信息隐藏技术答案

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1、基于小波变换域的数字图像水印算法实现《信息隐藏与数字水印》课程作业三——文献研读——《基于小波变换域的数字图像水印算法的研究》文献题目：《基于小波变换域的数字图像水印算法的研究》文献作者：李鑫、余生晨、薛阳文献出处：贵州工业大学学报（自然科学版）第33卷，2004年六月，第三期文献研读——背景介绍数字水印（DigitalWatermarking）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。

2、通过这些隐藏在载体中的信息，我们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。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。文献研读——背景介绍典型的数字水印算法空域算法Patchwork算法变换域算法压缩域算法NEC算法生理模型算法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:leastsignificantbits)上，这可保证嵌入的水印是不可见的。Patchwork算法随机选择N对像素点(ai，bi)，然后将每个ai点的亮度值加1，每个bi点的亮度值减1，这样整个图

3、像的平均亮度保持不变。文献研读——背景介绍NEC算法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。生理模型算法利用视觉模型来确定与图像相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。文献研读——背景介绍变换域算法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。另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换(DFT)或离散小波变换(DWT)转化为相应的频域系数。该类算法的隐藏和提

4、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。文献研读——背景介绍压缩域算法基于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(VideoonDemand)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。当下主要的压缩域算法有MPEG-2压缩视频数据流的数字水印方案。文献研读——背景介绍数字水印实验——背景介绍数字水印必须具备以下特性：◆不可见性或隐藏性不易被察觉，不会引起原来数字作品明显的图像质量下降，即看

5、不到数字水印的存在。◆鲁棒性也称稳健性，即当被保护的信息经过某种改动后，比如在传输、压缩、滤波，图像的几何变换如平移、伸缩、旋转、剪裁等处理下，数字水印不容易被破坏。◆低复杂性水印算法容易实现。◆秘密性嵌入过程是秘密的，水印是统计上不可检测的，如果用户试图删除水印，对原始数字产品的质量将产生巨大的破坏。数字水印实验——实验原理数字水印的特性中：不可见性与鲁棒性为图像水印的最基本要求，我们可以看出这两个特性是相互冲突的。对于一个特定的水印算法，必须折中考虑不可见性和鲁棒性(对于前者，水印能量越低越好，而对于后者，则正好相反)。因此如果给定图

6、像质量的某种评价准则(常用信噪比SNR和峰值信噪比PNSR)，水印算法应能确定水印的最优嵌入能量。当前的水印算法大都是依赖实验来确定需嵌入的水印的容量和叠加强度，即算法先给定一个水印的初始叠加值并得到带水印的图像，重复过程直到得到的水印图像同时满足不可见性和鲁棒性为止。数字水印实验——实验原理小波变换：小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支。它可以被看作是傅里叶变换的发展，即它是空间(时间)和频率的局部变换。一个两维信号x的离散小波变换(DWT)可以看作是一个分级的四通道滤波运算，分别对行和列进行高通和低通滤波的不同组分，可以得到x在三

7、个高频子带LH1、HL1、HH1和一个低频子带LL1上的的基本流程变换系数，对子带LL1继续进行分解，直到达到需要的级数为止。数字水印实验——实验原理（接上页）：其中低频带表示由小波变换分解级数决定的最大尺度、最小分辨率下对原始图像的最佳逼近。它的统计特征和原图像相似，图像的大部分能量集中在此。高频带系列则分别是图像在不同尺度、不同分辨率下的细节信息。分辨率越低，其中有用信息的比例就越高。也就是说，经过小波分解把一个图像分成了若干级，对于同一级图像，低频子图像LLi最重要，其次是HLj与LHj，高频子图像，HHj相对最不重要。数字水印实验

8、——实验原理（接上页）：对于不同级来说，级高者重要，级低者不重要。所以，小波图像子频带按重要性总体的排出为LLk，HIk，LHk，HHk，HLK一1，LHK一1，HHK一1，⋯，HL1，LH1