一种频率域数字水印算法

matlab 频域水印嵌入算法频域水印嵌入算法是一种在频域领域进行数字水印嵌入的技术。

它通过将水印嵌入到图像的频域表示中，实现对图像进行保护和认证的目的。

本文将介绍频域水印嵌入算法的原理、步骤及其在实际应用中的优势。

频域水印嵌入算法是基于图像的频域表示进行操作的。

在这种算法中，首先将原始图像转换为频域表示，一般采用傅里叶变换或小波变换等方法。

然后，在频域中选择适当的位置，将水印信息嵌入到图像中。

最后，通过逆变换将嵌入了水印的频域图像转回到空域，得到最终的水印图像。

频域水印嵌入算法的具体步骤如下：1. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括调整大小、去噪等操作，以提高水印嵌入的效果。

2. 频域变换：将预处理后的图像转换为频域表示。

傅里叶变换是最常用的频域变换方法，它将图像分解为不同频率的正弦和余弦分量。

小波变换则是一种多尺度分析的方法，可以更好地表达图像的局部特征。

3. 水印嵌入：选择适当的频域位置，将水印信息嵌入到图像中。

常用的嵌入方法包括直接替换频域系数、扩频嵌入等。

嵌入过程需要考虑到水印的可见性和鲁棒性，即水印应该能够在不影响图像质量的情况下被提取出来，并且对一些攻击如压缩、滤波等具有一定的抵抗能力。

4. 频域反变换：将嵌入了水印的频域图像通过逆变换转回到空域。

这一步骤是为了得到最终的水印图像，以便进行后续的水印提取或认证操作。

频域水印嵌入算法相比于空域水印嵌入算法具有以下优势：1. 鲁棒性更强：频域水印嵌入算法对一些常见的攻击如压缩、滤波等具有较好的抵抗能力。

这是因为频域变换将图像分解为不同频率的分量，而水印嵌入通常集中在较低频率的分量上，这使得水印更不容易受到一些常规处理的影响。

2. 隐蔽性更好：频域水印嵌入算法可以在不影响图像质量的情况下嵌入水印信息。

这是因为频域变换将图像转换为频率域表示，一些细节信息被分解到较高频率的分量中，而低频分量对人眼的感知影响较大。

因此，在低频分量上嵌入水印可以实现较好的隐蔽性。

第45卷第3期包装工程2024年2月PACKAGING ENGINEERING·193·空频域结合的多尺度扩张卷积注意力数字水印孙刘杰，刘磊（上海理工大学，上海200125）摘要：目的将深度学习应用于数字水印，在隐藏信息的同时，不断提高图像的不可见性和鲁棒性，提出一种结合空间域和频率域的多尺度扩张卷积注意力数字水印算法（SF-ACA）。

方法SF-ACA算法的网络框架包含由ACA和SFE构成的生成器、解码器2个部分组成。

其中，ACA网络中的MCA模块将3个不同扩张率的扩张卷积对载体图像以多尺度融合的方式进行特征提取，使载体图像能更有效地隐藏水印信息；SFE结合快速傅里叶卷积块，在空域和频域中通过不同大小的感受野捕获互补信息，更精准地获取水印的特征信息，增强了秘密信息的不可见性和鲁棒性。

结果本文提出的水印方法在隐藏与载体图像尺寸相等的三通道彩色图像时，PSNR值为38.81 dB，较UDH方法的PSNR值提高了7.78%。

水印图像的隐藏容量是4 096比特，该算法与UDH方法在Dropout、Gaussian噪声、JPEG攻击下，提取精度分别提升了5.38%、10.5%、1.65%，满足不可见性要求的同时实现了强鲁棒性。

结论本文方法在隐藏容量较大时，不可见性和鲁棒性都达到了较好的性能。

关键词：深度学习；水印；注意力机制；扩张卷积；傅里叶变换中图分类号：TB486；TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)03-0193-08DOI：10.19554/ki.1001-3563.2024.03.022Digital Watermarking Combining Spatial Domain and Frequency Domain Based onMulti-scale Expanded Convolutional AttentionSUN Liujie, LIU Lei(University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200125, China)ABSTRACT: The work aims to apply the deep learning to the digital watermarking and propose a digital watermarking algorithm combining spatial domain and frequency domain based on multi-scale expanded convolutional attention (SF-ACA), so as to improve the invisibility and robustness of images while concealing information. The network framework of this algorithm consisted of two parts: a generator composed of ACA and SFE and a decoder. Among them, the MCA module in the ACA network combined three dilation convolutions with varying atrous rates for feature extraction of carrier images with multi-scale fusion, so that the carrier images could conceal the watermark information more effectively. The SFE combined fast Fourier convolution blocks to capture complementary information in the spatial and frequency domains with varied widths of perceptual fields to collect the feature information of the watermark more effectively and enhance the invisibility of the secret information and robustness. According to experimental findings, the PSNR value of the proposed watermarking method was 38.81 dB which was improved by 7.78% in comparison to the UDH method while concealing a color image of equal size to the carrier image. The watermarked image had a hiding capacity of 4 096 bits, and the method improved the extraction accuracy under Dropout, Gaussian noise, and JPEG attacks by 5.38%, 10.5%, and 1.65%, respectively, meeting the requirement of invisibility and achieving strong收稿日期：2023-04-26基金项目：上海市科学技术委员会科研计划（180****2500）；上海市自然科学基金面上项目（19ZR1435900）·194·包装工程2024年2月robustness. When the hiding capacity is high, the method described in this study performs better in terms of robustness and invisibility.KEY WORDS: deep learning; watermarking; attention mechanism; expanded convolution; Fourier transformation随着大数据时代的来临，数字通信和多媒体数据日益普及，数字水印在媒体通信安全、解决数字作品的版权纠纷[1]和识别数字作品的真伪方面[2]发挥了巨大作用。

1.4各种数字水印算法近几年来数字水印技术研究取得了很大的进步，见诸于文献的水印算法很多，这里对一些典型的算法进行了分析。

1. 空间域算法数字水印直接加载在原始数据上，还可以细分为如下几种方法：(1) 最低有效位方法(LSB)这是一种典型的空间域数据隐藏算法，L.F.Tumer与R.G.VanSchyadel等先后利用此方法将特定的标记隐藏于数字音频和数字图像内。

该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息(具体取多少位，以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则)。

LSB 方法的优点是有较大的信息隐藏量，但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的，无法经受一些无损和有损的信息处理，而且如果确切地知道水印隐藏在几位LSB中，数字水印很容易被擦除或绕过。

(2) Patchwork方法及纹理块映射编码方法这两种方法都是Bender等提出的。

Patchwork是一种基于统计的数字水印，其嵌入方法是任意选择N对图像点，在增加一点亮度的同时，降低另一点的亮度值。

该算法的隐藏性较好，并且对有损的JPEG和滤波!压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且不能完全自动完成。

2.变换域算法基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷，往往采用类似扩频图像的技术来隐藏数字水印信息。

这类技术一般基于常用的图像变换，基于局部或是全部的变换，这些变换包括离散余弦变换(DCT)、小波变换(WT)、傅氏变换(FT或FFT)以及哈达马变换(Hadamardtransform)等等。

其中基于分块的DCT是最常用的变换之一，现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT的。

最早的基于分块DCT的一种数字水印技术方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进制序列信息。

选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。

DCT域水印算法原理DCT（Discrete Cosine Transform）域水印算法是一种常用的数字图像水印技术，其原理基于频域转换。

1.将图像转换为频域：首先，将原始图像转换为频域表示。

这可以通过应用离散余弦变换（DCT）来实现。

DCT将图像分解为一组基函数，这些函数是一系列正弦波，其频率范围从低频到高频。

这种变换可以提取图像中的频域特征，并将其表示为一组权重。

2.选择水印位置：在DCT域中，选择要嵌入水印的位置。

一般来说，选择低频区域是最常见的选择，因为低频系数对图像的感知质量更不敏感。

3.生成水印：生成用于嵌入的水印。

水印可以是文本、图像或其他形式的信息。

通常会对水印进行预处理，如二值化和调整大小，以便更好地嵌入到图像中。

4.嵌入水印：将水印嵌入到选定的DCT系数位置中。

这可以通过简单地将水印系数添加到原始图像的DCT系数中来实现。

注意，嵌入水印时需要注意使得DCT系数仍然满足统计特性，以保证水印嵌入后图像质量的不变。

5.反变换：将经过水印嵌入的DCT系数进行反变换，将其转换回空域表示。

这可以通过应用逆DCT变换来实现。

反变换后可以得到带有水印的图像。

6.提取水印：对带有水印的图像进行处理，从DCT系数中提取水印。

这可以通过比较原始图像和提取的图像的DCT系数来实现。

使用提取算法，可以检测到水印的存在并提取出嵌入的水印信息。

7.水印检测：根据提取到的水印信息进行水印检测。

这可以通过比较提取的水印和原始水印来实现。

通常会计算提取水印和原始水印之间的相似性度量。

如果相似性超过一些阈值，则可以认为水印检测成功。

DCT域水印算法的特点是嵌入水印后对图像的视觉质量损失较小，而且水印具有一定的鲁棒性，即使经过压缩和修改，水印仍然可以提取出来。

此外，DCT域水印算法还具有较高的安全性，水印信息很难被未经授权的用户窃取或篡改。

总结来说，DCT域水印算法通过将图像转换到频域进行处理，实现了在图像中嵌入和提取水印信息的目的。

DCT域水印算法原理DCT（Discrete Cosine Transform）是一种将信号从时域转换到频域的数学变换方法。

DCT 域水印算法利用了这个变换方法的性质，将水印嵌入到图像的DCT系数中，以实现对图像进行水印隐藏和提取的目的。

DCT是一种将图像或信号编码为频谱的变换方法，它将时域上的图像或信号转换为频域上的一组系数。

在DCT域中，图像的低频分量集中在左上角，高频分量在右下角。

因此在DCT域中，图像变得更易处理和压缩。

在嵌入过程中，首先将图像划分为若干个重叠的图像块，并对每个图像块进行DCT变换。

然后选择一些低频系数进行水印嵌入，在DCT系数中加入水印信息。

为了保证嵌入的水印不被轻易检测和移除，通常会采用一些随机化和加密的方法来加强水印的鲁棒性和安全性。

在提取过程中，同样将图像划分为重叠的图像块，并对每个图像块进行DCT变换。

然后根据嵌入时选择的低频系数，提取出水印信息。

为了增加提取的准确性和鲁棒性，通常还会采用一些模板匹配或相关性计算方法来对提取结果进行处理和判断。

1.鲁棒性：由于图像的DCT系数主要集中在低频分量上，而水印嵌入也主要集中在低频系数上，因此对图像进行一些常见的几何和信号处理操作（如缩放、旋转、加噪声等）时，水印嵌入的鲁棒性比较好。

2.安全性：由于DCT域水印算法采用了随机化和加密的方法进行水印嵌入，因此水印信息在嵌入后难以被轻易检测和移除，提高了水印的安全性。

3.容量：DCT域水印算法具有较高的水印容量，可以嵌入较大的水印信息。

然而，DCT域水印算法也存在一些问题：1.适应性差：DCT域水印算法对于一些复杂的图像场景，如纹理过于复杂或有大量细节的图像，可能会导致水印嵌入效果不理想。

2.频谱泄露：由于DCT域水印算法是一种离散的变换方法，嵌入水印后，DCT系数之间可能存在一定的相关性，导致水印信息泄露的风险。

3.嵌入容量限制：尽管DCT域水印算法具有较高的嵌入容量，但由于需要保持图像的视觉质量，嵌入容量仍然有一定的限制。

专利名称：一种图像频域数字水印方法、系统、装置及介质专利类型：发明专利
发明人：伍冠中,余翔宇,梅雨婷
申请号：CN202210061192.1
申请日：20220119
公开号：CN114529441A
公开日：
20220524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种图像频域数字水印方法、系统、装置及介质，其中方法包括：设计图像频域数字水印的嵌入与提取模型；将载体图片和水印输入水印嵌入提取自编码器后，得到带水印的第一图片，将第一图片随机加入噪声攻击后，再输入到水印嵌入提取自编码器的解码器中，得到粗提取水印；将第一图片随机选择裁剪攻击或不进行攻击，得到第二图片和标准置信度图，将第二图片输入到注意力得分器，输出注意力置信度图；将粗提取水印和注意力置信度图，在二维平面上逐像素相乘进行修正，得到最终的水印。

本发明通过注意力得分器对待提取水印的图片进行分析，减少无水印部分对真正带水印部分的影响，得到更好的提取准确率，可广泛应用于信息安全技术领域。

申请人：华南理工大学
地址：510641 广东省广州市天河区五山路381号
国籍：CN
代理机构：广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人：郑宏谋
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频域水印算法
频域水印算法是一种将水印嵌入到图像的频域中的算法。

它利用图像的傅里叶变换来将水印信息嵌入到图像的频谱中，从而实现对图像的保护和认证。

具体的频域水印算法包括以下步骤：
1. 将原始图像进行傅里叶变换，得到图像的频域表示。

2. 将水印信号进行傅里叶变换，得到水印的频域表示。

3. 将水印的频域表示嵌入到图像的频域表示中，可以通过加法、乘法或其他运算来实现。

嵌入的位置可以选择频域中的特定频率、幅度或相位等信息。

4. 对嵌入了水印的频域图像进行逆傅里叶变换，得到水印嵌入后的图像。

5. 对水印嵌入后的图像进行检测和提取。

可以通过傅里叶变换或相关算法来提取频域中的水印信息，从而判断图像是否包含水印以及提取出水印的内容。

频域水印算法的优点是可以在频域进行水印嵌入和提取，不需要像空域水印算法一样对图像进行修改，能够保持图像的视觉质量。

但由于频域水印算法对图像进行了频谱变换，可能会引入一些频谱失真，降低图像的质量。

同时，频域水印算法对图像的鲁棒性较弱，容易受到信道攻击和图像处理操作的影响。

因此，在实际应用中，需要针对具体场景和需求选择适合的频域水印算法，并结合其他技术手段来提高水印的鲁棒性和安全性。

3种频域数字水印算法的分析和比较
丁盈盈;刘真
【期刊名称】《包装工程》
【年(卷),期】2011(32)5
【摘要】阐述了离散傅里叶算法(DFT)、离散余弦算法(DCT)、离散小波变换算法(DWT)这3种常用的频域数字水印算法的原理,并分别采用不同算法对数字图像进行了水印嵌入,检测其峰值信噪比(PSNR)和相关系数(NC)的值,分析并比较了这3种算法的优缺点,证明了离散小波变换在频域算法中能够得到最好的效果。

【总页数】5页(P103-107)
【关键词】数字水印;离散傅里叶;离散余弦;离散小波
【作者】丁盈盈;刘真
【作者单位】南京林业大学
【正文语种】中文
【中图分类】TS853.6
【相关文献】
1.基于小波系数比较的改进型数字水印算法及性能分析 [J], 李修云;任艳君
2.基于Contourlet-SVD与Wavelet-SVD的数字水印算法性能比较分析 [J], 马婷;陈农田
3.基于频域的数字水印算法误差分析 [J], 刘庆;肖德贵
4.基于Contourlet与基于Wavelet数字水印算法性能比较分析 [J], 马婷
5.基于Contourlet与基于Wavelet数字水印算法性能比较分析 [J], 马婷
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基于频域线性拟合的数字水印算法
丁莹;袁源;袁道华;李炳法
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2006(23)3
【摘要】在分析了现有的抗几何攻击的水印技术的基础上,提出了一种DFT-DCT 变换域下抗几何攻击,尤其是能有效地抗旋转攻击的数字水印算法.这种算法主要的特点是:方法简单、易于实现;不需添加模板和特征值;隐藏的信息量大;应用直线拟合实现图像经旋转后的配准;除了可以有效抵抗旋转攻击,还可以抵抗裁剪,以及伴随裁剪的旋转、压缩等攻击,具有较高的鲁棒性.
【总页数】4页(P79-81,84)
【作者】丁莹;袁源;袁道华;李炳法
【作者单位】四川大学,计算机学院,四川,成都,610065;四川大学,计算机学院,四川,成都,610065;四川大学,计算机学院,四川,成都,610065;四川大学,计算机学院,四川,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.基于对角占优阵的频域数字水印算法 [J], 刘新;王英;杨国为
2.基于频域DCT特性的数字图像双水印算法 [J], 岳岩;王希常;刘江
3.一种基于VQ信息压缩的频域数字水印算法 [J], 周敬利;徐丹;余胜生;马志龙
4.基于频域的图像数字水印算法研究 [J], 张森;程秋云
5.基于频域的数字水印算法误差分析 [J], 刘庆;肖德贵
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基于混沌加密的频率域数字图像水印算法
王慧琴;李人厚;王志雄
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2002(019)001
【摘要】提出了一种基于混沌加密的频率域数字图像水印新算法.将含有版权信息的二值图像作为水印,利用混沌密码对其进行加密,水印方案具有双重的安全性.利用人类视觉系统(HVS)的特性,定义了视觉掩蔽函数,实现了水印在原始宿主图像小波域中的自适应嵌入,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.大量仿真结果证明了该算法的有效性.
【总页数】3页(P71-73)
【作者】王慧琴;李人厚;王志雄
【作者单位】西安交通大学系统工程研究所,陕西,西安,710049;西安建筑科技大学信控学院,陕西,西安,710055;西安交通大学系统工程研究所,陕西,西安,710049;西安交通大学系统工程研究所,陕西,西安,710049
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于Logistic混沌加密和DWT的数字图像水印算法 [J], 于子甲;李珺;朱文文
2.基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法 [J], 薛胜男;陈秀宏
3.基于混沌加密的一种数字图像水印算法的改进 [J], 古丽孜拉
4.基于混沌加密和离散小波变换的数字图像水印算法 [J], 郑建云
5.基于混沌加密和离散小波变换的数字图像水印算法 [J], 郑建云
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