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使用纠错码的基于人类视觉系统的数字水印方案 摘 要 数字水印已经被提议作为一种主要的版权保护的方法。本文我们试图用纠错码技术、小波变换的多种解决方案、以及人类视觉系统去提高传统的水印技术。基于水印的纠错技术具有一种自动纠正提取的水印的错误的特性。将用HVS（人类视觉系统）模型研究人类感知部分的特征（例如：光（强）度或色调）和如何把水印嵌入到原始数据中，那里人类的感知敏感性是相对弱的。在每个离散小波变换（DWT）域的频带中选择一种基于小波变换的多种解决方案的水印，并且它能阻止破坏图像处理。我们通过实验证明了带有ECC（纠错码）的水印比不带ECC的传统的水印好得多。 关键词：离散小波变换，人类视觉系统，纠错码，BCH 1．引言 网络的快速发展引入了关于安全的一系列挑战性问题。其中最重要的一个问题是防止未授权的数字产品被复制销售。数字水印为知识保护提供了一种强有力的方法。水印必须有两个重要的性能：透明度和强健。 透明度是指带有水印数据的感知特性，水印因该在所有类型中是不可见的。 图像被损坏后水印仍然存在其中，而且检测器能够检查出来。理想地，对于一定数量的图像损坏需要移出水印应该把图像的期望质量降低到没有商业价值的程度，这叫作图像处理的数字水印的强健性。信号处理通常的损坏包括有损压缩（特别是JPEG）、提取、量化、图像加强、图像分割，等等。 水印技术的关键是透明度和强健性之间的平衡，我们必须确定出在何处潜入水印和怎样加强水印的强健性。本文将介绍一种基于用HVS的水印方法的小波。参考文献[14]中李采用RS码（Reed-Solomon code）产生ECC码词，并且用码词的奇偶性作为水印，他们用水印恢复已损坏的图像。但是从知识保护的角度来看，当图像质量被维护时，水印比图像更重要，他们不能处理此水印。 我们为加强提取水印的强健性提出了一种想法。在信道中，当袭击者的破坏性被看成噪声破坏时，可以把水印作为传送信号，根据上述的观点，我们提供一种用ECC去检测和纠正提取的水印的错误部分。本文的分布如下：第2部分讲这篇文章的方案；第3部分讲水印嵌入；第4部分讲水印检测；实验结果和讨论在第5部分给出；第6部分给出了结论。 2. 方法 2.1 人类视觉系统模型 实验结果表明：人的视觉对每个频带反映出不同的敏感性，而每个频带被划分成几种窄频带信道。人类视觉的这种特性用相反的敏感性函数-------调节传递函数（MTF）来描述。Mannos and Sakrison的论文是图像编码和HVS相结合的首次重要突破。他们提出的针对于HVS模型的MTF： (1) 其中f---视觉角度的辐射频度（CPD） a,b,c,d-----常数 本文我们将采用Mannos and Sakrison提出的传递函数： (2) 从MTF的空间频率域到标准频率域的转变如图1所示： 由于观察者对图像的质量进行评估，所以HVS的特性将用作对于提高水印透明性效果的主要估计参数。 2.2.1 纠错码 1948年提出纠错码理论，在数据通信中它用以抵抗噪声污染。我们把嵌入的水印看作传输信息并对其在嵌入前利用ECC进行编码。文中我们比较了带有ECC的水印和不带ECC的水印这两种结果，而且我们用两种ECC做了实验：重复编码和BCH编码。 重复编码的规则是：在一个叫做块段（N，1）中不断重复水印N倍的原始信号，在解码过程中我们用块段的主要元素重建原始信号。例如：我们用二进制信号设置N=5，并且用（00000）表示0；（11111）表示1。在解码过程中，如果在块段中‘0’的数量多于3，则原始信号为‘0’;否则为‘1’。 2.2.2 BCH码 The Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH)码是一种研究最广泛的随机—错误—纠正循环码。BCH码的循环结构是包括三个主要步骤的标准算术解码方法： 根据接受多项式r(x)计算特征值，i=1,2,...,2t ； 根据求得的特征值确定错误位置多项式； 解出σ(x)的根，这些根就是错误位置。 实验中，我们用一个纠正3个错误码的BCH码进行编码，其中域长为15字节。 3. 水印嵌入 我们的数字水印方法结构图如图2所示： 首先，我们用一个伪随机序列作为水印W，如图3所显示，我们用三级DWT分解原始图象以获得每个带中小波系数。为了提高水印的透明度，给每个带乘以不同的权值，权值 是每个带中调节传递函数（MTF）在频率间隔上的积分： （3） 其中和是分别是带的MTF和带宽。 （4）