基于混沌置乱的数字水印.docx
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基于混沌置乱的数字水印
开题报告
信息科学学院通信与信息系统2001级硕士研究生贾淑芸导师：
黄荣怀教授
题目：
基于置乱技术和容量估计的数字水印系统
一、提出背景和研究意义
二、数字水印的术语和系统模型
三、数字水印的研究现状和发展方向
四、数字水印系统的设计
（一）数字水印的设计
（1）置乱技术的应用
（2）加扰技术的应用
（二）数字水印嵌入算法的设计
（1）DCT变换
（2）HVS模型
（3）容量估计
（三）数字水印提取和检测算法的设计
（四）系统的设计目标
五、数字水印系统的性能评价
（一）不可见性
（二）鲁棒性
（1）抗压缩性能
（2）抗剪切性能
（3）抗滤波性能
（4）抗噪声性能
（5）抗缩放性能
（6）抗旋转性能
六、工作重点与难点
（一）系统模型的设计
（二）系统算法的设计
（三）系统性能的检验
七、系统完成时间规划
（一）前期文献的调研
（二）中期算法的设计与实现
（三）后期论文的撰写
八、参考文献
一、提出背景和研究意义：
近年来，随着Internet和多媒体技术的发展，人类社会进入了数字时代。
数字媒体，包括数字图像、视频、音频得到广泛使用。
这些数字产品比以前更容易被复制、处理、传播和公开，人们如今已经开始通过因特网发布自己的数字作品、重要信息和进行电子商务。
这些优点加速了社会的信息化，但随之而出现的问题也很严重：
作品侵权更加容易，纂改更加方便，如何有效地进行版权保护成为亟待解决的问题。
密码学的加密能保证数字产品内容的安全传送，因为，只有用户或版权所有者才有密钥，他们可以利用解密得到数字产品的内容。
但仅采用密码技术的一大缺点就是所加密的数字内容在解密之后，就没有有效的手段来保证其不被非法拷贝、再次传播和盗用。
数字水印就是在这样一种需求下产生的。
数字水印是一种新型的数字产品版权保护技术。
可以标识作者、所有者、发行者等，目的是鉴别出非法复制和盗用的数字产品，作为密码学的加密技术的补充，保护数字产品的合法拷贝和传播。
数字水印的思想来源于信息隐藏（InformationHiding）。
信息隐藏不同于传统的密码学技术。
密码技术主要是研究如何将机密信息进行特殊的编码，已形成不可识别的密码形式（密文）进行传递；而信息隐藏技术则主要是研究如何将某一机密隐藏与另一公开的信息中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。
对加密通信而言，可能的监测者或非法拦截者可通过截取密文，并对其破译，或将密文进行破坏后再发送，从而影响信息的安全；但对信息隐藏而言，可能的监测者或非法拦截者则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而能保证机密信息的安全。
1990年，Tanaka等利用信息隐藏技术将不可感知的信息隐藏在视听数据中。
1993年Tirkel等正式提出了水印（watermarking）一词。
他把“水印”这个术语引入到数字产品环境中。
1994年，VanSchyndel在ICIP’94会议上发表了题为“Adigitalwatermark”的文章，这是第一次在主要会议上发表的关于数字水印的文章。
1995年Cox发表了扩频数字水印。
之后，数字水印引起了极大的关注，数字水印技术逐渐成为信息隐藏领域中的研究热点。
二、数字水印的术语和系统模型
2.1数字水印的概念与特点
许多文献讨论数字水印技术，但目前数字水印始终没有一个明确的统一的定义。
文献[1]给出了如下的定义：
数字水印是永久镶嵌在其他数据（宿主数据）中具有可鉴别性的数字信号或模式，而且并不影响宿主数据的可用性。
数字水印技术是信息隐藏技术研究领域的重要分支。
该技术通过将秘密信息（水印）嵌入在原始数据中来证实该数据的所有权。
信息隐藏一般由密钥（Key）来控制，即通过嵌入算法将水印隐藏于原始信息数据中，含有水印的数据通过信道传递，然后检测器利用密钥从含有水印的数据中恢复出水印。
被嵌入的水印可以是一段文字、标识、图像、序列号等。
原始信息数据可以是视频、图像、音频等。
不同的应用对数字水印的要求不尽相同，一般意义上认为，数字水印应具有如下特点：
1、鲁棒性（Robustness）：
指数字水印经过载体图像的信号处理变换，如噪声、滤波、重采样、JPEG压缩、以及几何变换，如剪切、旋转、尺度变换，仍然能被提取和检测出来。
鲁棒性是水印技术的一个核心问题，一个使用的水印算法应该能够抵抗各种无意或有意的攻击。
2、透明性（Invisibility）：
利用人类视觉系统或人类听觉系统属性，经过一系列隐藏处理，使目标数据没有明显的降质现象，而隐藏的水印却无法人为地看见或听见。
3、安全性（Security）：
指隐藏算法有较强的抗攻击能力，它能承受一定程度的人为攻击，难以被纂改，同时有较低的误检测率。
2.2数字水印的分类
（一）从外观上分类
数字水印从外观上可分为两大类，即可见数字水印和不可见数字水印。
更准确地说应是可察觉数字水印和不可察觉数字水印，这是对图像而言，通常，采用上述提法来概括所有媒体上的数字水印。
（二）从检测方法来分类：
1、秘密和公开数字水印
在检测数字水印时，如果有
成立，即检测中需要参考未加数字水印的原图像I，则这类数字水印方案被Cox等人称为秘密（private）数字水印方案。
反之，如果有
成立，检测中无需参考未加数字水印的原图像I，则这类数字水印方案则被称为公开（publicoroblivious）数字水印方案。
2、私钥和公钥数字水印
在密码学中，密码算法根据密钥的不同可分为私钥算法和公钥算法。
类似地，数字水印算法也可根据所采用的用户密钥的不同分为私钥（secretkey）数字水印和公钥（publickey）数字水印。
私钥数字水印方案在加载数字水印和检测数字水印过程中采用同一密钥，因此，需要在发送和接收双方中间有一安全通信通道以确保密钥的安全传送。
而公钥数字水印则在数字水印的加载和检测过程中采用不同的密钥，由所有者用一个只有其本人知道的密钥加载数字水印，加载过数字水印的通信可由任何知道公开密钥的人来进行检测。
也就是说任何人都可以进行数字水印的提取或检测，但只有所有者可以插入或加载数字水印。
（三）按载体分类
1、静止图像数字水印：
这是目前讨论最多的一种数字水印，有些静止图像数字水印算法还可以用于其他媒体，这取决于数字水印算法所采用的技术。
静止图像数字水印主要是利用图像的冗余信息和HVS的特点来加载数字水印。
2、视频数字水印：
加载在视频媒体上的数字水印目的是保护视频产品和节目制作者的合法利益，视频数字水印从实现算法上来说同静止图像数字水印并无太大的差别，但对数字水印算法的实时性的要求是必要的，而且应能处理连续帧序列。
3、声音数字水印：
加载在声音媒体上的数字水印可以保护声音数字产品，如CD、广播电台的节目内容。
声音数字水印也主要是利用音频文件的冗余信息和HAS（humanaudiosystem）的特点来加载数字水印。
2.3数字水印的算法现状
数字水印方案的三个要素是数字水印本身的结构、水印的嵌入和水印的检测或提取，水印的结构一般包括两部分，一是水印所含有的具体信息，如代表版权所有者、使用者信息的文本、图像等，二是伪随机序列或类噪声序列以标识水印的存在与否。
根据水印的嵌入算法可分为空间域算法和变换域算法两大类。
1、空间域算法
（1）最低有效位方法（LSB）：
这是一种典型的空间域数据隐藏算法，该方法是利用原数据的最低几位来隐藏信息的（具体取多少位，以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则）。
LSB方法的优点是有较大的信息隐藏量，但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的，无法经受一些无损和有损的信息处理。
而且，如果确切地知道数字水印隐藏在几位LSB中，数字水印很容易被擦除或绕过。
（2）Patchwork方法：
将图像分成两个子集，一个子集的亮度增加，另一子集的亮度减少同样的量，这个量以不可见为标准。
而子集的位置作为密钥，则水印可以很容易的由两个子集间的差别平均而确定。
（3）纹理块映射编码方法：
将一个基于纹理的水印嵌入到图像的有相似纹理的一部分当中，这个方法是基于图像的纹理结构的，因而很难察觉水印，但由于是嵌入图像某一部分当中，对剪切等图像处理操作性能差。
2、变换域算法
基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷，往往采用类似扩频图像的技术来隐藏数字水印信息。
这类技术一般基于常用的图像变换，这些变换包括离散余弦变换（DCT）、小波变换（WT）、付氏变换（FFT）以及哈达马变换（Hadamardtransform）等等。
其中基于分块的DCT是最常用的变换之一，现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT的。
最早的基于分块DCT数字水印技术之一见文献[2]。
他们的数字水印方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进序列信息。
选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。
该数字水印算法对有损压缩和低通滤波是稳健的。
Cox等人提出了基于图像全局变换的数字水印方法[3]。
他们的重要贡献是明确提出加载在图像的视觉敏感部分的数字水印才能有较强的稳健性。
他们的数字水印方案是对整个图像进行DCT，然后将数字水印加载在预先决定的范围内的除去DC分量的低频分量上，数字水印则是由高斯分布的一实数序列组成，数字水印加载在DCT系数上的强度即改变DCT系数的程度大小正比于相应的频率分量的信号强度（简单情况下可用同一强度加载水印）。
该算法不仅在视觉上具有数字水印的不可察觉性，而且稳健性好，可经受有损的JPEG压缩、滤波、D/A和A/D转换等信号处理，也可经受一般的几何变换如剪切、缩放、平移及旋转等操作。
但该算法对其他的攻击方法还是有一定的缺陷。
除了上述有代表性的变换域算法外，还有一些变换域数字水印方法，它们中有相当一部分都是上述算法的改进及发展，这其中有代表性的算法是PodiLchuk和ZengWenJun提出的算法[4]。
他们的方法是基于静止图像的DCT变换或小波变换，视觉模型模块返回数字水印应加载在何处及每处可承受的恰好可察觉差别（justnoticeabledifference）量值（加载数字水印的强度上限），即他们的数字水印算法是自适应的。
自然，他们的数字水印算法在图像的视觉透明性和稳健性方面要好于Cox等的算法。
变换域的方法相对域空间与方法来说，有许多优点：
首先，从提高水印的鲁棒性来说，应该嵌入到图像的视觉上最重要的部分，对图像来说，如果采用变换域的方法，那么图像的低频部分就能直接标记出来；
其次，由于压缩算法大都在频域进行，比如JPEG的DCT等，可以考虑采用频域的方法来提高抵抗压缩操作攻击的能力；
再次，有些变换对某些变化有着固有的鲁棒性，比如DFT具有仿射不变性，对图像的空间坐标平移不敏感，因而可以利用它来恢复经过了仿射变化的图像当中的水印，又如对数极坐标（LPM）变换，可以对旋转和缩放不敏感，因而利用它可以使得对水印图像的任何旋转或缩放操作都不敏感，而利用小波分析的多分辨率特性，使得其对图像的剪切操作不敏感。
另外，现在有许多算法利用人类HVS和HAS的特性来嵌入水印，正因为变换域的诸多特点，变换域的方法才得以广泛的发展。
2.4数字水印的系统模型
数字水印算法包括三个基本方面：
水印的模型、水印的嵌入（embedding）和水印的检测或提取（recovery）。
（1）水印可由多种模型构成：
如随机数字序列、数字标识、文本及图像等。
（2）水印的嵌入：
即将水印信号在原始信号上进行调制。
为了能够成功地提取水印信号，算法必须对无意和有意的攻击具有鲁棒性。
设Ｉ为已知数字图像、W为水印信号、密钥为K（通常是随机数发生器的种子）。
为加水印后的图像。
水印的嵌入过程可用函数形式表达，
，其中E为编码函数。
水印嵌入结构如图1所示：
（3）水印的检测：
即从接受的信号中提取水印，或者判定水印是否存在。
水印检测是水印算法中最重要的步骤。
检测过程的输出为恢复的水印Ｗ或是某种置信度测量，表示已知水印在所观察图像中出现的可能性有多大。
水印检测框图如图2所示：
设
为待检测的图像，D为解码函数，则有：
（1）
或
（2）
其中
为提取出的水印，K为密码，函数C做相关检测，
为决策阈值。
这种形式的检测函数是创建有效水印框架的一种最简便方法，如假设检验或水印相似性检验。
图2数字水印检测框图检测器的输出结果可以作为版权保护的潜在证据，这要求水印的检测过程和算法应完全公开。
三、数字水印的研究现状和发展方向
数字水印是当前数字信号处理、图像处理、密码学应用、通信理论、算法设计等学科的交叉领域，是当前国际学术界的研究热点之一。
但目前还没有完善的数字水印理论，而且从国内有关数字水印的文献来看，国内似乎还没有数字水印或信息隐藏的商业软件，从理论和实际成果两方面来看，数字水印在国内的研究工作还处于起步阶段。
（一）研究现状：
就目前的研究状况来看，数字水印技术可以分为三大类：
第一类：
早期的数字水印技术
绝大部分早期的数字水印技术可以归为第一类，本质上它是把一个水印信号w直接加入一个宿主图像
，生成了加入水印的水印文本
。
即
，这类水印的显著特征就是在检测端原来的宿主图像
被作为一种噪声信号。
在检测时，这种噪声
被加入水印图像
直接减去从而获得水印的提取。
在第一类系统水印的嵌入算法中，对宿主图像
的修改没有考虑
的特性。
这样，在嵌入水印的过程中没有考虑
对人眼的视觉特性，而且被嵌入的水印也没有基于这一信息而进行修改，因此它的不可见性和鲁棒性均较差。
第一类数字水印框图：
第二类：
基于感觉模型的数字水印技术
Cox等人在97年IEEE的一篇文献上提出，对于数字水印技术感觉模型有很高的利用价值。
他指出，如果一个水印是不可见、而且在经历了信号处理、几何仿射以及其他的攻击之后还能存在，那么应该结合宿主图像的对人的感觉模型。
就图像而言，人眼对一些重要系数敏感，所以为了满足不可见性要求将水印嵌入到一些不重要系数上，也即一些冗余系数上。
但加入到冗余系数上的水印，在经历有损压缩、滤波等处理之后，水印的鲁棒性会降低，所以两者是矛盾的，为了解决这种问题，所以应该基于人的感觉模型，在不可见性和鲁棒性之间找到一种折衷。
第二类数字水印在水印嵌入的时候考虑了宿主图像的特性，水印的嵌入强度和位置都基于感觉模型来考虑，它的主要模型是
，这里，
是嵌入水印的强度值。
在此基础上，众多的学者开发了多种复杂的感觉模型和嵌入算法。
第二类数字水印技术重点强调的是水印的不可见性，而且它主要是从可感知失真范围之内，提出了基于视觉模型而找出合适的位置和合适的强度。
但第二类数字水印的一个缺点就是在水印嵌入的时候没有从检测器的角度提出提高水印鲁棒性的问题。
目前，又提出了第三类数字水印技术。
第二类：
数字水印的嵌入框图：
第三类：
基于边信息通信模型的数字水印
目前，由Cox等人又从提高检测性能（即鲁棒性）的角度提出，在设计水印的具体嵌入算法时，应该利用对已知宿主对象的信息的充分理解上，来设计可以提高检测性能的算法。
它的基本思想就是，从可接受的失真区内，选择合适的被嵌入水印的文本矢量
，以最大可能性的提高检测率。
为了使检测率达到最优，必须对检测器有一个充分的了解，匹配滤波器是一种在通信领域中经常用到的检测模型，尤其是在扩频通信中经常用到。
当使用匹配滤波器的时候，数字水印系统的鲁棒性的提高是来自于在嵌入端使用了可失真度和扭曲模型。
也就是说，在第三类数字水印系统中，首先知道了检测端水印的检测是通过计算
和w的相关性和一门限值比较进行的，那么在水印的嵌入算法中就应该在可容忍的失真域内选择合适的矢量
，来使得系统具有最大的检测相关性。
而且，由于数字水印系统与通信系统模型的相似性，结合水印特有要求，所以为了提高鲁棒性，从通信的角度提出，把水印遭受的各种攻击看作信道噪声，所以通过估计攻击信道的模型来提高检测器的适应性。
这种攻击信道模型大体上归为这三种：
平稳高斯噪声信道、衰落的非平稳高斯噪声信道、几何变换攻击信道。
针对这三种模型，可以设计出相对应的匹配滤波器。
因此，在水印的嵌入端可以利用信道模型估计进行算法的设计，以提高水印系统的鲁棒性。
第三类：
数字水印嵌入框图：
基于边信息的数字水印模型分为两个步骤：
嵌入子系统：
（1）设计一个适当的码本；
（2）对宿主信号进行换算（scale）；（3）由水印决定陪集，在该陪集当中搜索最优的码字；（4）发送码字和宿主信号的线性组合。
提取子系统：
（1）换算（scale）接收到的信号；
（2）在码本当中找与接收信号最接近的码字；（3）将该码字所在的陪集视为解码所得到的水印信息。
（二）发展方向：
由于数字水印技术是近几年来国际学术界才兴起的一个前沿研究领域，处于迅速发展过程中。
因此，掌握其发展方向对于指导数字水印的研究有着重要意义。
今后的数字水印技术的研究主要侧重于完善数字水印理论，提高数字水印算法的稳健性、安全性，研究其实际网络中应用和建立相关标准等方向。
数字水印在理论方面的工作包括建立更好的模型、分析各种媒体中隐藏数字水印信息的容量（带宽）、分析算法抗攻击和鲁棒性等性能。
同时，目前也很重视对数字水印攻击方法的研究，这有利于促进研制更好的数字水印算法。
许多应用对数字水印的鲁棒性要求很高，这需要有鲁棒性更好的数字水印算法。
因此，研究鲁棒性更好的数字水印算法仍是数字水印的重点发展方向，而且注意到在提高算法稳健性的同时应当结合HVS或HAS的特点，以保持较好的不可见性及有较大的信息容量。
另外，现在的研究也注意自适应思想以及一些新的信号处理算法在数字水印算法中的应用，如分形编码、小波分析、混沌编码等在水印算法中也有应用的场合。
数字水印应用中安全性是很重要的要求，但数字水印算法的安全性是不能靠保密算法得到的，这正如密码算法必须公开，必须经过公开的研究和攻击其安全性才能得到认可，数字水印算法也一样。
因此数字水印算法必须能抵抗各种攻击，许多数字水印算法在这方面仍需改进提高，研制更安全的数字水印算法仍是水印研究的重点之一。
四、数字水印系统的设计
对于设计数字水印系统，为了满足数字水印系统的鲁棒性和不可见性，本文从以下几个方面考虑对系统性能的影响。
4.1数字水印结构设计的鲁棒性分析
数字水印有二进制序列、数字标识，图像等，目前研究较多的数字水印信息一般是一个随机信号（与作者或作品有关，称之为一维水印），并采用假设检验或相关检测来判断被测试图像中是否包含有水印。
这种算法只能给出图像水印的有无两种答案（即只含有1bit信息）。
然而，在另外一些应用场合，则希望将一个可读的（所有者的姓名等）或可视的（商标、印鉴等）信息（称之为二维水印）嵌入到图像中，这些有意义的信号作为水印的研究很少。
主要是因为这些信息数据量较大。
因为这些内嵌信息量会直接影响水印的鲁棒性。
欲内嵌的信息越多，水印的鲁棒性越低，即内嵌信息量的增加会引起鲁棒性的下降。
本文主要针对二维水印进行研究。
水印结构的设计不但要保证水印的安全性，还要提高水印的鲁棒性，目前的水印结构采用加密和伪随机化综合的方法，本文计划从下面两个方面来设计水印。
1、数字图像水印的置乱变换
由于在序列水印中，使用一个伪随机序列作为ID号，而且要求该ID号在全世界是唯一的，那么在水印的检测过程中，ID号只要错一位就会产生异议，而第二种图像水印抽取出来之后由人眼来进行验证，由于人眼的分辨率有限，即使出现多个比特错误也不会影响图像的质量。
另外，如果这些错误比特并不是集中在一处，而是分散在整个水印图像，则对视觉的影响就更小，从而提高了数字水印的鲁棒性，而置乱技术恰恰能做到这一点。
置乱技术是随着信息的安全与保密被重视和发展起来的图像加密技术。
它是从密码学中扩展而来的，对于数字化的图像，置乱过程不仅可以在数字图像的空间域进行，还可以在其频率域上进行。
数字图像置乱是一种加密方法，合法使用者可以自由控制算法的选择，参数的选择以及使用随机数技术，从而达到非法使用者无法破译图像内容的目的。
目前，考虑较多的技术主要有以下几种：
Arnold变换,、幻方、Hilbert曲线、Conway游戏、Tangram算法、IFS模型、Gray码变换、广义Gray码变换等方法。
随着近年来数字水印技术的兴起，置乱技术通过置乱，尽可能地分散错误比特的分布，提高数字水印的视觉效果来增强数字水印的鲁棒性。
在数字水印系统中使用置乱技术主要考虑的两个要求是：
（1）尽可能小的计算量。
（2）尽可能大的置乱度。
文献[5]提出了置乱度的定义和判决标准，根据上述两个要求可进行数字水印的设计。
（1）置乱的方法：
由于版权ID码的抗干扰能力有限，没有充分利用人类视觉具有有限的分辨率的特点，所以本文将版权信息设计为一幅二值图像，同时利用Arnold变换来进行置乱。
Arnold变换的定义如下：
设有单位正方形上的点（x,y），将点（x,y）变到另一点（x’,y’）的变换为：
（3）
此变换称做二维Arnold变换，简称Arnold变换。
将Arnold变换应用到数字图象上，可以通过像素坐标的改变而改变图像像素点的布局。
若将数字图象视为一个矩阵，则经Arnold变换后的图像会变得“混乱不堪”。
但继续使用Arnold变换，一定会出现一幅与原图相同的图像，即Arnold变换具有周期性。
数字水印正是利用这个特性，先将要嵌入到数字产品中的数字水印图象进行置乱，然后再利用水印嵌入算法将其嵌入到数字产品中。
当该数字产品遭到用户的修改或恶意攻击时，数字产品的某一部分通常会遭到损坏或丢失（例如裁剪），这样一来嵌入的数字水印的某一部分也会遭到损坏或丢失，当将该遭到损坏的数字水印提取出来后，再继续利用Arnold变换可以恢复数字水印图像。
由于在恢复的过程中，Arnold变换将会把原先遭到损坏的比特分散开来，减少其对人视觉的影响，相应的提高了数字水印的鲁棒性。
（2）置乱度的考虑
置乱度可用概率论中的均值和方差来定义。
文献[5]给出了置乱度的定义：
定义1：
图像中的任意俩个元素的距离可以用公式表示如下：
（4）
（4）式中，
分别表示像素i,j的空间坐标置，如果将图像以矩阵形式表示，就相当于矩阵元素的行和列的值。
某一矩阵元素和他相邻的元素之间的距离称之为一阶距离，用
表示，将某一矩阵元素和它相距一个元素的元素之间的距离成为二阶距离，用
表示，同理相距n个元素的元素之间的距离成为n阶距离，用
表示。
定义2：
一阶置乱度是图像I中所有元素的一阶距离的均值和方差之比，用公式表示如下：
（5）
从式（5）中可以看出，一阶距离的均值比较大表示置乱后相邻像素之间的距离变大了，也即相邻像素被分散了，一阶距离的方差比较小表示距离变化程度比较集中，所以二者的比值越大表示置乱度越大，即原来完整的图像的像素被均匀地打散的程度越大。
本论文计划在具体的水印嵌入算法中，应用下面两种方式：
1）要嵌入水印的数字产品不进行置乱，而将数字水印图像置乱后嵌入。
2）将要嵌入水印的数字产品先进行置乱，而水印图像布置乱直接嵌入，来分别研究它们的鲁棒性。
2、伪随机序列加扰技术
可以使用利用混沌系统产生的序列优良的相关特性用来对数字水印进行加密和伪随机化，该方法可保证伪随机化后的水印信号序列不会出现长连“0”和长连“1”，使嵌入水印的能量均匀分布在整个图像中。
初步打算使用下面的算法：
利用logistic映射，产生密码流，将产生的密码流与二值数字水印信号序列逐比特模2加，从而实现水印的加密和伪随机化。
上面从数字水印的结构的加密
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