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第5章 基于混沌与细胞自动机的数字水印结构 5.1 概述 5.2 细胞自动机 5.3 信号分析和图像处理 5.4 各种数字水印结构形式 5.5 基于混沌与细胞自动机数字转化为灰度图像 5.5.1 混沌产生随机序列 5.5.2 细胞自动机 5.5.3 灰度图像产生过程 5.5.4 水印算法 5.5.5实验测试方法及结果 目前数字水印的研究方向： 1) 具有良好健壮性的水印算法的研究，出现了第一代水印（1GW）和第二代水印（2GW）； 2) 水印的生成及嵌入到宿主信号的策略，水印应该以什么形式存在，如何嵌入到宿主信号，使得水印算法具有好的性能； 3)?水印检测器的优化，优化水印检测过程，得到最小的漏检率和最小的虚警率，研究水印解码，使得很好恢复出水印； 4) 水印系统评价理论和测试基准； 5) 水印攻击建模，对嵌入水印的媒体受到的有意的和无意的修改进行建模，特别是对于新提出的压缩标准，如JPEG2000，MPEG4等； 6) 水印应用研究，这方面的研究主要集中在水印应用系统，包括在网络环境下保护数字媒体的版权，防止非法复制以及对用户进行跟踪等。 本章讨论基于混沌与细胞自动机的数字自动转化为灰度图像的方法。数字作为密钥，不同数字能产生不同的灰度图像，其实现过程为数字作为种子，使用混沌迭代产生随机序列，然后转化成二值图像，经细胞自动机处理，最后使用平滑过程，这样就产生了灰度图像。 灰度图像作为嵌入宿主信号的数字水印结构，该水印结构的能量集中在低频，为了检验该形式特性，采用空域下嵌入水印,频域下检测水印是否存在。实验的结果显示该水印结构有好的特性，使用该水印结构的水印算法能抵抗一些常见的攻击。 5.2 细胞自动机 5.2.1 细胞自动机基本概念 细胞自动机的定义：细胞自动机是能和其它细胞（automata/cell）相互作用具有相同的可计算功能的细胞的数组。这个数组可以是一维的串（String），二维的格子(Grid)，三维的立体(Solid)， (1) 细胞（Cell）:组成细胞自动机的基本单元； (2) 状态（State）:描述每个细胞自动机不同状态的变量，最简单的情况下，每个细胞自动机有两个状态，即0或者1，在复杂的模拟情况下有更多的不同状态，状态可以是数字也可以是描述的特征； (3) 邻居关系（Neighbourhood）：是定义的能和具体细胞发生作用的细胞集，我们可以这样理解，这些邻居对这个细胞有影响，不同的细胞自动机有不同的邻居关系，下面给出常见二维格子自动机的几种邻居关系； (4) 规则（Rules）：规则定义了每个细胞根据当前状态和邻居的状态来改变自己的状态。规则也是设计者自己定义的，一些细胞自动机规则如Life, Brain, Aurora, Axon, Vote等。 Fabric patterns：设想此细胞自动机由一串细胞组成。描述如下： (1) 状态: 0 或 1 (2) 邻居: 两个相邻的细胞 N C N (3) 规则 : 下面的列表显示每个可能的局部配置的细胞的新的状态。如细胞和它的两个邻居的状态排列。因为对每个细胞有可能的状态为0或 1，对3 个细胞有8 条所需要的规则，分别列出如下： 0 0 0 - 0 1 0 0 - 1 0 0 1 - 1 1 0 1 - 1 0 1 0 - 1 1 1 0 - 0 0 1 1 - 0 1 1 1 - 0 假设开始只有一个细胞状态为1，下面给出这个串随时间的变化情况，这里“.”表示0。 5.2.2 基于投票规则的细胞自动机 基于投票规则的细胞自动机: 状态: 0 或 1 邻居: 中心的3*3 邻居 规则: 计数p表示中心的3*3 邻居中1 的个数（包括中心本身）, if P5, 中心设置为0, 否则设置为 1 5.3 信号分析和图像处理 空域过滤及过滤器的定义：使用空域模板进行的图像处理，被称为空域过滤。模板本身被称为空域过滤器，图像的空域滤波就是二维卷积，即对每个像素的输出都是其自身灰度与其邻域像素灰度的加权组合，不同的线性滤波器对应着不同的灰度加权方式。 利用7x7的均值滤波器(均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板，以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 )来平滑（Smoothing）经过细胞自动机处理后的模式，均值滤波器的卷积模扳为： 5.4 各种数字水印结构形式 5.5 基于混沌与细胞自动机数字转化为灰度图像 5.5