结合了当前的图像和时频压缩标准,因此具有很大的实用意义。

从目前的情况看,变换域方法已经成为水印技术研究的主要方向。

现在变换域的水印算法大体可以分为以下几类:

(1)DFT(DiscreteFourierTransform)、

(2)DCT(DiscreteCosineTransform)域、

(3)DWT(DiscreteWaveletTransform)域、

(4)奇异值分解SVD(SingularValueDecomposition).

本文采用DCT域水印算法。

2.5DCT域水印算法(离散余弦变换)

基于DCT的水印算法的最大优点就是其与国际压缩标准兼容,水印的嵌入和检测都能够在数据的压缩域中直接进行。

DCT是数字图像处理以及信号处理常用的一种正交变换,具有压缩比高、误码率小、信息集中能力和计算复杂性综合效果较好等优点,但在压缩域中直接进行水印嵌入和检测所带来的问题是:

在量化后的OCT系数上添加的水印(系数的变换)可能在解压缩的过程中被放大,从而引起水印和图像的失真。

好的水印算法必须综合水印的嵌入和图像压缩技术使失真维持到最小。

Cox等提出在图像全局OCT变换域中除DC分量外系数幅值最大的n个系数中嵌入水印信息,由于图像的主要能量均集中在图像低频区域(故低频区域具有较大的系数幅值),因此相当于在图像的重要分量中嵌入水印信息。

另一方面,人类视觉系统对图像的低频、高频能量比较敏感,而对图像的高频区域变化不敏感,一般的处理都保留图像的重要分量(低频区域),而改变非重要分量(高频区域),所以水印信息对图像处理的鲁棒性较好。

目前,大部分的DCT水印方法采用的是基于DCT的8x8图像块。

E.Koch和J.Zhao从所有图像块中随机选取一系列图像块,对其进行8x8分块OCT变换,然后将二进制的水印序列添加到变换矩阵的中频系数来实现水印的嵌入,同时他们在水印嵌入时引入了密钥机制,实现了水印技术与密码技术的结合,C.T.Hsu和J.L.wu等人利用可视化模型,在8x8分块DCT系数中按Zig—Zag扫描顺序选择4x4个中频系数组成小块,通过比较相邻两个小中频系数块中相应位置上系数的大小进行标志图像水印的嵌入。

离散余弦变换简称DCT,是一种实数域变换,其变换核为实数的余弦函数,除了具有一般的正交变换性质外,它的变换阵的基向量能很好的描述图像信号的相关特性,所以在图像信号的变换中,DCT变换被认为是一种准最佳变换。

二维离散DCT变换及IDCT反变换公式如下:

逆向DCT变换:

为了与JPEG压缩标准相统一,先把图像分成8*8的不同小块,再分别对每一块进行DCT变换,进而嵌入水印,本文采用后一种方法嵌入水印。

设原始图像为f(x,y),首先将f(x,y)分隔为互不覆盖的8x8图像块,

记为Bi,i=0,1,…,M-1,

即:

=

再对图像块Bi以分别进行DCT变换,得到:

数字水印算法由数字水印的构造算法、嵌入算法和检测算法组成,水印信号的构造是水印算法的首要工作。

由于人类视觉系统对纹理具有极高的敏感性,所以水印信号不能构成纹理,而应该具有不可预测的随机性以及与噪声相同的特性。

2.6水印信号:

2.6.1水印信号特性

(1)视觉不可见性:

加水印信号后的图像与原始图像在视觉上难以感知到差别;

(2)密钥K唯一性,如K1不等于K2,则W1不等于W2;

(3)数字水印序列不可逆;

(4)数字水印鲁棒性。

2.6.2常用数字水印信号:

(1)伪随机序列,如m序列等;

(2)高斯白噪声序列;

(3)有特定含义的数字水印信号,如特定意义的字符串和二值图像等。

本文采用高斯噪声。

2.7水印生成和嵌入

设水印图像为h(x,y)它为64×64的二值图像,也分为相同数目的块,

记为:

即:

将各载体块按zigzag方式扫描,顺序如下图所示:

经过Zigzag扫描后,各块的DCT系数就按从低频到高频的顺序排列为一维数组。

为了平衡鲁棒性和透明性的矛盾,文献上一般选择嵌入在低频到中频区域。

在本算法中,实验也发现嵌入在低频到次低频这一带各项性能比较好。

根据实验,选择从23-26这一带的系数进行嵌入。

根据Watson视觉模型,求出选定系数的JND值。

将预处理后的水印序列按如下方法嵌入到给载体块选定系数中:

这里,C(u,v)为原始图像的DCT系数,JND(u,v)为该系数的JND值,将其作为水印的嵌入强度,wi’为水印序列wi对应于C(u,v)的第i位,其值为1或-1。

C’(u,v)为修改后的原始图像的DCT系数。

这样,就根据水印序列的值在选定的原始图像的DCT系数上叠加了一个其值为土JND(u,v)的偏移量。

由于JND(u,v)反映了该系数所能忍受的最大改变量,这样即将水印信号以最大可能的强度嵌入到载体图像中而并不会引起载体图像的明显降质,实现了水印对于载体图像的自适应嵌入。

将修改后的DCT系数进行二维DCT逆变换,即可得到嵌入水印后的图像f’

2.7水印提取

水印提取过程为嵌入过程的逆过程.将待测图像f’和原始图像f分别进行8×8分块DCT变换,对原始图像f各子块的选定系数计算其JND值,按照与嵌入时相同的位置选取出各自的DCT系数C(u,v)及C’(u,v),根据下列公式计算得到水印序列w’的值。

然后对提取出来的水印序列重建,对得到的图像进行解密,得到水印图像。

水印检测结果的客观评价以相关系数(NC)来衡量。

2.8水印检测过程

通常水印检测的第一步是提取水印,然后进行判决。

水印判决通常是用相关性检测来实现的;第二步,选择一个相关性判别标准,计算提取出的水印与指定的水印的相关值,如果相关值足够高,则可以基本判定被检测数据含有指定的水印。

三.课程设计的步骤和结果

3.1读入原始图像

图2原始图像

3.2选择水印图像

图3水印图片

3.3将水印图片嵌入原图片

图4嵌入水印的图片

3.4从嵌入水印的图片中提取水印图片

图5恢复的水印图片

3.5给原始图片加入高斯噪声

图6加入高斯噪声后的图片

3.6从加入噪声的图片中提取水印图片

图7再次恢复的水印

四.课程设计总结

将水印图片嵌入目标图片后,基本上不影响原始图片的清晰度,满足了水印隐蔽性的特性。

从嵌入水印的图像中成功的提取出水印,说明该算法具有安全性,无歧义性。

再给嵌入水印的图片加入高斯噪声,能再次提取出水印,虽然比较模糊,但是依然能够分辨出原水印信号。

五.设计体会

通过这次课程设计掌握了使用matlab设计图形界面的基本方法,并对数字图像处理有了更进一步的了解。

这次课设我在原始图片和水印图片的选择上遇到了问题,查阅文献后,我发现现在主要是处理灰度图片,所以对于彩色图片在处理前,需要先转变成灰度图片;而且,为了保证水印图片有较好的隐藏性,对水印图片的分辨率有较大要求,我在处理前,先用美图软件将水印图片转变成较小的分辨率,如64*64。

虽然顺利通过了课设,但我对DCT域的具体的嵌入和提取算法理解的不是很透彻。

以后要多次实践,争取对这个强大的处理软件有更多的领悟。

六.参考文献

1数字图像处理.电子工业出版社

2黄继武,程卫东,DCT域图像水印:

嵌入对策和算法,电子学报

3伯晓晨,李涛,刘路等编著《Matlab工具箱应用掼——信息工程篇》

电子工业出版社,2000年4月第1版

4孙圣和,陆哲明,数字水印处理技术,电子学报,2000(8)

5章毓晋,中国图像工程及当前几个研究热点,计算机辅助设计与图形学学报,2002

(2)

课程设计成绩评定表

设计上机验收成绩表

姓名

蒋莉

学号

100250212

课题名称

序号

验收项目

分值

得分

1

设计内容合理、目的明确

10分

2

实现了课程设计的基本要求,演示结果正确

50分

3

对课程设计中所涉及的知识理解正确

10分

4

方案正确,在基本要求基础上有改进、创新

20分

5

界面设计合理、美观

10分

总分

100分

课程设计总评分成绩表

评定项目

分值

评分成绩

1

设计上机验收成绩、答辩

60%

2

设计报告的规范化、参考文献充分

30%

3

平时成绩

10%

总分

 

1.不要自己写,要利用word来自动生成。

详情请看最后一页

2.

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