基于DFT变换的数字水印嵌入与检测.ppt

基于DFT变换的数字水印的嵌入与检测 指导教师：付永钢 报告人：林云龙 研究背景 随着社会信息化的发展，信息安全在社会中的地位和作用越来越重要。但随之而来的副作用是这些数字形式的数据文件或作品使有恶意的个人和团体有可能在没有得到作品所有者的许可下拷贝和传播有版权的内容。这一安全问题的日益突出，使得数字水印技术研究越来越受到重视，成为当前信息科学中的一个新颖且具有广阔应用前景的研究热点。 数字水印典型算法 按嵌入域的分类方法 ，数字水印包括空域数字水印和变换域数字水印。 数字水印的评价标准 峰值信噪比： 嵌入算法原理 嵌入算法流程图 嵌入算法步骤 子块划分 将原始图像分成8×8的图像子块： 对每一图像块进行DFT变换 嵌入算法步骤 修改相应幅度谱值 由于DFT域的幅度谱具有对称性，为了水印嵌入后保持这种对称性不变，也为了确保恢复图像像素值为实数，嵌入水印时采用对称嵌入。 嵌入算法步骤 嵌入算法步骤 修改幅度谱值鉴于这种关系，我们嵌入信息时只对上图黑色、黄色、灰色，绿色的点进行操作，保持其他点不变，而且操作时对称位置要进行相同的处理，以确保恢复图像像素值为实数 。 如图3.3，为了方便，我们将红点作为原点建立直角坐标系，然后将第二象限的黑色、黄色区域设为Area1和Area2，将第一象限的绿色、灰色设为Area3和Area4，Area1到Area4的能量定义为E1，E2,E3,E4。 的计算公式如下： 嵌入算法步骤 嵌入算法步骤 提取算法原理 提取算法流程图 提取算法步骤 子块划分 将嵌入水印图像分成8×8的图像子块 提取算法步骤 提取水印 为了方便讲析，我们定义S=(E1+E3)-(E2+E4).由于嵌入水印图像可能外界的影响，各点的像素值可能会发生改变，能量差S不一定是大于TH2或小于-TH2，有可能-TH2STH2,因此提取水印时我们取TH2=0，这样就能减少S的值落在-TH2和TH2之间时提取水印的误差。 当8*8分块区域能量E1,E2,E3,E4满足式S0时，嵌入位为1，也即该分块对应的水印图像的像素点的像素值为255. 当8*8分块区域能量E1,E2,E3,E4满足式S0时，嵌入位为0，也即该分块对应的水印图像的像素点的像素值为0. 而当S=0的特殊情况时，我们取嵌入位为0，也即该分块对应的水印图像的像素点的像素值为0. 如此，就得到了提取水印图像。 试验结果及分析 原始宿主图像是256*256*8b的lena灰度图像 试验结果及分析 水印图像是一幅32*32的二值图像 试验结果及分析 原始图像 嵌入图像 试验结果及分析 原始水印 试验结果及分析 嵌入强度 k=50 峰值信噪比 psnr=47.698277 水印误差率S=0.016602 不同嵌入强度下试验结果 本节分别测试了嵌入强度k在50、70、90、三种不同取值时，添加噪音和剪切图片后嵌入水印图像与提取水印的效果，并分别计算了峰值信躁比(PSNR)和水印误差率 。 不同嵌入强度下试验结果 嵌入强度K=70,PSNR=47.729583，S=0.012695 不同嵌入强度下试验结果 剪切图片 添加噪音 嵌入强度K=90,S= 0.043945 总结 本文提出的算法计算简单，易于实现，满足水印的实时嵌入和提取。该算法了对一般的信号处理攻击时鲁棒的。从上面的效果图中比较可知：第一，不可见性良好，从而提高了它的隐秘性；第二，该水印算法对噪音和攻击具有一定的抵抗能力，经过攻击后提取出的水印还能够比较清晰地辨认出来，具有叫强的鲁棒性。 不过任何算法都不是完美的，本文中的算法对于滤波、旋转、缩放等鲁棒性仍然不高，所以性能还需要进一步完善。 * * 数字水印 空域水印 变换域水印 变换域技术主要有DFT、DCT、 DWT、Ridgelet和Contourlet。其 中DFT方法把信号分解为相位信息 和幅值信息，具有更丰富的细节信 息，所嵌入的水印能抵抗图像的 RST（旋转rotation）、比例缩放 （scale）、平移（translation）操作， 其在各领域得到了越来越广泛的应 用。 本实验中max=255 由于8*8分块的像素点值经 过傅里叶变换后