基于matlab的圖像水印算法分析畢業(yè)設(shè)計(jì)論文.doc

摘 要摘 要本文對(duì)多種數(shù)字水印算法進(jìn)行了研究、對(duì)比和改進(jìn)首先基于matlab編程進(jìn)行實(shí)際檢驗(yàn)，驗(yàn)證算法的可行性，然后從水印的置亂、嵌入和提取三個(gè)方面，根據(jù)實(shí)際檢驗(yàn)的參數(shù)對(duì)這些算法的魯棒性、抗攻擊性和隱蔽性進(jìn)行了對(duì)比分析，同時(shí)測(cè)量了各水印算法的數(shù)據(jù)容量，并對(duì)部分算法中的瑕疵給出了改進(jìn)建議其中魯棒性的檢驗(yàn)主要是對(duì)水印后的圖像進(jìn)行JPEG壓縮、旋轉(zhuǎn)、裁剪等操作，然后觀察提取出的水印圖像是否被破壞，并用實(shí)際數(shù)據(jù)表示破壞程度，進(jìn)行對(duì)比分析不同水印算法的數(shù)據(jù)容量的測(cè)量主要是通過(guò)計(jì)算同一原始圖像中可以嵌入的水印圖像的大小，并測(cè)量水印圖像的數(shù)據(jù)量來(lái)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞 數(shù)字水印；小波變換；離散余弦變換；奇異值分解；Matlab- I -AbstractAbstractIn this paper, a variety of digital watermarking algorithm is studied, compared and improved. Firstly, based on the MATLAB programming of the actual test, verify the feasibility of the algorithm. And then, from the scrambling, embedding and extracting three aspects, the robustness, anti attack and concealment of these algorithms are compared according to the actual test parameters. Simultaneous measurement of various watermarking algorithm data capacity, and part of the algorithm flaws given suggestions for improvement.The test of robustness is mainly JPEG compression, rotation, clipping and other operations on the image after the watermark, and observe whether the extracted watermark image is being destroyed, and with the practical data, said the damage degree, carries on the contrast analysis. The measurement of the data capacity of different watermarking algorithms is mainly through calculating the size of the watermark image which can be embedded in the same original image, and measuring the amount of the watermark image data to achieve.Keywords Digital Watermarking; Wavelet Transform; Discrete Cosine Transform; Singular Value Decomposition; Matlab目 錄目 錄摘要IAbstractII目錄III第1章 緒論11.1 課題研究背景11.2 數(shù)字水印的應(yīng)用21.3 數(shù)字水印研究現(xiàn)狀41.3.1 發(fā)展現(xiàn)狀41.3.2 算法現(xiàn)狀41.4 本文主要研究?jī)?nèi)容5第2章 離散小波變換和奇異值分解的研究綜述62.1 引言62.2 離散小波變換62.3 奇異值分解7第3章 基于SVD和Radon變換的抗旋轉(zhuǎn)攻擊盲水印算法的分析83.1 算法主體83.1.1 嵌入前的水印圖像置亂83.1.2 水印嵌入過(guò)程93.1.3 水印提取103.2 算法仿真實(shí)驗(yàn)113.3 算法性能分析14第4章 一種用哈達(dá)瑪矩陣進(jìn)行置亂變換的盲水印算法的分析154.1 算法主體154.1.1 嵌入前的水印圖像置亂154.1.2 水印嵌入過(guò)程164.1.3 水印提取164.2 算法仿真實(shí)驗(yàn)174.3 算法性能分析21第5章 一種新的小波域盲水印算法的分析225.1 算法主體225.1.1 嵌入前的水印圖像置亂225.1.2 水印嵌入過(guò)程225.1.3 水印提取245.2 算法仿真實(shí)驗(yàn)255.3 算法性能分析28第6章 基于子塊區(qū)域分割和自嵌入技術(shù)的全盲多功能圖像水印算法的分析296.1 算法主體296.1.1 水印生成306.1.2 水印置亂306.1.3 水印嵌入過(guò)程316.1.4 水印提取326.2 算法仿真實(shí)驗(yàn)326.3 算法性能分析35第7章 算法參數(shù)對(duì)比367.1 參數(shù)對(duì)比36結(jié)論37參考文獻(xiàn)39致謝40附錄41- III -第1章 緒論第1章 緒論1.1 課題研究背景多媒體存儲(chǔ)和傳輸技術(shù)隨著數(shù)字信息技術(shù)的高速發(fā)展和計(jì)算機(jī)通信技術(shù)的不斷革新而不斷進(jìn)步，這也使得數(shù)字化的信息的存儲(chǔ)和傳輸變得更加快速、精確、方便，各種形式的多媒體數(shù)字作品特別是圖像作品、視頻作品、音頻作品紛紛在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表然而數(shù)字信息技術(shù)精準(zhǔn)、大批量的復(fù)制功能和互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的信息傳遞能力幫助人們實(shí)現(xiàn)信息共享的同時(shí)也帶來(lái)了各種各樣的問(wèn)題由于多媒體數(shù)字作品的復(fù)制品和原件近乎完全一致，而且復(fù)制起來(lái)非常容易，因此有的個(gè)人或團(tuán)體在沒(méi)有得到作品的作者和版權(quán)所有者的授權(quán)的情況下對(duì)有版權(quán)的內(nèi)容進(jìn)行惡意的復(fù)制、傳播和修改，甚至非法地將其用于商業(yè)用途，使作者及版權(quán)所有者的利益受到嚴(yán)重的侵犯，目前這種作品侵權(quán)現(xiàn)象正不斷加劇因此，數(shù)字化作品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問(wèn)題引起了計(jì)算機(jī)科學(xué)界的廣泛重視，并且已經(jīng)成為目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)以前主要是將多媒體數(shù)據(jù)文件加密成密文后發(fā)布，即通過(guò)數(shù)據(jù)加密技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)，使得密文中有用的數(shù)據(jù)信息在網(wǎng)絡(luò)中傳遞時(shí)不能被出現(xiàn)的非法攻擊者截獲，從而實(shí)現(xiàn)版權(quán)和信息安全的保護(hù)但通常的加密技術(shù)并不能很好地解決版權(quán)保護(hù)問(wèn)題，僅僅只能預(yù)防，這是因?yàn)椋海?）無(wú)法監(jiān)控多媒體信息的流動(dòng)傳播情況；（2）加密大批量的多媒體信息時(shí)，資源占用嚴(yán)重，且效率低下（3）多媒體信息加密后隱蔽性不高，容易引起攻擊者的注意和好奇，激發(fā)他們解密的興趣和欲望（4）加密的魯棒性不高，如果破解失敗，攻擊者可以將信息破壞，使得合法接收者也無(wú)法獲得信息的內(nèi)容；（5）只有在加密狀態(tài)下才能保護(hù)多媒體信息，解密后發(fā)生侵權(quán)時(shí)，無(wú)法提供有效的法律證據(jù)；（6）加密會(huì)改變作品的形態(tài)，加密后只有少數(shù)持有解密密鑰的人，才能獲得作品數(shù)據(jù)，作者無(wú)法在保護(hù)版權(quán)的前提下自由地展示作品為了使解密后的內(nèi)容仍能受到保護(hù)，人們開(kāi)始尋求另一種能夠彌補(bǔ)密碼技術(shù)缺陷的技術(shù)數(shù)字水印技術(shù)是一種密碼技術(shù)的補(bǔ)充技術(shù)，是由信息隱藏技術(shù)發(fā)展而來(lái)，是數(shù)字信號(hào)處理，圖像處理，密碼學(xué)應(yīng)用，算法設(shè)計(jì)等學(xué)科的交叉領(lǐng)域，是一門(mén)新興的信息安全技術(shù)這種技術(shù)可以為解密后的數(shù)據(jù)提供進(jìn)一步的保護(hù)，因此能夠彌補(bǔ)密碼技術(shù)的缺陷；另一方面，數(shù)字水印技術(shù)可以在原始數(shù)據(jù)中一次性嵌入大量的秘密信息，這也彌補(bǔ)了數(shù)字簽名技術(shù)的缺陷數(shù)字水印的過(guò)程就是將一個(gè)有標(biāo)志性的信息嵌入到需要保護(hù)的信息中的過(guò)程，這個(gè)標(biāo)志性信息就是水印只有通過(guò)專用的瀏覽器或閱讀器才能提取出嵌入的水印，受到保護(hù)的媒體信息的版權(quán)歸屬可以通過(guò)這種機(jī)制獲得判斷依據(jù)嵌入的水印具有魯棒性，即媒體信息中嵌入的水印不會(huì)被常規(guī)的數(shù)據(jù)處理操作完全去除在信息技術(shù)高速發(fā)展的當(dāng)代，數(shù)字產(chǎn)品呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)速度，在這個(gè)前提下，保護(hù)數(shù)字產(chǎn)品作者的版權(quán)，防止數(shù)字產(chǎn)品的非法復(fù)制、惡意篡改等就變得尤為重要數(shù)字水印技術(shù)正是在這樣的背景下發(fā)展起來(lái)的技術(shù)由于數(shù)字水印技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景，大量專家學(xué)者在進(jìn)行這方面的研究，提出的水印算法也多種多樣但這些算法的性能各有優(yōu)劣，不同的應(yīng)用環(huán)境需要不同特性的水印算法，而且具有同一特性的水印算法亦各有優(yōu)劣因此，研究各類算法的特性，以及比較這些算法的優(yōu)劣，就變得尤為重要對(duì)這些算法進(jìn)行研究，找出算法的優(yōu)缺點(diǎn)，明確算法的適用環(huán)境，也是水印技術(shù)的一個(gè)重要研究方向1.2 數(shù)字水印的應(yīng)用隨著數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)已經(jīng)成為信息隱藏技術(shù)的一個(gè)重要分支，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛，目前數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域主要包括：1. 版權(quán)保護(hù)數(shù)字作品（如電腦美術(shù)、掃描圖像、數(shù)字音樂(lè)、視頻、三維動(dòng)畫(huà)）的版權(quán)保護(hù)是當(dāng)前的熱點(diǎn)問(wèn)題由于數(shù)字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，所以版權(quán)所有者不得不加上肉眼可見(jiàn)的版權(quán)標(biāo)志以保護(hù)版權(quán)，但這種做法嚴(yán)重?fù)p害作品的質(zhì)量且這種標(biāo)志很容易被篡改數(shù)字水印技術(shù)利用數(shù)據(jù)隱藏原理隱藏版權(quán)標(biāo)志，能在不損害原作品的前提下保護(hù)版權(quán)目前，數(shù)字水印技術(shù)在版權(quán)保護(hù)方面的研究已經(jīng)達(dá)到初步實(shí)用化標(biāo)準(zhǔn)，但市場(chǎng)上的數(shù)字水印產(chǎn)品還是很容易被破壞或破解，這是因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展還不夠成熟，還要走很長(zhǎng)的路才能做到真正的實(shí)用2. 數(shù)字信息的隱藏標(biāo)識(shí)和篡改提示數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)信息有時(shí)比數(shù)據(jù)本身更具有保密價(jià)值，數(shù)字水印技術(shù)能夠隱藏標(biāo)識(shí)，使得原始文件上的標(biāo)識(shí)信息只有使用特殊的閱讀程序才能提取，目前國(guó)外一些公開(kāi)的遙感圖像數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)采用這種方法現(xiàn)有的信號(hào)拼接技術(shù)和信息鑲嵌技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)痕拼接，達(dá)到肉眼難以分辨的程度，只有通過(guò)數(shù)據(jù)的篡改提示才能識(shí)別因此，數(shù)據(jù)的篡改提示也是一項(xiàng)很重要的工作，而數(shù)字水印技術(shù)能夠通過(guò)辨識(shí)隱藏水印的狀態(tài)判斷數(shù)字信息是否被篡改3. 隱蔽通信及其對(duì)抗在網(wǎng)絡(luò)通信戰(zhàn)中攻擊者往往會(huì)注意到經(jīng)過(guò)加密的混亂無(wú)序的文件，因此數(shù)字水印的隱蔽性也有了用武之地，利用數(shù)字化聲像信號(hào)相對(duì)于人的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)冗余來(lái)進(jìn)行各種時(shí)空域和變換域的信息隱藏，可以達(dá)到隱蔽通信的目的4. 商務(wù)交易中的票據(jù)防偽各種電子票據(jù)即使在網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)成熟以后也還需要一些非密碼的認(rèn)證方式，數(shù)字水印技術(shù)能夠通過(guò)嵌入隱藏的認(rèn)證標(biāo)志增加偽造的難度5. 證件真?zhèn)舞b別水印技術(shù)對(duì)于有效辨別證件的真?zhèn)魏苡袔椭?，特別是能夠防止證件的仿制和復(fù)制1.3 數(shù)字水印研究現(xiàn)狀1.3.1 發(fā)展現(xiàn)狀在互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，水印技術(shù)的研究更具有現(xiàn)實(shí)意義但是數(shù)字水印技術(shù)的研究目前還很不成熟，在版權(quán)保護(hù)方面只能初步從理論轉(zhuǎn)為應(yīng)用，而且應(yīng)用過(guò)程中還有大量沒(méi)有解決的問(wèn)題目前有關(guān)數(shù)字水印的設(shè)計(jì)和模擬攻擊的理論都很缺乏因此，在國(guó)際學(xué)術(shù)界的研究方向中，數(shù)字水印技術(shù)是比較前沿?zé)衢T(mén)的，對(duì)該技術(shù)的研究還有很長(zhǎng)的路要走水印技術(shù)的研究在版權(quán)保護(hù)和商業(yè)應(yīng)用方面都具有重要的意義和廣闊的前景，這一研究方向已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)外專家和商業(yè)團(tuán)體的廣泛關(guān)注1.3.2 算法現(xiàn)狀隨著數(shù)字水印技術(shù)的不斷發(fā)展，各類文獻(xiàn)中提出的水印算法也五花八門(mén)，這些算法大都是研究數(shù)字水印的產(chǎn)生、嵌入和檢測(cè)（提?。┤齻€(gè)方面在生成數(shù)字水印時(shí)，許多數(shù)字水印算法采用如Gaussian序列、二進(jìn)制序列和均勻分布序列的偽隨機(jī)序列作為水印信號(hào)在偽隨機(jī)序列中，Gaussian分布的隨機(jī)序列與其它分布的等長(zhǎng)的隨機(jī)序列相比具有更大的自相關(guān)系數(shù)，所以利用Gaussian隨機(jī)序列產(chǎn)生的水印具有更好的穩(wěn)健性在討論偽隨機(jī)序列水印的同時(shí)，有意義水印的研究引起了人們的注意，已有一些算法采用有意義的文字串或一個(gè)圖像（如商標(biāo)、印簽等）作為水印信號(hào)這種有意義的信號(hào)與無(wú)意義的偽隨機(jī)序列相比，所具有的優(yōu)點(diǎn)是不言而喻的因此，如何在圖像中嵌入有意義的信息將是極具實(shí)際價(jià)值的研究?jī)?nèi)容早期的研究主要集中在空域上，水印信息直接加載在圖像數(shù)據(jù)上，這種方法的缺點(diǎn)是抵抗圖像幾何變形、噪聲和圖像壓縮1的能力較差但是空域算法的計(jì)算速度快，而且隱藏的信息量大近期的研究則主要集中在變換域如離散傅立葉變換DFT2，離散余弦變換DCT3，離散小波變換DWT3中實(shí)現(xiàn)在變換域中嵌入水印，信號(hào)能量可以擴(kuò)展到空間域所有像素上，有利于保證水印的不可見(jiàn)性，同時(shí)變換域的方法可以與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)兼容，例如，基于DCT的方法可以與JPEG壓縮方法兼容，基于DWT的方法可以與JPEG2000兼容等等從目前的情況看，大多數(shù)研究工作更關(guān)注變換域算法研究根據(jù)水印系統(tǒng)的載體媒體的不同有圖像水印算法、音頻水印算法、視頻水印算法、文本水印算法幾大類在圖像水印算法中，又有灰度圖像水印和彩色圖像水印3根據(jù)水印的應(yīng)用目的，有些水印主要應(yīng)用于版權(quán)保護(hù)，身份驗(yàn)證，這種應(yīng)用要求水印需要有較強(qiáng)的魯棒性，即魯棒性水印4，有些水印主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)的完整性檢測(cè)5，以驗(yàn)證載體作品是否被篡改，這種應(yīng)用要求水印需要有較強(qiáng)的敏感性，則我們就應(yīng)嵌入脆弱性水印6在很多的研究中，那些算法都是基于魯棒性的算法，但也有許多研究工作者對(duì)脆弱性水印進(jìn)行了研究1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容由于各類文獻(xiàn)的水印算法層出不窮，但算法的性能卻良莠不齊，對(duì)水印算法性能及特性的分析研究也顯得愈發(fā)重要本文的研究工作主要是對(duì)選定的幾種水印算法的性能及特性進(jìn)行分析評(píng)估，從而了解它們的優(yōu)缺點(diǎn)，找出它們的適用環(huán)境，并對(duì)其中部分算法的瑕疵給出適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)建議本文的結(jié)構(gòu)如下：第1章為緒論簡(jiǎn)單介紹數(shù)字水印技術(shù)的研究背景、應(yīng)用及研究現(xiàn)狀；第2章對(duì)數(shù)字水印技術(shù)中的常用技術(shù)離散小波變換7和奇異值分解7進(jìn)行了全面的介紹，詳細(xì)描述了它們的概念、算法和特點(diǎn)8；第3章至第6章的每一章都介紹了一種文獻(xiàn)中的算法，并對(duì)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的性質(zhì)分析9第7章以表格列出了第3章至第6章的四種算法的仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，并對(duì)列出的參數(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的對(duì)比最后為結(jié)論，對(duì)本文中提到的四種算法的數(shù)據(jù)容量、隱蔽性、魯棒性和安全性以及適用領(lǐng)域進(jìn)行了分析和總結(jié)- 3 -第2章 離散小波變換和奇異值分解的研究綜述第2章 離散小波變換和奇異值分解的研究綜述2.1 引言在本章中，介紹了基于離散小波變換（DWT）和一種叫做奇異值分解的廣泛用于分析信號(hào)處理應(yīng)用像是數(shù)字水印，人臉識(shí)別，指紋識(shí)別等的數(shù)值技術(shù)2.2 離散小波變換1945年由Gabor提出了小波理論的基本思想，小波理論的基本思想是根據(jù)比例和時(shí)間來(lái)分析一個(gè)信號(hào)傅立葉變換能識(shí)別信號(hào)中存在的所有頻譜分量，但傅立葉變換的主要缺點(diǎn)是，它不提供相關(guān)組成部分的時(shí)間定位的任何信息小波使我們能夠在空間和時(shí)間域分解圖像二維的小波變換可以被表示為一個(gè)二維尺度函數(shù)和三個(gè)二維小波函數(shù)，一個(gè)尺寸的圖像的離散小波變換定義為：（2-1）（2-2）其中，是一個(gè)任意值在值域內(nèi)定義了一個(gè)的低頻系數(shù)，在值域內(nèi)定義了水平，垂直和傾斜細(xì)節(jié)在離散小波變換的幫助下，可以將圖像分解為4個(gè)叫做低頻子帶的子帶和屬于三個(gè)不同位置的高頻子帶低頻子帶包含了圖像的均值信息和最大能量，而高頻子帶包含了圖像的細(xì)節(jié)相對(duì)高頻子帶代表最優(yōu)尺度的小波系數(shù)，低頻子帶表示的是粗略等級(jí)的小波系數(shù)為了得到更高的魯棒性，在本文提出的水印方案中選擇了低頻子帶，因?yàn)楦哳l子帶對(duì)圖像處理操作沒(méi)有表現(xiàn)出抵抗力離散小波變換的主要特征源于在對(duì)數(shù)刻度上恒定帶寬的頻率信道中的圖像的分解的多尺度的分析2.3 奇異值分解奇異值分解是一種線性代數(shù)中分析矩陣的重要技術(shù)，被應(yīng)用于許多圖像處理應(yīng)用中，像是圖像壓縮，人臉識(shí)別，圖像放大，水印等奇異值分解把一個(gè)大小為的矩陣分解為三個(gè)矩陣，分別是U，S和V例如：（2-3）這里大小為的U和大小為的V都是單位正交矩陣，也就是每一列的平方和都一致并且所有列都是不相關(guān)的，S是一個(gè)大小為的正交矩陣，因此是一個(gè)構(gòu)成規(guī)范正交基的列向量，即（2-4）同樣的，V是一個(gè)大小為的正交矩陣，因此是一個(gè)構(gòu)成規(guī)范正交基的列向量，即（2-5）S是一個(gè)大小為的對(duì)角矩陣，它的對(duì)角線元素是按降序排列的代表圖像亮度的奇異值，U，V部分叫做A的左右奇異向量，的特征向量指定了圖像的幾何學(xué)結(jié)構(gòu)由于一些系數(shù)里的酉元，常態(tài)正交和能量留存特性，使得奇異值分解在圖像處理分析上做出重大轉(zhuǎn)變- 55 -第3章 基于SVD和Radon變換的抗旋轉(zhuǎn)攻擊盲水印算法的分析第3章 基于SVD和Radon變換的抗旋轉(zhuǎn)攻擊盲水印算法的分析3.1 算法主體3.1.1 嵌入前的水印圖像置亂在水印圖像嵌入之前，為了增強(qiáng)水印圖像的安全性，該算法對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂處理該算法采用的是仿射變換對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂，因?yàn)榉律渥儞Q的算法復(fù)雜度相較于貓臉變換、排列變換、Fibonacci變換更低一些，而且該變換的逆變換更易求出仿射變換的一般形式為：（3-1）其矩陣形式為：（3-2）其中，為原始像素坐標(biāo)，為變換后的像素坐標(biāo)，為仿射變換的參數(shù)系數(shù)當(dāng)水印圖像矩陣的大小為時(shí)，該算法采用的仿射變換為：（1）正變換：當(dāng)時(shí)：（3-3）當(dāng)時(shí)：（3-4）（2）逆變換：當(dāng)時(shí)：（3-5）當(dāng)時(shí)：（3-6）置亂效果如圖3-1到圖3-8所示圖3-1 原始水印圖3-2 一次置亂圖3-3 二次置亂圖3-4 三次置亂圖3-5 四次置亂圖3-6 五次置亂圖3-7 六次置亂圖3-8 七次置亂3.1.2 水印嵌入過(guò)程1. 對(duì)載體圖像矩陣做小波變換，得到載體圖像的低頻子帶、水平細(xì)節(jié)子帶、垂直細(xì)節(jié)子帶、對(duì)角線細(xì)節(jié)子帶，公式為（3-7）2. 對(duì)前一步驟得到的低頻子帶進(jìn)行奇異值分解，得到奇異值矩陣，公式為（3-8）3. 使用奇偶量化法進(jìn)行水印的嵌入操作，對(duì)奇異值矩陣進(jìn)行量化生成新的矩陣，量化方法為（3-9）其中為matlab中的四舍五入取整函數(shù)，為人工預(yù)設(shè)的量化步長(zhǎng)，為對(duì)應(yīng)矩陣中元素的坐標(biāo)設(shè)置亂后的水印圖像矩陣為，當(dāng)為奇數(shù)時(shí)：（3-10）當(dāng)為偶數(shù)時(shí)：（3-11）由此得到新的量化矩陣4. 對(duì)進(jìn)行奇異值分解，公式為（3-12）從而可得嵌入水印后的新低頻子帶矩陣（3-13）5. 用代替做逆小波變換，得到嵌入水印后的圖像矩陣，公式為（3-14）3.1.3 水印提取1. 對(duì)水印后的圖像矩陣做小波變換，得到含水印的低頻子帶、水平細(xì)節(jié)子帶、垂直細(xì)節(jié)子帶、對(duì)角線細(xì)節(jié)子帶，公式為（3-15）2. 對(duì)前一步驟得到的低頻子帶進(jìn)行奇異值分解，得到奇異值矩陣，公式為（3-16）3. 結(jié)合保存的密鑰和重新合成（3-17）4. 對(duì)進(jìn)行量化，生成量化矩陣，提取出置亂后的水印矩陣，量化方法為（3-18）當(dāng)為奇數(shù)時(shí)，當(dāng)為偶數(shù)時(shí)，從而生成置亂后的水印矩陣5. 對(duì)矩陣進(jìn)行逆仿射變換，生成最終提取出的水印矩陣，逆仿射變換的方法已在前文給出3.2 算法仿真實(shí)驗(yàn)本次仿真實(shí)驗(yàn)選取的載體圖像為512512像素的灰度圖像，選取的水印圖像為256256的二值圖像，設(shè)置水印置亂次數(shù)為5，量化步長(zhǎng)為9，水印檢測(cè)閥值T為150其中閥值T的計(jì)算方法為，對(duì)提取的水印圖像與原始水印圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作差，再求差的絕對(duì)值的和，公式如下：（3-19）仿真結(jié)果如圖3-9到圖3-34所示圖3-9 原始載體圖像圖3-10 嵌入水印后圖像圖3-11 原始水印圖3-12 正常提取的水印，T=0圖3-13 高斯噪聲攻擊圖3-14 泊松噪聲攻擊圖3-15 高斯噪聲后提取的水印，T=16344圖3-16 泊松噪聲后提取的水印，T=1042圖3-17 椒鹽噪聲圖3-18 斑點(diǎn)噪聲圖3-19 椒鹽噪聲后提取的水印，T=26926圖3-20 斑點(diǎn)噪聲后提取的水印，T=29546圖3-21 裁剪攻擊圖3-22 12位JPEG壓縮攻擊圖3-23 裁剪后提取的水印，T=150圖3-22 12位JPEG壓縮后提取的水印，T=324圖3-25 右下平移100像素攻擊圖3-26 33小分塊的中值濾波攻擊圖3-27 右下平移后提取的水印，T=477圖3-28 中值濾波后提取的水印，T=137圖3-29 0.2像素值的高斯濾波攻擊圖3-30 30度旋轉(zhuǎn)攻擊圖3-31 高斯濾波后提取的水印，T=0圖3-32 30度旋轉(zhuǎn)后提取的水印，T=141圖3-33 銳化攻擊圖3-34 銳化后提取的水印，T=31483.3 算法性能分析上一小節(jié)只列出了仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的部分結(jié)果，通過(guò)對(duì)更多次的仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該算法的量化步長(zhǎng)不小于9時(shí)才能提取出無(wú)損的水印圖像，同時(shí)水印置亂次數(shù)越多，受損的水印圖像的損壞點(diǎn)分布就越均勻?qū)ι弦恍」?jié)的仿真結(jié)果進(jìn)行觀察分析可以發(fā)現(xiàn)，該水印算法的隱蔽性較強(qiáng)，水印前后載體圖像的視覺(jué)效果幾乎沒(méi)有改變，同時(shí)該算法對(duì)大部分的常規(guī)圖像處理操作如裁剪、JPEG壓縮、位移、中值濾波、高斯濾波、旋轉(zhuǎn)、銳化都有較高的魯棒性，但在多種噪聲攻擊中，只對(duì)泊松噪聲攻擊有較高的魯棒性第4章 一種用哈達(dá)瑪矩陣進(jìn)行置亂變換的盲水印算法的分析第4章 一種用哈達(dá)瑪矩陣進(jìn)行置亂變換的盲水印算法的分析4.1 算法主體4.1.1 嵌入前的水印圖像置亂該算法采用的水印圖像置亂方法是利用Hadamard矩陣進(jìn)行置亂，具體方法是使用Hadamard矩陣與水印圖像矩陣相乘，這種置亂方法變換的不是水印圖像矩陣的像素坐標(biāo)位置，而是水印圖像像素的灰度大小二階Hadamard矩陣為或，高階Hadamard矩陣是由迭代生成，迭代公式為（4-1）其中，是的取反置亂步驟為：1. 將二值水印圖像矩陣中的0，1映射為1，-1，即先將1全部替換為-1，再將0全部替換為1，得到矩陣2. 對(duì)Hadamard矩陣做上下對(duì)稱變換，得到矩陣，這里的Hadamard矩陣的大小要和水印圖像大小一致原算法中是對(duì)Hadamard矩陣做行列變換，從而加密Hadamard矩陣，這里采用的是常用變換中的一種3. 將和做乘法運(yùn)算，得到置亂后的水印圖像矩陣，公式如下（4-2）置亂效果如圖4-1和4-2所示圖4-1 原始水印圖4-2 置亂后4.1.2 水印嵌入過(guò)程1. 將水印載體圖像矩陣分割為多個(gè)88的小塊2. 對(duì)每個(gè)小塊做同樣的處理這里以其中一個(gè)小塊為例，設(shè)為橫向第縱向第個(gè)小塊先對(duì)做離散余弦變換得到，然后將水印矩陣的一個(gè)像素嵌入到的中頻部分，由于的大小為88，故的中頻部分為和嵌入方法為，取的第行第列的元素，當(dāng)=1時(shí)，使；當(dāng)=-1時(shí)，使具體計(jì)算過(guò)程為，當(dāng)=1時(shí)（4-3）當(dāng)=-1時(shí)（4-4）其中為水印嵌入強(qiáng)度3. 對(duì)每個(gè)嵌入水印后的矩陣進(jìn)行反離散余弦變換，得到嵌入水印后的小塊，將所有的組合起來(lái)，就得到了嵌入水印后的圖像矩陣4.1.3 水印提取1. 讀取含水印圖像后，將得到的矩陣分割為多個(gè)88的小塊2. 對(duì)每個(gè)小塊做同樣的處理這里以其中一個(gè)小塊為例，設(shè)為橫向第縱向第個(gè)小塊先對(duì)做離散余弦變換得到，當(dāng)時(shí)，=-1；當(dāng)時(shí)，=1這樣就能提取出置亂后的水印矩陣3. 對(duì)做反置亂變換得到提取出的水印矩陣，反置亂的方法為（4-5）其中，為水印置亂時(shí)用到的做上下對(duì)稱變換后的Hadamard矩陣4.2 算法仿真實(shí)驗(yàn)本次仿真實(shí)驗(yàn)選取的載體圖像為512512像素的灰度圖像，選取的水印圖像為6464的二值圖像其中為水印嵌入強(qiáng)度，T為水印檢測(cè)閥值仿真結(jié)果如圖4-3到4-36所示圖4-3 原始載體圖像圖4-4 水印嵌入強(qiáng)度為10的圖像的部分細(xì)節(jié)圖4-5 原始水印圖4-6 n=10時(shí)提取的水印，T=25圖4-7 水印嵌入強(qiáng)度為30的圖像的部分細(xì)節(jié)圖4-8 水印嵌入強(qiáng)度為50的圖像的部分細(xì)節(jié)圖4-9 n=30時(shí)提取的水印，T=10圖4-10 n=50時(shí)提取的水印，T=0圖4-11 n=10時(shí)高斯噪聲攻擊后的圖像圖4-12 n=50時(shí)高斯噪聲攻擊后的圖像圖4-13 高斯噪聲攻擊后提取的水印圖像，n=10，T=1572圖4-14 高斯噪聲攻擊后提取的水印圖像，n=50，T=373圖4-15 n=50時(shí)泊松噪聲攻擊后的圖像圖4-16 n=50時(shí)椒鹽噪聲攻擊后的圖像圖4-17 泊松噪聲攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=28圖4-18 椒鹽噪聲攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=494圖4-19 n=50時(shí)斑點(diǎn)噪聲攻擊后的圖像圖4-20 n=50時(shí)裁剪攻擊后的圖像圖4-21 斑點(diǎn)噪聲攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=737圖4-22 裁剪攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=667圖4-23 12位JPEG壓縮攻擊圖4-24 右下平移100像素攻擊圖4-25 12位JPEG壓縮攻擊后提取的水印，n=50，T=2143圖4-26 右下平移100像素攻擊后提取的水印，n=50，T=2468圖4-27 33小分塊的中值濾波攻擊圖4-28 0.2像素值的高斯濾波攻擊圖4-29 中值濾波后提取的水印，n=50，T=917圖4-30 高斯濾波后提取的水印，n=50，T=0圖4-31 30度旋轉(zhuǎn)攻擊圖4-32 銳化攻擊圖4-33 旋轉(zhuǎn)后提取的水印，n=50，T=2315圖4-34 銳化后提取的水印，n=50，T=16圖4-35 放大2倍（縮放）攻擊圖4-36 縮放后水印同時(shí)擴(kuò)大，無(wú)法計(jì)算T值，n=504.3 算法性能分析綜合分析仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該算法若要提取出T=0的水印，水印的嵌入強(qiáng)度必不能小于50但水印嵌入強(qiáng)度越高，對(duì)載體圖像的視覺(jué)效果的影響就會(huì)越嚴(yán)重，水印嵌入的強(qiáng)度不大于10時(shí)才能保證不破壞載體圖像的視覺(jué)效果但是矛盾的是，水印強(qiáng)度不足時(shí)，該算法對(duì)于常規(guī)圖像處理攻擊的抵抗力十分低該算法只對(duì)高斯濾波攻擊和銳化攻擊有較高的魯棒性，是一種脆弱性水印第5章 一種新的小波域盲水印算法的分析第5章 一種新的小波域盲水印算法的分析5.1 算法主體5.1.1 嵌入前的水印圖像置亂該算法采用的置亂方法是混沌序列映射置亂，置亂步驟如下：1. 設(shè)置初始值，使01