信息隱藏技術(shù)

隱秘傳輸認(rèn)證主動認(rèn)證被動認(rèn)證隱寫技術(shù)數(shù)字水印技術(shù)哈希技術(shù)盲取證技術(shù)信息隱藏技術(shù)數(shù)字偽裝技術(shù)（反取證）多媒體安全22.1信息隱藏概述保障信息安全的兩大手段信息加密現(xiàn)代密碼學(xué)能保證加密信息計(jì)算安全保護(hù)通信信息內(nèi)容不保護(hù)通信行為信息隱藏信息是隱蔽的信息傳遞(或存在)的行為是隱蔽的隱藏的信息容量受限2.1信息隱藏概述342.1信息隱藏概述52.1信息隱藏概述隱寫其原理是利用載體中存在的冗余信息來隱藏秘密對象,以實(shí)現(xiàn)保密通信或?qū)崿F(xiàn)數(shù)字簽名和認(rèn)證兼具保密性和不可察覺性兩個要素:載體C秘密對象SCS典型的BMP圖像文件由四部分組成：從左到右從下而上掃描1位圖文件頭數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（14字節(jié)），它包含BMP圖像文件的類型、文件大小、偏移字節(jié)等信息；2位圖信息頭數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（40字節(jié)），它包含有BMP圖像的長、寬、高，以及顏色位數(shù)值等信息；3彩色表，這個部分是可選的，有些位圖需要彩色表，有些位圖，比如真彩色圖（24位的BMP）就不需要調(diào)色板；4位圖數(shù)據(jù)，這部分的內(nèi)容根據(jù)BMP位圖使用的位數(shù)不同而不同，在24位圖中直接使用RGB，而其他的小于24位的使用調(diào)色板中顏色索引值。2.2數(shù)字圖像處理—BMP圖像2.2數(shù)字圖象處理—位平面圖像的每個像素通道占用8bit,將每個像素通道的特定位抽取出來,形成8個二值平面圖像–位平面7

原始圖象

高位

低位2346051024311374001101000100001111010000101001100100011000111110LSB隱寫是一種簡單而又有效的信息隱藏技術(shù)。其特點(diǎn)是容量大、對載體圖像質(zhì)量影響小、嵌入速度快?？蓱?yīng)用于灰度圖像、彩色圖像、視頻和音頻等。2.3數(shù)字圖像隱寫--LSB圖像密寫方法圖像位平面越高,對灰度值的貢獻(xiàn)越大2.逐行或逐列替換載體圖像的最低比特位2.如果秘密信息與最低比特位不同，則使用秘密信息值代替最低比特位2.3數(shù)字圖像隱寫--LSB圖像密寫方法LSB密寫嵌入的基本方法：1.將欲嵌入的秘密信息轉(zhuǎn)化為比特流嵌入規(guī)則：1.如果秘密信息與最低比特位相同，則不改動LSB密寫提取的基本方法：直接提取出最低比特位隱寫的圖像質(zhì)量評價(jià)方法:MSE(meansquareerror)平方和的平均值，故又稱為均方誤差其中,是位置

上隱寫圖像和原始圖像的像素值的差值102.3數(shù)字圖像隱寫--LSB圖像密寫方法3.2基于LSB的隱寫技術(shù)隱寫的圖像質(zhì)量評價(jià)方法:PSNR(peaksignal-to-noiseratio)峰值信噪比其中,是位置

上隱寫圖像和原始圖像的像素值的差值更多評價(jià)方法:VQM(vedioqualitymeasurement),SSIM(structuralsimilarityindex)11122.Bmp圖像的基本結(jié)構(gòu)是什么？1.數(shù)字圖像隱寫技術(shù)和數(shù)字圖像水印技術(shù)的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)是什么？3.數(shù)字圖像的像素是怎樣定義位平面的？4.LSB算法的嵌入規(guī)則是什么？具有哪些優(yōu)點(diǎn)？LSB有如下缺點(diǎn)：

1)嵌入消息較大時，所花時間較長。

2)只能處理簡單的流格式的文件。

3)為了滿足水印的不可見性，允許嵌入的水印強(qiáng)度較低，對空域的各種操作較為敏感。

4)基本的LSB算法抗JPEG壓縮能力弱。

5)魯棒性差。

LSB算法有如下優(yōu)點(diǎn)：

1)算法簡單，易于實(shí)現(xiàn)，計(jì)算速度也快。

2)在基礎(chǔ)算法上能夠很快的進(jìn)行改進(jìn)，并在脆弱性水印中應(yīng)用廣泛。

3)由于能在最低有效位（一般是最后兩位）進(jìn)行嵌入，故對于256色（8位）的RGB圖像，在3層圖像中均可插入1/8到1/4的消息，總的來說，容量還是足夠大的。5.圖像質(zhì)量評價(jià)方法有哪些？優(yōu)缺點(diǎn)是什么？PSNR優(yōu)點(diǎn)：便于計(jì)算和理解,能大致反映圖象質(zhì)量.一般情況下,PSNR

的值高的圖象質(zhì)量相對較高,缺點(diǎn)：,PSNR有時反映圖象質(zhì)量與人眼觀察的圖象質(zhì)量情況并不完全相符MSE均方誤差公式簡單結(jié)果不太直觀區(qū)分好壞13正向DCT變換量化熵編碼壓縮的圖像數(shù)據(jù)原始圖像8*8像素塊JPEG圖像壓縮過程JPEG是JointPhotographicExpertsGroup（聯(lián)合圖像專家小組））的縮寫，是第一個國際圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。14DCT變換通過DCT，空間表達(dá)式可以轉(zhuǎn)換成頻譜表達(dá)式或頻率域，在頻域中只用少量的數(shù)據(jù)就可以表示空間域中大量的數(shù)據(jù)，從而達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的目的?？梢詫D像的像素空間轉(zhuǎn)換到頻域中，從而用少量的數(shù)據(jù)表示圖像。DCT產(chǎn)生的系數(shù)容易被量化，能獲得較好的壓縮快。DCT算法的性能好，計(jì)算速度快。DCT算法是可逆的，所以利用逆DCT變換可以解壓圖像。15反向DCT變換原始圖像8*8像素塊JPEG圖像解壓縮過程反量化熵編碼（解碼）壓縮的圖像數(shù)據(jù)16Jsteg隱寫方法Jsteg隱寫是將秘密信息嵌入在量化后的DCT系數(shù)的LSB上，但原始值為-1,0，+1的DCT系數(shù)除外。秘密信息：010791-278-3DCT系數(shù)隱寫后的DCT系數(shù)17F3隱寫方法每個非0的DCT數(shù)據(jù)用于隱藏1比特秘密信息，為0的DCT系數(shù)不負(fù)載秘密信息。如果秘密信息與DCT的LSB相同，便不作改動；如果不同，將DCT系數(shù)的絕對值減小1，符號不變。當(dāng)原始值為+1或-1且預(yù)嵌入秘密信息為0時，將這個位置歸0并視為無效，在下一個DCT系數(shù)上重新嵌入。嵌入規(guī)則181.JPEG圖像的壓縮過程2.JPEG圖像壓縮中在哪個步驟實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)消減熵編碼3.JPEG圖像隱寫中在哪個步驟后進(jìn)行秘密信息的嵌入？為什么？編碼信息損失主要發(fā)生在量化過程4.描述Jsteg和F3隱寫算法。5.Jsteg和F3隱寫算法的區(qū)別是什么？19隱寫算法：秘密信息嵌入率、載體質(zhì)量、安全性水印算法：載體質(zhì)量、水印嵌入量、魯棒性信息隱藏算法評價(jià)指標(biāo)針對LSB的隱寫分析技術(shù)LSB隱寫分析原理雖然LSB隱寫可以保持良好的視覺隱蔽性,但…既然存在改變,總有辦法可能察覺到使用有效的統(tǒng)計(jì)分析工具,可以判定一幅圖像是否含有隱蔽信息LSB隱寫分析方法

分析法RS分析法20針對LSB的隱寫分析技術(shù)

分析方法的原理為什么0150%因?yàn)閴嚎s加密等分析出來設(shè)圖像中灰度值為

的像素?cái)?shù)為嵌入的0,1比特的概率各為50%改動規(guī)則:2i2i+1或2i+12i不會有:2i2i-1或2i+12i+2如果秘密信息完全替代了最低位平面,則

的值會比較接近如果圖像未經(jīng)密寫,的值會相差較遠(yuǎn)21針對LSB的隱寫分析技術(shù)---分析

分析方法的細(xì)節(jié)隱寫會改變直方圖,但是不改變,令:該值在隱寫前后是不變的22卡方分布是概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種概率分布?？ǚ椒植汲Ｓ糜诩僭O(shè)檢驗(yàn)的計(jì)算。針對LSB的隱寫分析技術(shù)---分析23針對LSB的隱寫分析技術(shù)

分析方法的特點(diǎn)原理簡單清晰易于實(shí)現(xiàn),檢測效果較好只能針對特定的LSB嵌入策略只能針對高嵌入的情況對部分偽隨機(jī)嵌入無效24針對LSB的隱寫分析技術(shù)RS隱寫分析是基于圖像空間相關(guān)性的圖像隱寫分析方法像素相關(guān)性正向翻轉(zhuǎn)F1，負(fù)向翻轉(zhuǎn)F-1和0翻轉(zhuǎn)F0。F1為2i與2i+1的相互變化關(guān)系，即0-1，2-3，…，254-255；F-1為2i-1與2i的相互變化關(guān)系，即-1-0，1-2，…，255-256；LSB隱寫分析方法---RS像素相關(guān)性計(jì)算方法：對圖像塊進(jìn)行之子排序Xi像素值n像素個數(shù)將待檢測圖像分為大小相等的小圖像塊。對每個小圖像塊分別進(jìn)行進(jìn)行非負(fù)和非正翻轉(zhuǎn)。計(jì)算每塊圖像像素相關(guān)性是否增加。

LSB隱寫分析方法---RS檢測步驟4.將非負(fù)翻轉(zhuǎn)后像素相關(guān)性增加的圖像塊的比例記為Rm，像素相關(guān)性減小的圖像塊比例記為Sm

。5.將非正翻轉(zhuǎn)后像素相關(guān)性增加的圖像塊的比例記為R-m，像素相關(guān)性減小的圖像塊比例記為S-m

。LSB隱寫分析方法---RS如果待檢測圖像沒有經(jīng)過LSB隱寫，那么無論是經(jīng)過非正翻轉(zhuǎn)還是非負(fù)翻轉(zhuǎn)，會等同的增加圖像塊的混亂度，都應(yīng)該滿足以下規(guī)律：Rm≈R-m，Sm≈S-m，并且Rm

>Sm,R-m>S-m

。假設(shè)隱寫率為a，那么大約有a/2的像素應(yīng)用了F1翻轉(zhuǎn)對隱寫后的圖像進(jìn)行非負(fù)翻轉(zhuǎn)后，假設(shè)正向翻轉(zhuǎn)的比率為b非負(fù)翻轉(zhuǎn)后像素可分為三類：1.沒有被翻轉(zhuǎn)處理的（1-a/2）*（1-b）2.經(jīng)過一次翻轉(zhuǎn)處理的（1-a/2）b+a/2（1-b）3.經(jīng)過兩次翻轉(zhuǎn)處理的ab/2經(jīng)過一次翻轉(zhuǎn)處理的（1-a/2）b+a/2（1-b）

b+a/2-ab假設(shè)隱寫率為a，那么大約有a/2的像素應(yīng)用了F1翻轉(zhuǎn)增加的比例為（1-a）bRm與Sm的差距隨著a的增加而降低LSB隱寫分析方法---RS對隱寫圖像進(jìn)行非正翻轉(zhuǎn)，也會有一些像素經(jīng)歷兩次翻轉(zhuǎn)，但是這些像素經(jīng)歷了F1翻轉(zhuǎn)一次和F-1翻轉(zhuǎn)一次，與原始之間就會偏離的更遠(yuǎn)，也就是說兩次翻轉(zhuǎn)并不會抵消，所以R-m與S-m之間的距離不會隨著隱寫率的上升而下降。29抗叉方隱寫方法通過在隱寫后的圖像中進(jìn)行額外的操作，將隱寫引起的直方圖失真失真補(bǔ)償回來。主要補(bǔ)償方式是通過調(diào)整未嵌入秘密信息的像素值。30直方圖補(bǔ)償隱寫方法假設(shè)奇數(shù)多于偶數(shù)，LSB嵌入后為了改回去需要預(yù)留奇數(shù)。預(yù)留的奇數(shù)為（1-a）f（2i+1），f（2i）-f（2i+1）是奇數(shù)和偶數(shù)的差值，除以2是奇數(shù)變化到偶數(shù)的數(shù)量，既變化量。預(yù)留數(shù)要大于變化量。31統(tǒng)計(jì)原始圖像的灰度直方圖，主要確定f2i和f2i+1的數(shù)量。計(jì)算秘密信息隱藏率將所有的像素值排成一個向量。向量長度l。秘密信息嵌入到為止。如果f2i變大，將之后的像素中的值為2i的像素變?yōu)?i+1，盡可能保持直方圖不發(fā)生變化；反之類似。直方圖補(bǔ)償隱寫方法32對LSB方法進(jìn)行修改，在嵌入數(shù)據(jù)時不但可將2i改為2i+1，或者將2i+1改為2i，也可以將2i改為2i-1，或者將2i-1改為2i?？筊S分析的隱寫方法33抗RS分析的隱寫方法設(shè)秘密信息為w，對應(yīng)隱藏該位的像素灰度值為x(i,j)。如果w與x(i,j)的最后一位相同，那么不改變原始數(shù)據(jù)。當(dāng)w與x(i,j)的最后一位不同，對x(i,j)進(jìn)行調(diào)整。34抗RS分析的隱寫方法改進(jìn)的方案與原有的LSB隱寫技術(shù)相比，修改的幅度并沒有增大，所以圖像的失真度還是相同的。對秘密信息的提取非常簡單，只要將秘密信息的灰度最低位取出即可。會有大約一半像素的最低比特位與秘密信息相同而不發(fā)生變化，其余的發(fā)生變化。發(fā)生變化的像素灰度值中，又會有大約一半的像素值有2i變?yōu)?i+1或由2i+1變?yōu)?i。而另一半的像素值有2i變?yōu)?i-1或由2i-1變?yōu)?i。使用RS統(tǒng)計(jì)分析時，無論使用F1翻轉(zhuǎn)還是F-1翻轉(zhuǎn)都會以同樣程度增加圖像混亂度。35調(diào)色板圖像是互聯(lián)網(wǎng)上常見的一種圖像格式，其中含有一個不超過256種顏色的調(diào)色板，并定義了每種顏色對應(yīng)的R，G，B各顏色分量值，圖像內(nèi)容中的每個像素是不超過8比特信息的一個索引值，其指向的調(diào)色板中的對應(yīng)顏色即該像素中的真實(shí)顏色。最常見的調(diào)色板圖像格式是GIF，PNG。調(diào)色板圖像的隱寫方法36調(diào)色板圖像的隱寫方法這種方法是通過改變調(diào)色板中顏色索引與真實(shí)顏色的對應(yīng)關(guān)系（即真實(shí)顏色在調(diào)色板中的排列順序）來嵌入秘密信息的。隱寫時，首先對圖像中出現(xiàn)的真實(shí)顏色按一定規(guī)律排序。對于一個具有N種真實(shí)顏色的調(diào)色板圖像來說具有N！種排列的可能。將待嵌入的秘密信息看做成一組比特流，若多于比特，則將其截?cái)唷Ｕ{(diào)色板圖像的隱寫方法---Gifshuffle37調(diào)色板圖像的隱寫方法假設(shè)，調(diào)色板圖像中顏色數(shù)量為4。真實(shí)顏色排列可能性：4！=24秘密信息最大嵌入量4bit。秘密信息：0110轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制：10改變索引值38F3隱寫分析39基于視覺特性的隱寫技術(shù)動機(jī)：為了提高信息隱藏的隱蔽性，增加信息嵌入率，可以利用視覺特性進(jìn)行更為隱蔽的秘密信息嵌入，即：在視覺不敏感的區(qū)域嵌入較多的秘密信息在視覺較敏感的區(qū)域嵌入較少的秘密信息本章內(nèi)容：位平面復(fù)雜度分割(bit-planecomplexitysegmentation,BPCS)隱寫技術(shù)像素值差異(pixel-valuedifferencing,PVD)隱寫技術(shù)3940BPCS隱寫的主要思想：將載體數(shù)據(jù)的多個位平面都分成固定大小的小塊，由于人的視覺對變化劇烈、復(fù)雜度較高的位平面小塊不敏感，所以用這些位平面小塊來負(fù)載秘密信息考慮到人的視覺特性，有較好的隱蔽性信息嵌在多個位平面上，可能有更大的容量可以應(yīng)用于空間域，也可以用于小波壓縮域等變換域40基于視覺特性的隱寫技術(shù)---BPCS41BPCS隱寫的嵌入步驟：將圖像的所有位平面分成相同大小的塊(如8x8)計(jì)算每個小塊的復(fù)雜度CmaxCmax等于所有相鄰像素對中取值不同的像素對數(shù)目8x8的塊，Cmax的取值范圍為0-11241基于視覺特性的隱寫技術(shù)---BPCS42將復(fù)雜度大于aCmax的位平面塊用于負(fù)載秘密信息，其中a是參數(shù)，其值必須小于0.5將秘密信息構(gòu)成同樣大小的塊：若其復(fù)雜度大于aCmax，則直接替換原位平面若其復(fù)雜度小于aCmax，則做共軛處理后再替換共軛處理即將秘密信息構(gòu)成的塊與棋盤狀小塊做異或42基于視覺特性的隱寫技術(shù)---BPCS43BPCS隱寫的嵌入步驟：記錄下經(jīng)過共軛處理的小塊信息(位置、位平面)，將其也作為秘密信息，嵌入載體中可以預(yù)先劃定一部分區(qū)域用來記錄該信息可以在嵌入主要信息之后依次嵌入共軛處理塊的信息是否存在“死局”？共軛處理的塊不斷增長？如何避免？信息的預(yù)處理(置亂、加密)“智能”的嵌入策略，及時的反饋43基于視覺特性的隱寫技術(shù)---BPCS44BPCS隱寫的提取步驟：取出載體中所有復(fù)雜度大于aCmax的位平面塊根據(jù)嵌入步驟5中記錄的確定經(jīng)過共軛處理的位平面塊，對其再進(jìn)行共軛處理，即恢復(fù)原始信息從所取出的塊中提取隱藏信息44基于視覺特性的隱寫技術(shù)---BPCS45BPCS隱寫分析方法46針對BPCS隱寫的分析BPCS算法的特點(diǎn)：是否有明顯的視覺失真？是否改變直方圖的分布特征？是否導(dǎo)致直方圖收縮？是否改變像素值奇偶比例的變化？無懈可擊？改變了位平面小塊復(fù)雜度的統(tǒng)計(jì)特性！46針對基于視覺特性的隱寫分析47針對BPCS隱寫的分析原始圖像位平面小塊的復(fù)雜度直方圖相鄰像素之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性位平面越高相鄰比特之間的相關(guān)性越強(qiáng)故直方圖集中在復(fù)雜度較低的一側(cè)直方圖是對不同位平面的統(tǒng)計(jì)故連續(xù)性較好47針對基于視覺特性的隱寫分析48針對BPCS隱寫的分析原始圖像位平面小塊的復(fù)雜度直方圖48針對基于視覺特性的隱寫分析49秘密信息經(jīng)過加密壓縮處理，可認(rèn)為隨機(jī)信號每一個像素對中兩個像素取值不同的概率為0.5復(fù)雜度指的是小塊中取值不同的像素對總數(shù)由中心極限定理可知，秘密信息小塊復(fù)雜度服從正態(tài)分布49針對基于視覺特性的隱寫分析研究者對4096000個秘密信息小塊進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)：均值為0.5Cmax，標(biāo)準(zhǔn)差為0.047Cmax50針對基于視覺特性的隱寫分析51PVD隱寫方法52PVD隱寫的主要思想：將載體圖像分成許多不交疊的小塊，每個小塊由兩個相鄰像素組成劃分方式：逐行掃描、逐列掃描、zigzag掃描等將隱蔽信息隱藏在每個小塊兩個像素灰度的差值中為了保護(hù)圖像質(zhì)量，像素灰度差值為0的不嵌入秘密信息如果原始差值較大，則可以嵌入較多的秘密信息52基于視覺特性的隱寫技術(shù)53PVD隱寫的嵌入步驟：記小塊中像素灰度差值為

，其中

的取值范圍為[0,255]將整個亮度范圍分成K個區(qū)域Rk(k=0,1,…,K-1)，每個區(qū)域的寬度都是2的整數(shù)冪例如：[0,7],[8,15],[16,31],[32,63],[64,127],[128,255]記每個區(qū)域的下界、上界和寬度為：如果

落在區(qū)域Rk中，則這個小塊中嵌入

個秘密信息比特53基于視覺特性的隱寫技術(shù)[0,7],[8,15],[16,31],[32,63],[64,127],[128,255]33456754PVD隱寫的嵌入步驟：將

個秘密信息比特轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制值

，并計(jì)算：嵌入過程如下：其中：543.6基于視覺特性的隱寫技術(shù)55PVD隱寫的提取步驟：以同樣的方式劃分小塊在可用的小塊中計(jì)算若

，則從

解出

比特的秘密信息55基于視覺特性的隱寫技術(shù)[0,7],[8,15],[16,31],[32,63],[64,127],[128,255]33456756PVD隱寫分析方法57像素差值h(d)出現(xiàn)次數(shù)自然圖像具有很好的平滑性，所以像素差值越小出現(xiàn)的概率就越大?；谝曈X特性的隱寫分析技術(shù)---PVD58基于視覺特性的隱寫分析技術(shù)---PVDPVD隱寫分析方法是以分區(qū)間的方式將秘密信息嵌入到了像素的差值中。所以每個區(qū)間中出現(xiàn)的像素差值等概率。出現(xiàn)次數(shù)像素差值h(d)59基于視覺特性的隱寫分析技術(shù)---PVD像素差值h(d)出現(xiàn)次數(shù)60概述數(shù)字水印算法的發(fā)展早期，空域算法為主（LSB等）1993年，Tirkel等提出“電子水印”，隨后提出“數(shù)字水印”概念提高魯棒性（擴(kuò)頻水?。?996年，Cox，基于擴(kuò)頻通信思想的水印方案實(shí)現(xiàn)盲提取1998年，Chen，盲水印方案載體的擴(kuò)展音頻、文本、視頻、圖形、三維動畫…61概述數(shù)字水印的基本原理和框架K62概述數(shù)字水印應(yīng)用的發(fā)展版權(quán)保護(hù)所有者鑒別、所有權(quán)驗(yàn)證、操作跟蹤、拷貝控制等內(nèi)容認(rèn)證完整性認(rèn)證、篡改檢測63水印生成技術(shù)---擴(kuò)頻技術(shù)1.構(gòu)成水印的序列通常應(yīng)該具有不可預(yù)測的隨機(jī)性。2.由于人類視覺系統(tǒng)對紋理具有極高的敏感性，故水印不應(yīng)含有紋理。3.水印應(yīng)該具有與噪聲相同的特性。64水印生成技術(shù)---擴(kuò)頻技術(shù)（基于片率）按位擴(kuò)展延拓?cái)U(kuò)展隨機(jī)擴(kuò)展65水印生成技術(shù)---擴(kuò)頻技術(shù)（基于偽隨機(jī)序列）11-1-11-1-1-111-11-1-111-1111-1-11-1單偽隨機(jī)序列雙偽隨機(jī)序列w水印擴(kuò)頻信息原始水印信息m66水印嵌入技術(shù)---加性帶嵌入因子的加性規(guī)則不帶嵌入因子的加性規(guī)則67水印嵌入技術(shù)---乘性68水印嵌入技術(shù)---乘性原始圖像水印信息嵌入強(qiáng)度=1擴(kuò)頻序列含水印圖像原始圖像與擴(kuò)頻序列的相關(guān)性69原始圖像像素值水印信息：11-11擴(kuò)頻序列：11-1-11-1-111-1擴(kuò)頻水印：1-1-111-1-11-111-11-1-11水印嵌入技術(shù)---空域含水印圖像像素值70水印提取技術(shù)71水印提取技術(shù)如果72數(shù)字水印技術(shù)概述水印嵌入技術(shù)水印提取技術(shù)魯棒水印技術(shù)脆弱水印技術(shù)73DCT變換運(yùn)算簡單JPEG壓縮兼容性好自適應(yīng)效果好DWT變換（小波變換）解決DCT壓縮比不高的問題能量集中更好DFT變換（傅里葉變換）具有好的幾何性質(zhì)處理不變性好運(yùn)算不夠簡單自適應(yīng)效果不好信號的變換域74人類視覺系統(tǒng)人類視覺系統(tǒng)（HumanVisualSystem,HVS）的響應(yīng)隨著輸入信號空間頻率、亮度和色彩的變化而變化，它表明載體圖像各區(qū)域或各頻帶的感知程度并不是等同的。感知程度上的不同可以測量出來，同時也可構(gòu)造出一些模型對這些差異進(jìn)行解釋。一般來說，一個感知模型涉及三個基本概念：靈敏度、掩蔽效應(yīng)和綜合（Pooling）。75人類視覺系統(tǒng)---靈敏度靈敏度是指耳朵或眼睛對于直接激勵的反應(yīng)程度。在一些靈敏度測定實(shí)驗(yàn)中，為觀察者提供單獨(dú)的激勵并測試他們對于這些激勵的感知程度。例如，通常需要對最小的聲音強(qiáng)度進(jìn)行測量，只有達(dá)到最小聲音強(qiáng)度才能聽見某一特定頻率的聲音，且通常要在一個頻率范圍內(nèi)重復(fù)進(jìn)行測量。測量的最主要特性為：頻率靈敏度和亮度靈敏度。76頻率靈敏度人類視覺系統(tǒng)---靈敏度人類聽覺系統(tǒng)和人類視覺系統(tǒng)對于某一輸入信號的響應(yīng)依賴于信號的頻率。對于聽覺來說，不同頻率的信號會被感知成不同的音調(diào)。對于視覺來說，存在三種形式的頻率響應(yīng)。1.空間頻率2.譜頻率3.時間頻率77人類視覺系統(tǒng)---靈敏度空間頻率被感知成圖案或紋理。可以通過對比度靈敏度函數(shù)表示。二維空間頻率的描述可用它們的幅度和方位來表示。人眼的敏感程度并不僅僅依賴于圖像的頻率，而且也依賴于它們的方位。人眼對于圖像中水平和垂直的線和邊緣最敏感，而對于成45度的線和邊緣最不敏感。78人類視覺系統(tǒng)---靈敏度譜頻率被感知為色彩。人眼對于彩色的感知，其最低一級是由三個單獨(dú)的顏色通道組成的。藍(lán)色通道明顯要比其余兩個通道低。一些彩色水印處理系統(tǒng)將大部分的水印信號嵌入到彩色圖像的藍(lán)色通道中。三個顏色通道的相對靈敏度對比79人類視覺系統(tǒng)---靈敏度時間頻率被感知成運(yùn)動或閃爍。圖中給出了一個實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，這個實(shí)驗(yàn)用來測量人眼對于不同時間頻率的反應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示當(dāng)頻率超過30Hz時人眼的靈敏度下降非?？臁ｋ娨暫碗娪暗膸俾识疾怀^每秒60幀的原因。人類視覺系統(tǒng)對時間頻率的靈敏度80人類視覺系統(tǒng)---靈敏度相對于強(qiáng)度較小的聲音信號，人耳對于強(qiáng)度較大的聲音信號中的變化更為敏感。然而對于人眼來說，情況恰恰相反，人眼對于亮度越高的信號越不敏感。亮度靈敏度是非線性的，并且已經(jīng)通過對數(shù)關(guān)系、立方根關(guān)系以及一些更為復(fù)雜的模型對此進(jìn)行了建模。81人類視覺系統(tǒng)---靈敏度對比度靈敏度函數(shù)這幅圖清楚地表明人們對于中頻范圍內(nèi)的亮度變化最敏感，而且在較低和較高的頻率處人類的靈敏度會下降。82人類視覺系統(tǒng)---掩蔽效應(yīng)背景環(huán)境會影響人類的感知效果。單獨(dú)的一個紋理特征很容易被發(fā)現(xiàn)，但是當(dāng)這個紋理被加到一幅紋理復(fù)雜的圖像中時它就有可能很難被發(fā)現(xiàn)。這也就是說，一個信號的存在能夠隱藏或掩蔽另一個信號的存在。掩蔽效應(yīng)是一種測度，它用來測量觀察者在“掩蔽”信號存在的情況下對某一激勵的反應(yīng)。例如，在一幅圖像加入均勻噪聲后，雖然噪聲是均勻的，但在這幅圖像中噪聲的可見性卻非常不均勻，它明顯地依賴于局部圖像結(jié)構(gòu)。在相對平滑的區(qū)域，噪聲明顯可見。相比之下，在紋理復(fù)雜部分，噪聲幾乎完全不可見。83人類視覺系統(tǒng)---掩蔽效應(yīng)掩蔽現(xiàn)象普遍存在。對于視覺來說，兩個主要的例子就是頻率掩蔽和亮度掩蔽。在頻率掩蔽中，某一頻率成分的存在能夠掩蔽人類對于作品中另一頻率成分的感知。在亮度掩蔽中，局部的亮度特征能夠掩蓋對比度的變化。對于聽覺來說，同樣存在類似的頻率和響度掩蔽條件。除此以外還存在著時域掩蔽。在這種掩蔽中，人們對于某一個聲音信號的感知也許會被前一個或者后一個聲音信號所掩蔽。84人類視覺系統(tǒng)---綜合靈敏度模型和掩蔽模型可用來對特定條件下（例如，單一頻率）某一變化的感知情況進(jìn)行估計(jì)。如果是多個頻率而不是單一頻率發(fā)生變化，這時就需要將每個頻率下的靈敏度特性和掩蔽特性的信息結(jié)合起來。在感知距離模型中，將對各個失真的感知特性結(jié)合起來就得到有關(guān)作品總體變化的一個估計(jì)。這過程稱為綜合（Pooling）。85人類視覺系統(tǒng)---綜合其中，di

是對某種可能性的一個估計(jì)。這種可能性是指觀察者能否觀察到x和xw之間針對某一單個參數(shù)所存在的差異。參數(shù)可以是時域采樣、空間像素或是傅立葉變換系數(shù)。對于音頻信號來說，一般p=1；對于圖像來說，p=4更為常見。通常采用下面這種形式的公式進(jìn)行綜合：86人類視覺系統(tǒng)---Watson感知模型利用靈敏度、掩蔽以及綜合的思想，現(xiàn)在來描述Watson提出的一個用來測量視覺逼真度的模型。Watson所提出的模型采用了分塊DCT變換。圖像用x來表示，xijk

來表示第k塊中的第i,j個像素。用Xijk

來表示第k個像素塊經(jīng)過DCT變換后所得到的DCT系數(shù)。優(yōu)