图象信息隐藏数字水印算法-Read.PPT

5.1 图像信息隐藏（数字水印）算法 图像水印算法介绍 普通图像水印 图像鲁棒性水印 图像脆弱性水印 数字水印三要素 水印本身的结构 版权所有者、合法使用者等具体信息 伪随机序列 图标 水印嵌入算法 水印检测算法 数字水印框架 嵌入 ：对被保护的数字产品 C 进行的预处理 ：对数字水印 W 进行的预处理 ：数字水印嵌入算法 ： 的逆操作 C：被保护的数字产品 W：水印信息 K：数字水印嵌入算法的密钥 ：嵌入数字水印后的数字产品 数字水印框架 提取 D ：数字水印提取算法 WRP： 对直接提取水印的算法，就是 WPP 的逆操作 对判决水印存在与否的算法，则就是数字水印的判决算法 提取过程的输出：两种 直接提取水印 判断水印是否存在 提取过程中，是否需要原始载体，取决于嵌入提取算法 根据预处理的不同，可以分为 空间域水印（预处理为空操作） 变换域水印（预处理为各种变换） 水印算法设计的原则 稳健性 抵抗各种攻击 寻找不变量 不可见性 不能引起察觉 各种图像水印算法 图像插值数字水印 DCT系数置换法 二值图像数字水印 渐进图像数字水印 无失真数据隐藏算法 小波系数量化法 基于Lagrange插值的密钥分存水印算法 基于中国剩余定理的水印分存算法 1 图像插值数字水印 是一种空间域水印 图像插值的主要目的是确定图像中一些未知像素值，可用于受损图像的修复，图像的放大等处理操作 插值 算法实现 OC为原始载体图像 OS为原始秘密图像， N?=N/2 算法实现 目的是将OS隐藏到OC中，并将得到的新图像通过公开信道进行传送 伪随机置换：对原始秘密图像进行伪随机置换，得到OS? 将图像OS? 和 OC分为大小分别为4?4和 8?8的图像块 嵌入算法 在OC的嵌入位置上，初始值设为零 用插值算法根据周围像素值计算这些位置的值，记为a 计算新值b 组合图像形成嵌入信息的图像 提取算法 将接收图像分为8?8 的图像块 嵌入位置上的值记为b’ 在嵌入位置上，初始值设为零，用插值算法根据周围像素值计算这些位置的值，记为a’(=a) 组合s并反置乱 特点 此算法是一个空间域的图像水印算法，它对图像压缩、滤波等处理带来的破坏的抵抗力较弱 适用于隐蔽传输（无干扰环境） 系数a的选择：不能太大或太小 当a太小时，对载体图像的破坏小，隐藏效果也好，但恢复的秘密图像质量则会较差 当a太大时，对载体图像的破坏较大，隐藏的效果不理想，当然恢复的秘密图像的质量却会很好 a的选择：平衡载体图像和秘密图像的质量 2 DCT系数置换法 OC为原始载体图像，分为8x8的块 OS为原始秘密图像，分为2x2的块 对载体图像做8x8的DCT变换 嵌入： 用t的值替换s的值 a越大，恢复的秘密图像的质量越好，而隐藏后的载体图像质量则越差 a越小，则情况相反 提取： 对载体图像做8x8的DCT变换 对相应位置计算： 组合t形成秘密图像 算法扩展 多址隐藏 选择多个不同的位置，嵌入多幅图像 3 二值图像数字水印 确定在图像的哪些位置可以隐藏数据，哪些位置不能隐藏数据 在图像黑（或白）色区域的边界上 在图像全黑（或全白）的区域不能隐藏数据 要避免在图像中的细线（一个像素宽）、直线边的中间像素、孤立黑（或白）像素等位置隐藏信息 满足以下条件的位置不能隐藏数据： 该像素既是其所在区域的左边界，同时又是右边界； 该像素既是其所在区域的上边界，同时又是下边界； 该像素只是左边界、右边界、上边界、下边界四种边界情况中的一种情况； 该像素的周边八个像素中与该像素同色的所有像素都是既是左边界或右边界，同时又是上边界或下边界。 隐藏算法 计算图像边界 筛选隐藏位置 数据预处理（加密、随机化等） 数据替换 提取算法（需要原始图像） 从原始图像确定隐藏位置 提取信息 4 渐进图像数字水印 图像渐进传输技术 网络用户在浏览图片时，首先获得一幅模糊图像，随着时间的推移，用户可以逐步获得更加清晰的图像，而如果用户不想看这幅图像的全貌，可以取消该图像的进一步传输。这样即节省了用户的时间，又节省了网络带宽 渐进流数字水印是一种可以用于图像渐进传输的水印算法，它使得图像在渐进传输时，只需图像的部分信息即可恢复图像中隐藏的数字水印，而无需等待所有的图像数据传输到客户端才检测出水印 渐进水印可分为空间域渐进水印和变换域渐进水印 一种用于图像渐进传输的算法 每幅灰度图像有8个位平面 分七步将图像传送到客户端 第i步传输第i个比特，同时传输相同的高位比特值像素的7-i个低位组成的数的平均值，在客户端按照接收到的比特和平均值来重建图像 经过5~6个步骤，接收端将会获得足够的数据来重建传送端的图像 从最高有效位