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基于小波变换的图像数字水印技术 摘要：本文首先简要介绍了数字水印技术和小波变换理论，然后着重讨论数字水印技术现状和小波理论在数字水印中的应用。数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施，它是将特定的信息嵌入到数字媒体中，以达到标识、注释及版权保护等目的。小波变换的独特特性使得其在数字水印应用方面有较好的鲁棒性。通过对算法的实现，验证了其鲁棒性。 关键字：数字水印；小波变换；鲁棒性 随着信息技术和计算机网络的迅速发展，数字多媒体信息的存取、传输现在也已极为便利；然而这也给人们带来了一些负面影响，如信息窃取、盗版等。数字水印(Digital Watermarking)技术是将一些标识信息直接嵌人数字载体当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。 1.数字水印 数字水印技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构)，且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。但可以被生产方识别和辨认。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。与传统加密系统不同，它的目的不是限制对媒体的访问，而是确保媒体中水印不被发现、改变或消除。为媒体提供必要的证明信息。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。 数字水印是实现版权保护的有效办法，是信息隐藏技术研究领域的重要分支。数字水印技术具有安全性、隐蔽性、鲁棒性和水印容量等方面的特点，使其广泛应用于数字作品的知识产权保护、商务交易中的票据防伪、证件真伪鉴别、声像数据的隐藏标识和篡改提示和隐蔽通信及其对抗。数字水印系统基本结构如下： 图1.数字水印系统基本结构 　　近年来，数字水印技术研究取得了很大的进步，下面简要介绍一些典型的算法及其主要思想。 （1） 空域算法 　　该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位 (LSB:least significant bits)上，这可保证嵌入的水印是不可见的。但是由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，水印信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中。典型算法有最低有效算法，Patchwork算法等。 （2）变换域算法 　　这种算法中，主要利用各种变换将宿主图像变换到其它域，在其它域内构造各种算法，将水印信息加到变换域的系数上，在反变换得到含有水印的图像．典型的变换域算法有，离散余弦变换算法(DCT)、傅立叶变换(DFT)算法、离散小波变换(DWT)算法等．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。该类算法中，大部分水印算法采用了扩展频谱通信 (spread spectrum communication)技术。算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换 (DCT)，然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上(不包括直流分量)，通常为图像的低频分量。 （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。在该算法中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，该算法一般采用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。 （4）NEC算法 　　该算法由NEC实验室的Cox等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位，其实现方法是，首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N(0，1)分布，密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成，其次对图像做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流(DC)分量外的1000个最大的DCT系数。该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。由于采用特殊的密钥，因此可防止IBM攻击，而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则，即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分，这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成，且该实数序列应该具有高斯分布N(0，1)的特征。 （5）生理模型算法 　　人的生理模型包括人类视HVS(HumanVisualSystem)和人类听觉系统HAS。该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用，同样可以供数字水印系统利用。利用视觉模型的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND描述来确定在图像的各个部分所能容