数字水印算法的分析研究

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  摘 要:本文就课题中对当前数字水印相关的算法进行分析研究,主要从数字水印的应用领域、现有数字水印算法分析、典型数字水印算法等方面,进行分析与研究,进而对自恢复水印技术研究与开发做铺垫。
  关键词:数字水印;水印算法;典型算法
  互联网+时代的来临,与此同时也就来了新的机遇与挑战。特别是对于在数字媒体中的相关技术也必然提出新的需求,如对于这些数字媒体在数据安全方面,是否能通过相关的处理对其进行更加安全的保护。数字水印相关技术也因此而产生了。
  1 数字水印的应用领域
  1.1 版权信息跟踪和保护 为了对多媒体数据进行保护,于是会通过将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息对数字媒体进行保护,而为了对这些版权信息进行保护,要通过数字水印技术就可以完成版权信息的跟踪和保护。
  1.2 鉴定真假 检测当前信息的真假,使得信息不能够轻易的被篡改或者是被改造,与此同时能够正确的检测到,相对而言,被误检的概率相对较低,当本身的内容发生更改时,数字水印信息也要随机发生变动。因此对当前数字媒体信息的真假可以进行鉴定。
  1.3 信息隐蔽 对数字媒体信息进行保护的同时,在不让本身的媒体信息受到影响的前提下,又可以使得版权标志信息可以很好的隐蔽在主信息中,这样可以更好的对数据媒体信息进行保护。
  2 现有数字水印算法分析
  从数字水印的相关特性上来说,数字水印分为脆弱、半脆弱、鲁棒性字水印。
  2.1 鲁棒数字水印 在著作权进行保护的过程中,可以数字作品的版权的相关信息,后期可以进行各种各样的编辑处理,鲁棒数字水印就可以针对这一问题得到很好的解决。文献中提出是基于二维超混沌序列能够与离散小波变换进行结合。①將图像进行加密,通过将上面二者结合起来;②彩用二维DWT对图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行4级分解,主要是根据人眼的相关特性;③对水印图像进行加密的相关处理后,再嵌入到主图像Y分理的DWT域m。这种算法具备了一定的鲁棒性与不可见性,但是也存在一些不足,针对抵抗小信号的滤波鲁棒性是比较差的。
  2.2 脆弱数字水印 脆弱数字水印,在验证数字水印版权信息的可信度及完整性方面,通过对数字媒体作品和被破环的相关情况进行跟踪,定位到被篡改区域,对所修改的内容具有一定的敏感性。
  文献中提出了一种基于混沌系统的脆弱性的水印算法。这个算法:①将图像的LSB位平百乾地置零处理,再对图像可以进行不重叠分块;②得到每一灰度图像的平均值;③映射为二值序列,通过使用混沌系统;④嵌入水印信息,在LSB平面。
  通过图像置乱算法的相关处理,使得系统的字全性也就相对提高了。
  文献实验结果表明,对于敏感性加强,在确定被篡改的位置得到比较大的提高,但是在整个系统中,用户的关键密钥KEY成了依赖。混沌序列要得到重构也将会非常的困难,因此,具备了一定的安全性。
  2.3 半脆弱数字水印 基于之前两种数字水印算法,可以允许数字水印在一定程度上可以失真,而且可以取得被篡改、被篡改的程序、类型进行鉴定,定位,较强的敏感性是基本需求。而且可以对被修改的部分进行恢复,在应用方面相对会更加的广泛。
  3 典型数字水印算法
  下面是对一些典型的数字水印算法进行分析,有部分算法也可以应用在音频与视频数字媒体之中。
  3.1 空域算法 此算法,主要是选取了图像中像素点中最不起眼的像素位置,LSB,least significant bits,将信息嵌入到随机选择的图像的这个位置上。然而也有一定的不足,当图像进行攻击之后,此位置是不重要的,此算法的鲁棒性也就会相对而言弱一些的。因此,还有一种较常用的算法,则是在像素的高度值中进行统计,将水印信息进行嵌入。
  3.2 Patchwork算法 Patchwork算法,随机选取M对像素点(xi,bi),分别将ai,bi的亮度值增、减1,对参数进行适当的调整。因此,对图像进行裁剪等相关操作,适当调整一下参数,可进行JPEG压缩、FIR滤波处理。不足之处是,对所能嵌入的图像信息量,有一定的限制,解决这一问题,则可以对图像进行分块操作,然后再将每一块的图像信息作为水印信息进行嵌入操作,这样在一定的层度上,也就增长了能嵌入的水印的信息量。
  3.3 变换域算法 变换域相关算法,主要是首先对图像离散余弦DCT变换;再在图像的低频分量上找到幅值系统K,图像在DCT域中。主要是体现在数字作品的版权保护方面,有较强的抗攻击的能力,但数据量是比较小。用离散小波变换(DWT)转化或者是离散傅里叶变换(DFT)对数字图片的空间域向频域系数进行转化。然后再编码,主要是由类型确定。再选择高、中、低频系统序列。再对选好的频域系列的序列进行修改。最后,通过数字图像的频域系数对得到的空间域数据进行反变换。
  3.4 压缩域算法 此算法在数字电视广播及VOD有较好的应用。用漂移补偿方案,对因为水印信息号的引入所导致的视觉变形抵消。
  3.5 NEC算法该算法 由NEC实验室的Cox等人提出,针对人感觉最重要的部分进行嵌入,因此它增强了水印鲁棒性和高攻击性。
  3.6 生理模型算法 生理模型算法优点是具有好的透明性和强健性,主要是在人的视觉和听觉系统,用于压缩多媒体数据以及数字水印。
  参考文献:
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  [2]车生兵,黄达,李光.基于视觉特性的半脆弱水印算法[J].计算机工程,2008,34(11).
  [3]王向阳,杨红颖,邬俊.一种基于自适应量化的半脆弱图像水印算法[J].小型微型计算机系统,2006,27(5).
  [4]吴亚榕.基于DCT变换的半脆弱图像水印算法[J].软件导刊,2012(10).
  [5]于平平.基于VLSI实现的数字图像水印技术研究[D].2010.
  [6]陈国峰.基于图像的半脆弱数字水印研究[D].2007.
  [7]何孝富.数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究[D].2004.
  项目基金:
  项目名称:自恢复水印技术研究与开发(编号:XXY012ZD02)。
  作者简介:
  戴晓东(1984-),女,硕士,讲师,研究方向为计算机技术研究。
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