长春工业大学本科毕业论文
中。
3.3.2 变换域算法
该类算法中，大部分水印算法采用扩展频谱通信(Spread spectrum communication)技术。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。一个简单改进是不将水印嵌入到DCT域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的顽健性与不可见性之间的矛盾。
另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅立叶变换(DFT)或离散小波变换(DWT)转化为相应的频域系数；其次，根据待隐藏的信息类型，对其进行适当编码或变形；再次，根据隐藏信息量的大小和其相应的安全目标，选择某些类型的频域系数序列(如高频或中频或低频)；再次，确定某种规则或算法，用待隐藏的信息的相应数据去修改前面选定的频域系数序列；最后，将数字图像的频域系数经相应的反变换转化为空间域数据。该类算法的隐藏和提取信息操作复杂，隐藏信息量不能很大，但抗攻击能力强，很适合于数字作品版权保护的数字水印技术中。 1. 基于离散余弦变换的数字水印
最早的基于分块DCT水印技术出现于E Koch，J Zhao的文献。针对静止图像和视频压缩标准(JPEG和MPEG)，他们的水印方案中图像也被分成8×8的块，由一个密钥随机的选择图像的一些分块，在频域的中频上稍微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。未经授权者由于不知道水印嵌入的区域，因此是很难测出水印的，此外，该水印算法对有损压缩和低通滤波是鲁棒的。将图像分割成8×8块，并对每个块做DCT变换，然后随机选择构造所有块的一个子集，对子集的每一个块，选择一组频率并嵌入二进制水印信息。由于频率组的选择不是基于最显著分量，并且频率系数的方差较小，因此该方法对噪声、几何变形以及多文档攻击比较敏感。
Cox等人于1995年提出了基于图像全局变换的水印方法，称之为扩频法。这也是目前大部分变换域水印算法中所用到的技术。Chiou-Ting Hsu等人提出一种基于分块DCT的水印，他们的水印是可辨识的图像，而不是简单的一个符号或一个随机数。通过有选择地修改图像的中频系数来嵌入水印。验证时，衡量提取出的水印同原水印之间的相似性来判断是否加入了水印。
2. 基于离散小波变换的数字水印
与传统的DCT变换相比，小波变换是一种变分辨率的，将时域与频域相联合的分析方法，时间窗的大小随频率自动进行调整，更加符合人眼视觉特性。小波分析在时、频域同时具有良好的局部性，为传统的时域分析和频域分析提供了良好的结合。 目前，小波分析已经广泛应用于数字图像和视频的压缩编码、计算机视觉、纹理
17
长春工业大学本科毕业论文
特征识别等领域。由于小波分析在图像处理上的许多特点可用于信息隐藏的研究，所以这种分析方法在信息隐藏和数字水印领域的应用也越来越受到广大研究者的重视，目前已经有很多比较典型的基于离散小波变换的数字水印算法。
除了上述有代表性的变换域算法外，还有一些变换域水印算法，它们中有相当一部分是上述算法的改进及发展。 3.3.3 压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及VOD(Video on Demand)中有很大的实用价值。相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。下面介绍一种针对MPEG-2压缩视频数据流的数字水印方案。虽然MPEG-2数据流语法允许把用户数据加到数据流中，但是这种方案并不适合数字水印技术，因为用户数据可以简单地从数据流中去掉，同时，在MPEG-2编码视频数据流中增加用户数据会加大位率，使之不适于固定带宽的应用，所以关键是如何把水印信号加到数据信号中，即加入到表示视频帧的数据流中。对于输入的MPEG-2数据流而言，它可分为数据头信息、运动向量(用于运动补偿)和DCT编码信号块3部分，在方案中只有MPEG-2数据流最后一部分数据被改变，其原理是，首先对DCT编码数据块中每一输入的Huffman码进行解码和逆量化，以得到当前数据块的一个DCT系数;其次，把相应水印信号块的变换系数与之相加，从而得到水印叠加的DCT系数，再重新进行量化和Huffman编码，最后对新的Huffman码字的位数n1与原来的无水印系数的码字n0进行比较，只在n1不大于n0的时候，才能传输水印码字，否则传输原码字，这就保证了不增加视频数据流位率。该方法有一个问题值得考虑，即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案会将一个误差扩散和累积起来，为解决此问题，该算法采取了漂移补偿的方案来抵消因水印信号的引入所引起的视觉变形。
3.4 数字水印的分类
数字水印技术可以从不同的角度进行划分。 1. 按特性划分
按水印的特性可以将数字水印分为鲁棒数字水印和脆弱数字水印两类。鲁棒数字水印主要用于在数字作品中标识著作权信息，如作者、作品序号等，它要求嵌入的水印能够经受各种常用的编辑处理；脆弱数字水印主要用于完整性保护，与鲁棒水印的要求相反，脆弱水印必须对信号的改动很敏感，人们根据脆弱水印的状态就可以判断数据是否被篡改过。
2. 按水印所附载的媒体划分
按水印所附载的媒体，我们可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格水印等。随着数字技术的发展，会有更多
18
长春工业大学本科毕业论文
种类的数字媒体出现，同时也会产生相应的水印技术。 3. 按检测过程划分
按水印的检测过程可以将数字水印划分为明文水印和盲水印。明文水印在检测过程中需要原始数据，而盲水印的检测只需要密钥，不需要原始数据。一般来说，明文水印的鲁棒性比较强，但其应用受到存储成本的限制。目前学术界研究的数字水印大多数是盲水印。 4. 按内容划分
按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。有意义水印是指水印本身也是某个数字图像(如商标图像)或数字音频片段的编码；无意义水印则只对应于一个序列号。有意义水印的优势在于，如果由于受到攻击或其他原因致使解码后的水印破损，人们仍然可以通过视觉观察确认是否有水印。但对于无意义水印来说，如果解码后的水印序列有若干码元错误，则只能通过统计决策来确定信号中是否含有水印。
5. 按用途划分
不同的应用需求造就了不同的水印技术。按水印的用途，我们可以将数字水印划分为票据防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印。
票据防伪水印是一类比较特殊的水印，主要用于打印票据和电子票据的防伪。一般来说，伪币的制造者不可能对票据图像进行过多的修改，所以，诸如尺度变换等信号编辑操作是不用考虑的。但另一方面，人们必须考虑票据破损、图案模糊等情形，而且考虑到快速检测的要求，用于票据防伪的数字水印算法不能太复杂。 版权标识水印是目前研究最多的一类数字水印。数字作品既是商品又是知识作品，这种双重性决定了版权标识水印主要强调隐蔽性和鲁棒性，而对数据量的要求相对较小。
篡改提示水印是一种脆弱水印，其目的是标识宿主信号的完整性和真实性。 隐蔽标识水印的目的是将保密数据的重要标注隐藏起来，限制非法用户对保密数据的使用。
6. 按水印隐藏的位置划分
按数字水印的隐藏位置，我们可以将其划分为时(空)域数字水印、频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印。
时(空)域数字水印是直接在信号空间上叠加水印信息，而频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印则分别是在DCT变换域、时/ 频变换域和小波变换域上隐藏水印。
随着数字水印技术的发展，各种水印算法层出不穷，水印的隐藏位置也不再局限于上述四种。应该说，只要构成一种信号变换，就有可能在其变换空间上隐藏水印。
19
长春工业大学本科毕业论文
3.5 数字水印的应用前景
多媒体技术的飞速发展和Internet的普及带来了一系列政治、经济、军事和文化问题，产生了许多新的研究热点，以下几个引起普遍关注的问题构成了数字水印的研究背景。
1.数字作品的知识产权保护 2.商务交易中的票据防伪
3.声像数据的隐藏标识和篡改提示 4.隐蔽通信及其对抗 5.研究动态
从公开发表的文献看，国际上在数字水印方面的研究刚开始不久，但由于有大公司的介入和美国军方及财政部的支持，该技术研究的发展速度非常快。1998年以来，《IEEE图像处理》、《IEEE会报》、《IEEE通信选题》、《IEEE消费电子学》等许多国际重要期刊都组织了数字水印的技术专刊或专题新闻报道。
在美国，以麻省理工学院媒体实验室为代表的一批研究机构和企业已经申请了数字水印方面的专利。
3.6 本章小结
本章中介绍了数字图像加密中常用的数字水印技术的基本原理和算法，数字水印技术的主要应用和未来的发展趋势，而如何移植数字水印技术，将全息处理应用在图像信息处理中将在下一章进一步讨论。
20
长春工业大学本科毕业论文
第四章 全息术在图像加密中的应用
4.1 引言
计算全息(CGH)是将电子计算机引入到全息图的制作过程中，利用计算机计算物光波在全息平面上的光场分布，并对光场的分布在计算机内进行编码，用编码的结果控制绘图仪绘图或用阴极射线管(CRT)显示器显示，最后经光学缩版制成实用的全息图。将计算得到的全息图数据以数字图像文件的形式保存，即得到原始信息的另一种存储方式,称为全息变换[19]，对以数字图像形式保存的计算全息图可以采用与全息图的光学再现过程类似的方法，通过逆变换方式用数字手段再现原始物波数据。
由于所记录的数字图像具有光学全息图的特征，信息冗余度大，利用全息图的碎片仍能再现出物体完整的像这一特性，可将计算全息图像数据任意剪切，不会影响原始记录的丢失，只是在信息再现时稍微增加了一些噪声，因此特别适用于需要进行数据完整性认证的水印应用场合。
作为一种计算全息术在信息隐藏中应用的新方法，本章讨论了迂回相位编码计算全息的基本原理，并根据其实现思想对原始图像信息进行四阶迂回相位编码，编码结果用256 色灰度图像表示,从而将原来可读的数字图像信号转变为不可阅读的计算全息图，一定程度上实现了对原始图像信号的加密处理。另外为进一步加强安全性，对所得到的全息图数据进行置乱处理使数据分布更具随机性，提高了抗剪切能力，并成功实现了计算全息水印信号的离散余弦变换(DCT)域嵌入、提取及稳健性测试。
4.2 全息水印图像的制作
4.2.1 菲涅耳全息水印图像制作原理
图 4.1为水印图像的菲涅耳全息图的形成的过程，设?N?N?的原始水印图像W0位于平面所在的P0 处，在波长为?的单色平行的物光照射下，其对应的光场分布为其也是?N?N?的正实数矩阵。此处光场U1即为U0U0，U0经过距离Z1传播到平面P1，的菲涅耳衍射变换，光路如下图4.1所示： 而相应的数值变换[20-23]如公式(4.1)所示：
NN???2122?1U1?m，n??exp?im?n???U0?k，l?N?z1??k?1l?1???2022??2? exp?i (4.1) ?km?ln??k?l?exp??i??N???z1?????式中?0 和?1 分别是平面P0 和P1 处的像素间距。为尽可能的保留复矩阵U1的信息以及提高加密系数的安全性，可采取以下的方法：引入单位强度的平行光。通过
21
