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数字水印论文
中文题目:
基于离散余弦与小波变换的数字水印分析比较
英文题目:
BASEDONTHEDISCRETECOSINEANDWAVELETTRANSFORMDIGITALWATERMARKINGANALYSISCOMPARISON
毕业设计(论文)共53页(其中:
外文文献及译文16页)图纸共0张
完成日期2011年6月答辩日期2011年6月
摘要
随着多媒体技术和网络通信技术的迅速发展,针对文本、图片、视频等数字作品的侵权行为日益严重,如XX的传播、非法拷贝、恶意篡改等,给数字作品的版权保护工作带来巨大挑战。
数字水印技术为数字产品的版权保护提供了一种新的解决方案,得到了人们的广泛关注。
本文介绍了JPEG图像的编码格式以及离散余弦变换和小波变换的基本原理,完成用这两种方法对JPEG图像嵌入水印,并对嵌入水印后的图像进行中值滤波和加高斯噪声的分析。
关键字:
离散余弦变换;离散小波变换;JPEG;中值滤波
ABSTRACT
Withtherapiddevelopmentofmultimediatechnologyandnetworkcommunicationtechnology,forinfringementoftext,images,videoandotherdigitalworksareincreasinglyserious,suchastheunauthorizeddisseminationofillegalcopies,tampering,bringtothecopyrightprotectionofdigitalworksanenormouschallenge.Copyrightprotectionofdigitalproducts,digitalwatermarkingtechnologyprovidesanewsolutionhasbeenwidespreadconcern.
Keywords:
DiscreteCosineTransform;DiscreteWaveletTransform;JPEG;MedianFiltering
1.数字水印对信息安全的意义
随着网络通信的普及,许多传统媒体内容都向数字化转变,并且在电子商务中即将占据巨大市场份额,如mp3的网上销售,数字影院的大力推行,网上图片、电子书籍销售等等,在无线领域,随着移动网络由第二代到第三代的演变,移动用户将能方便快速的访问因特网上数字媒体内容,基于有线或无线网络的数字媒体内容的应用即将是信息时代新的传统。
但是,数字媒体内容的安全问题成了瓶颈问题,一度制约着信息化进程。
虽然,成熟的密码学可以解决安全传递和访问控制,但是,一旦解密后,数字媒体内容便可以随意的被拷贝、传播,这就是数字媒体内容的超分布问题,它给媒体内容制造商造成了巨大损失,从而制约着数字多媒体应用的进行。
数字水印作为一项很有潜力的解决手段,最近几年成为了商业界和学术界共同关注的热点。
国际上一些成立了专门的机构,如拷贝保护技术工作组(CPTWG,CopyProtectionTechniqueWorkingGroup)从1995年开始致力于基于DVD的视频版权保护研究,安全数字音乐创始从1999年开始研究音频的版权版护,数字水印是其中的核心关键技术。
数字水印(DigitalWatermarking)是往多媒体数据(如图像、声音、视频信号等)中添加某些数字信息(水印)而不影响原数据的视听效果(此处我们只讨论人们普遍关心的不可见水印),并且这些数字信息可以部分或全部从混合数据中恢复出来,以达到版权保护等作用。
一般地,数字水印应具有如下的特性:
安全性(嵌入在宿主数据中的水印是不可删除的,且能够提供完全的版权证据)、鲁棒性(水印对有意或无意的图像操作与失真具有一定的抵抗力)以及不可觉察性(水印对人的感觉器官应是不可觉察的,或者说是透明的)、保真性(加入水印后,并不会损害原来的媒体内容价值)。
水印算法识别被嵌入到保护对象中的所有者的有关信息(如注册的用户号码、产品标志或有意义的文字等)并能在需要的时候将其提取出来,用来判别对象是否受到保护,并能够监视被保护数据的传播、真伪鉴别以及非法拷贝控制等,这实际上是发展水印技术的基本动力。
尽管版权保护是发展数字水印技术最重要的原动力,事实上人们还发现数字水印还具有其它的一些如真伪鉴别、秘密通信、标志隐含等重要应用。
数字水印技术与古老的信息隐藏和数据加密技术关系非常密切,这些技术的发展以及融合为今后信息技术的发展提供必不可少的安全手段。
目前,国内外出现了一些列数字版权管理产品,但是由于缺乏核心的数字水印技术,存在很多问题。
美国在2002通过了一项法律,意图为解决数字版权问题提供法律上的保证。
我国的电子政务和电子商务的兴起,需要解决根本上的版权保护和信息安全问题,数字水印是一项很有潜力的技术解决手段。
2.数字水印技术的发展现状
从1994年开始,国际学术界陆续发表有关数字水印的文章,且文章数量呈快速增长趋势,几个有影响的国际会议(如IEEE ICIP、IEEEICASSP、ACM Multimedia等)以及一些国际权威杂志(如ProceedingsofIEEE、Signal Processing、IEEEJournalofSelectedAreasonCommunication、CommunicationsofACM等)相继出版了数字水印的专辑。
到目前为止,数字水印从研究对象上看主要涉及图像水印、视频水印、音频水印、文本水印和三维网格数据水印等几个方面,其中大部分的水印研究和论文都集中在图像研究上,其原因在于图像是最基本的多媒体数据,且互联网的发展为图像水印的应用提供了直接大量的应用需求。
另外视频水印也吸引了一些研究人员,由于视频可以看成时-空域上的连续图像序列,从某种意义上讲,它与图像水印的原理非常类似,许多图像水印的研究结果可以直接应用于视频水印上。
但两者有一个重要的差别在于处理信号的数量级上,特别是视频水印需要考虑实时性问题。
数字水印的基础研究主要集中在鲁棒水印算法、水印容量等方面。
90年代中期,采用通信理论模型,将原始图像和有意无意的攻击看作噪声,特别是将扩频通信理论引入后,水印的鲁棒性大大提高,随后提出结合感知模型、自适应的鲁棒水印算法,在此基础上,更精确的communicationwithsideinformation水印模型提出。
最近,提出矢量量化的方法,预言能取得更鲁棒的算法。
我们提出的基于奇异值分解的鲁棒水印算法,通过理论分析和实验证明具有很好的鲁棒性。
在不同鲁棒性算法中,水印容量分析相当重要,因为这是应用中首先需要明确的问题,目前结合信息论、通信理论,分析容量范围,成为了当前研究热点。
目前一个主要方向是对鲁棒水印算法的攻击和反攻击的研究,如共谋攻击、ambiguityattack,拷贝攻击,sensitivityandgradientdescentattacks.相应的对策,如amiguityandcopy攻击有人提出。
这些努力有益于寻求更鲁棒的水印算法。
传统的误警概率和biterrorrate引入到数字水印模型中,有利于衡量水印算法和具体的应用相结合。
采用更精确的噪声模型,尤其是针对量化噪声,具有很大的现实意义,因为大量的水印工作需要结合基于量化的有损压缩。
数字水印的应用研究成为了国内外公司和学术界的焦点。
大部分的工作致力于寻求同时满足保真度、鲁棒性和经济约束的平衡点。
针对几何和时间上失真的研究,也有稳步进展,如exhaustivesearch,explictitsynchronization/registration,autocorrelation,invariantsandimplicitsynchronization.虽然没有突破性的成果,但是应用于实际很有意义。
出现了大量不同变换域的实验结果,如频域变换有DCT,FFT,DWTandFourier-Mellin,还有大量的算法在MPEG和JPEG编码中进行,因为这可以节省昂贵的水印解码负荷,有利于大批量的应用,如DVD拷贝控制应用等。
如果按水印算法的应用目的分类,可分为鲁棒性水印和(半)脆弱性水印。
鲁棒性水印主要是为了解决数字版权保护问题,如DVD拷贝保护。
需要很强的鲁棒性,能够抵抗各种有意或无意的攻击,能够提供可靠的版权保护证明。
一直以来,寻求完美的鲁棒水印,是水印研究的重点,但是,目前为止,没有真正完美的鲁棒水印算法。
但是,实际上水印技术在理论和实验上已经具备能力应用于实际,因而针对不同类型的应用,去寻求相应的鲁棒水印算法和协议成为了研究热点。
脆弱水印的提出主要是为了解决篡改证明问题,也就是多媒体信息的完整性验证。
数码相机拍摄的图片没有法律效应,原因在于数字产品的可编辑性。
国内外学者提出了可信赖数码相机概念,在拍摄的同时,加入数字水印信息,一旦图片被篡改,便可根据提出的水印,判断是否篡改,并且,能指出那个地方被篡改,从而保护图片的完整性,为数码相机的应用拓宽商业路径,也为数字版权管理提供有效技术支持。
多媒体信息安全是电子商务的一大瓶颈,制约着信息化的进行,典型的安全问题是,安全传递、访问控制和版权保护。
利用成熟的密码学理论可以解决安全传递和访问控制,但是,一旦解密,多媒体信息的超分布问题,即可以很容易地拷贝、传播,给多媒体内容提供商带来了巨大的经济损失。
尤其是今后家庭网络的发展,信息的方便快速的传递成为了一把双刃剑。
结合密码学和数字水印可以提供有效的技术解决方案。
目前提出将唯一标志或版权标志的水印信息嵌入到数字多媒体内容中,当发现违法使用和非法分布时,可以根据提出的水印信息解决争端纠纷,找到非法分布的内容提供者。
实际上,这是两种应用:
ProofofOwnershipandillegaltracking。
数字影院建设中,需要提供这方面的保护。
从目前数字多媒体的传播方式看,主要是基于Internet的单播和多播方式。
基于多播的数字多媒体应用已经或即将广泛使用,如视频会议、付费电视、视频点播、数字影院、传播股票信息等等,因为多播节省了大量的带宽,减轻了服务器的负荷,是一种经济高效的传播方式。
多播系统的研究是当前的一个新的研究点,尤其是安全体系的研究,其中一个很重要的方面就是版权保护和信息安全。
如机密视频会议中,如果有人后来泄密,将视频录像出卖,即使查到视频录像,也没有证据。
在视频内容中嵌入水印,在单播方式下行之有效,但是多播框架决定了每个用户接收到嵌入同样水印的数据内容,无法达到目的。
关键问题是,如何在现有多播系统中,针对不同的用户,嵌入不同的水印。
3.选择图像做为载体的可行性分析
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。
人类的大部分信息都是从图像中获得的。
图像是人们从出生以来体验到的最重要、最丰富、信息量获取最大的对象。
就图像本质来说,可以将图像分为两大类:
模拟图像和数字图像。
一幅二维(2-D)平面图像可用一个二元函数
来表示。
表示2-D空间坐标系中一个坐标点的位置,
则表示相应实际物体在该点的某个性质的度量值,所有点的度量值的有序集合构成图像
。
例如,对于一幅灰度图像,
表示灰度值,即相应物体在每个坐标点的明暗程度。
一般认为,
所表示的图像是连续的,如一幅照片、一幅绘画等。
离散化后的图像就是数字图像。
离散化的方法就是从水平和竖直两个方向上同时进行采样。
这些采样点称为像素(pixel)。
因此,通常用二维矩阵来表示一幅数字图像,矩阵的各个元素代表一个像素的色彩信息。
作为数字水印的载体,涉及到的图像都是数字图像。
数字图像以其信息量大、处理和传输方便、应用范围广等一系列有点称为现代信息化社会的重要支柱,是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
4.基本理论
4.1JPEG图像的编码格式
JPEG文件的扩展名为.jpg或.jpeg,其压缩技术十分先进,它用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据,获取得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像,换句话说,就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。
同时JPEG还是一种很灵活的格式,具有调节图像质量的功能,允许你用不同的压缩比例对这种文件压缩,比如我们最高可以把1.37MB的BMP位图文件压缩至20.3KB。
当然我们完全可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。
JPEG是JointPhotographicExpertsGroup(联合图像专家组)的缩写,文件后辍名为".jpg"或".jpeg",是最常用的图像文件格式,由一个软件开发联合会组织制定,是一种有损压缩格式,能够将图像压缩在很小的储存空间,图像中重复或不重要的资料会被丢失,因此容易造成图像数据的损伤。
尤其是使用过高的压缩比例,将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低,如果追求高品质图像,不宜采用过高压缩比例。
但是JPEG压缩技术十分先进,它用有损压缩方式去除冗余的图像数据,在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像,换句话说,就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。
而且JPEG是一种很灵活的格式,具有调节图像质量的功能,允许用不同的压缩比例对文件进行压缩,支持多种压缩级别,压缩比率通常在10:
1到40:
1之间,压缩比越大,品质就越低;相反地,压缩比越小,品质就越好。
比如可以把1.37Mb的BMP位图文件压缩至20.3KB。
当然也可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。
JPEG格式压缩的主要是高频信息,对色彩的信息保留较好,适合应用于互联网,可减少图像的传输时间,可以支持24bit真彩色,也普遍应用于需要连续色调的图像。
JPEG格式是目前网络上最流行的图像格式,是可以把文件压缩到最小的格式,在Photoshop软件中以JPEG格式储存时,提供11级压缩级别,以0—10级表示。
其中0级压缩比最高,图像品质最差。
即使采用细节几乎无损的10级质量保存时,压缩比也可达5:
1。
以BMP格式保存时得到4.28MB图像文件,在采用JPG格式保存时,其文件仅为178KB,压缩比达到24:
1。
经过多次比较,采用第8级压缩为存储空间与图像质量兼得的最佳比例。
4.2离散余弦变换(DCT)原理
离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)是一种实数域变换,其变换核为实数的余弦函数。
利用Fourier变换的对称性,采用图像边界褶翻操作将图像变换为偶函数形式,然后对这样的图像进行二维离散Fourier变换,变换后的结果将仅包含余弦项,故称为离散余弦变换。
对一幅图像进行离散余弦变换,有这样的性质:
许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT变换的一小部分系数中,同时也是所谓“变换域信息隐藏算法”的主要“变换域(DCT)”之一。
由于图像处理运用二维离散余弦变换,所以以下针对二维DCT进行介绍。
一个M×N矩阵A的二维DCT定义如下:
其中:
(4.1)
数值Bpq称为A的DCT系数。
逆DCT变换定义如下:
(4.2)
DCT逆变换方程可理解为:
任意M×N的矩阵A都可以写成M×N个式(4.3)所示函数的加权组合:
(4.3)
这些函数被称为DCT基本函数。
DCT系数
可以看成是应用于每一个函数的权值。
二维DCT变换具有可分离性,可以分解为双重的一维DCT变换,实现较为方便。
为了方便DCT运算的程序实现以及适应将来分块DCT的需要,我们引入一个DCT变换矩阵的概念。
M×N变换矩阵T由下式给出:
(4.4)
对于一个M×N矩阵A,T×A是一个M×N矩阵,该矩阵的列包含矩阵A列的一维DCT。
A的二维DCT可以通过计算B=T×A×T′获得。
由于T是一个实标准正交矩阵,所以其逆变换的形式与变换形式一致,因此,B的二维逆DCT由T′×A×T给出。
因为DCT可以这样实现,我们可以将DCT看做是一个典型的图像正交变换。
例如原始信号为2×2的矩阵A,
,根据式(4.1)对其做DCT变换,得:
4.3小波变换原理
通俗地讲,小波(Wavelet)是一种在有限区域内存在的波,是一种其函数表达式具有紧支集,即在有限范围内函数
不等于零的特殊波形。
假设存在一个时域函数
,满足:
(
表示Fourier变换)
或
(4.5)
则称
为一个母小波函数(MotherWaveletFunction)。
从式(4.5)可以看出,一个母小波函数有如下几个特点:
①因为
,所以
。
也就是说,一个母小波函数的直流分量(DirectCurrentComponents)为0。
换句话说,就是母小波函数具有正负交替的特点,其均值为0。
②由式(4.5)的频域条件式可以看出,其频域函数在整个频带上的积分是有限的,也就是说,一个母小波函数是一个带通信号。
③母小波函数随
绝对值的变大而最终衰减为0,即其函数表达式具有紧支集。
如果我们将Fourier变换看成是一个棱镜折射的过程,很显然,Fourier变换就是将信号投影到一组正弦和余弦函数构成的正交基上,将信号等同于一系列正弦和余弦波的叠加。
同样地,小波变换也是将一个棱镜折射的过程,它是将信号投影到一组小波函数构成的正交基上,使信号等同于一系列小波函数的叠加,如图4-1所示。
图4-1小波变换的简单描述
Figure4-1thewavelettransformationofthesimpledescription
那么要想得到这一系列的小波函数,就要用到母小波函数。
对于满足式(4.5)的母小波函数
作尺度伸缩(scaling)和时间平移(shifting),得到:
(4.6)
称为小波函数或小波。
在式(4.6)中,
反映函数的尺度,
反映了小波沿
平移的位置。
显然,
与母小波
之间具有同样的性质。
对于母小波
,其能量集中在原点,而小波
的能量集中在
点。
结合图4-1的小波变换过程,以一维信号的连续小波变换为例,作出以下直观解释:
①选择一个小波函数并与信号起点对准。
②计算二者的逼近程度,即将信号与小波函数求内积,得到小波变换系数:
(4.7)
③将小波函数沿
平移一个单位,重复②,直到处理完整个信号。
④将小波变换尺度伸缩一个单位,重复①,②,③,直到所有尺度的小波函数都参与计算。
这就得到了不同尺度下的小波函数对信号在不同时间段的评估值。
这些小波变换系数(评估值)就反映了信号在这些小波上的投影大小。
显然,尺度越大,意味着小波函数在时间上越长,被参与求内急的原始信号区间越大,则相应的频率分辨率越低,获取的是信号的低频特性。
繁殖,尺度越高,获取的是信号的高频特性。
式(4.7)给出了信号
的变化位置
,变化速度
和信号量值。
对于式(4.7),其逆变换构成了小波重构函数,表示为:
(4.8)
假设母小波函数
及其频域函数
分别构成的时间窗和频率窗中心和半径为
,由Fourier变换的线性和位移性质可知,
的时间窗、频率窗的中心和半径为
。
于是就形成了时间
和频率
之间的局部化的时间—频率窗(CWT时间—频率窗):
通过CWT时间—频率窗能对信号的局部进行精确定位和描述,这也就是小波变换由于Fourier变换的地方。
Fourier分析没有能够反映出频率随时间变换的关系,由于一个信号的频率与其周期长度成反比,要取得高频的信息必须将时间间隔取小,取得低频的信息必须将时间间隔取大,Fourier分析无法做到这一点。
而小波分析则可以产生一个灵活可变的时间—频率窗,在高频部分变窄,低频部分变宽,在高频部分取得较高的时间分辨率,在低频部分取得较高的频率分辨率,非常符合实际信号处理的需要。
同时,Fourier分析适合非常平稳的周期信号(不是周期信号的进行周期延拓)而小波分析适合处理急剧变化的不稳定信号。
显然,用不规则的小波函数去逼近急剧变化的信号肯定比用平滑的正、余弦曲线要好。
信号的局部特征用小波函数去表征其效果要远大于用正、余弦信号表征的结果。
在信息隐藏领域,通过小波分析去提取载体信号的特征分量,将秘密信息隐藏在其中并与信号压缩等算法相适应,这就是DWT域信息隐藏的一般思路。
与连续Fourier变换(CFT)和离散Fourier变换(DFT)的关系一样,虽然连续小波变换可以很好地提取信号特征,但由上诉算法可以发现其计算工作量是巨大的,于是变自然地引出了只取部分尺度和时刻进行运算,最大可能的、准确反映信号特征且能大大减少工作量的离散小波变换(DWT)。
离散小波变换方法是对尺度按幂进行离散化,取为
,得到二进制小波。
由图4.3.3可以看到,尺度越大小波函数在时间上越长,有利于表征信号的缓慢变化部分,频率分辨率越低;反之,小波函数在时间上越短,有利于表征信号的尖锐变化的细节部分,频率分辨率越高。
当尺度扩大
时,频率就降低了
倍,则采样间隔可以扩大
倍。
根据Nyquist采样定理,将小波函数沿
也以
倍进行平移做均匀采样,可以不丢失原信号的信息。
为了与计算机运算相适应,一般取
,所以式(4.6)一般又写为:
(4.9)
由式(4.9)得到的小波函数构成了
空间的一组正交小波基。
表明了按
伸缩的小波承载了信号分辨率
上的变化。
对应于式(4.7),式(4.8)可以得到一维DWT和IDWT的变换式:
设信号
的离散取值序列为
。
属于典型的Hilbert空间(平方可和数列空间,
),即
。
二进制小波如式(4.9),则:
(4.10)
(4.11)
5.离散余弦变换与小波变换的数字水印分析比较
5.1离散余弦变换的数字水印
在水印的嵌入时,选用B分量嵌入水印,为了方便观察提取了原始图像的B分量,并显示了B分量和水印图像的能量分布。
嵌入水印过程是将水印图像进行DCT变换,然后嵌入原始图像的B分量中完成水印的嵌入,并储存嵌入水印图像;提取水印则是读取嵌入水印图像,通过放缩和逆DCT变换提取水印图像。
输出原始图像、提取的水印图像及嵌入水印图像等,如图5-1所示。
图5-1DCT水印效果图
Figure5-1DCTwatermarkrendering
5.2离散小波变换的数字水印
离散小波变换方法嵌入数字水印中,由于要将水印分别嵌入原始图像的R,G,B分量中,所以要将原始图像和水印做三色分离,对应的分量部分进行原始图像和水印的小波分解并嵌入(小波系数自定),然后将图像重构、三色叠加,完成嵌入水印并对储存嵌入水印图像。
水印的提取是分别将嵌入水印图像的三色分量根据小波系数提取水印的三色分量,最后将三色叠加形成提取水印图像。
输出原始图像、原始水印、嵌入水印图像等,如图5-2所示。
图5-2DWT水印效果图
Figure5-2DWTwatermarkrendering
5.3水印图像性能分析
5.3.1中值滤波及相关性比较
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。
对于图像处理中的中值滤波器是如下定义的:
设若用数集
表示一幅数字图像,广泛地来说,这里的
遍取
或它的一个子集,滤波器窗口A的尺寸为
,定义二维中值滤波器为:
(5-1)
二维中值滤波器对图像的处理是用一个二维的窗口去依次成块地覆盖图像中的像素,用覆
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