下载文档原格式
一、水印技术概述水印技术是指在数字媒体中嵌入一些特定信息，以保护数字内容的版权和完整性。
水印技术可以分为可见水印和不可见水印，其中不可见水印更适用于数字图像和音频等领域。
本文主要介绍基于Matlab的离散小波变换（DWT）方法在数字图像中的水印嵌入与提取。
二、离散小波变换（DWT）简介离散小波变换是一种多尺度分析的方法，它可以将信号分解成不同频率成分的低频部分和高频部分。
在数字图像处理中，DWT可以对图像进行多尺度分析，将图像分解为不同尺度的子图像，使得图像的局部特征得以突出。
三、水印嵌入的步骤在Matlab中使用DWT方法进行水印嵌入的具体步骤如下：1. 读取原始图像和水印图像。
2. 对原始图像进行DWT分解，得到低频部分LL和高频部分LH、HL、HH。
3. 对水印图像进行预处理，如调整大小和灰度处理。
4. 对水印图像进行DWT分解，得到低频部分LL_w和高频部分LH_w、HL_w、HH_w。
5. 将水印信息嵌入到原始图像的DWT高频部分，可以选择直接替换部分高频系数或加减小幅度的高频系数。
6. 对修改后的DWT系数进行逆变换，得到含有水印信息的新图像。
四、水印提取的步骤在Matlab中使用DWT方法进行水印提取的具体步骤如下：1. 读取含水印的图像。
2. 对含水印图像进行DWT分解，得到低频部分LL'和高频部分LH'、HL'、HH'。
3. 对提取水印的图像进行DWT分解，得到低频部分LL_w'和高频部分LH_w'、HL_w'、HH_w'。
4. 根据嵌入水印时的处理方式，从高频部分中提取含水印信息。
5. 对提取的水印信息进行后处理，如灰度处理和大小调整。
五、实验与结果分析本文以一张数字图像为例，使用Matlab中的DWT方法进行水印嵌入和提取实验。
实验结果显示，DWT方法在水印嵌入和提取方面具有较好的鲁棒性和隐蔽性，对一定程度的噪声和攻击具有一定的抵抗能力。
论文独创性声明本人所呈交的论文，是指导教师的指导下，独立进行研究和开发工作所取得的成果。
除文中已特别加以注明引用的内容外，论文中不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并致谢。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
特此声明。
论文作者（签名）：20 年月日摘要随着计算机网络的迅速发展，包括数字图像在内的数字媒体得到了广泛的应用，数字媒体的数据逐渐成为人们获取信息的重要来源，但随之而来出现了一系列如随意复制、编辑、非法传播数字图像的信息安全问题，数字媒体的版权保护问题变的日益突出，数字图像水印技术由此应用而生，已成为信息安全领域的一个研究热点。
本文比较系统地研究了数字水印技术在静止图像中的应用问题。
首先介绍了数字水印技术的发展背景，然后对数字水印的原理、特点、分类、典型算法、应用领域以及评价标准等等进行了简要的分析。
其次，本文主要是针对目前现有数字图像水印算法实现过程比较复杂，其中重点讨论关于DCT的数字图像水印技术的嵌入，提取和水印的攻击测试等。
最后对数字图像水印的特征进行分析总结。
最终通过Matlab这一工具来实现其具体的过程。
通过实验对比分析得到该种算法具有一定的可行性以及较好的鲁棒性。
关键词：数字图像水印，信息安全，DCT算法，Matlab.AbstractWith the rapid development of computer network, digital media, including digital image has been widely used, digital media data gradually become an important source of obtaining information, but there's a series of such as free to copy, edit, illegal dissemination of digital image information security, copyright protection of digital media has become increasingly outstanding, digital image watermarking technology and the application, has become a research hotspot in the field of information security.This paper systematically studies the problems of the application of digital watermarking in still images. It first introduces the development background of digital watermarking, then the principle, characteristics, classification, application of digital watermarking field of typical algorithms, as well as the evaluation criteria and so on were analyzed briefly.Secondly, this paper is mainly aimed at the existing digital image watermarking algorithm is a complicated process, which focused on the digital image watermarking technology about DCT embedding, extraction, as well as the watermark attack test etc.. Finally on the digital image watermarking characteristics were analyzed and summarized. Finally through the tool of Matlab to realize the specific process. Through comparative analysis of the experiment of the algorithm is feasible,and better robustness.Key words: Digital image watermarking, Information security, DCT algorithm, Matlab.目录1 绪论 (1)2 数字图像水印技术 (3)2.1数字图像水印技术的历史及国内外发展现状 (3)2.2数字图像水印的分类和基本特征 (6)2.3数字图像水印的一般模型 (7)2.4数字图像水印的常见算法 (8)2.5数字图像水印技术的应用 (11)3 MATLAB简介 (14)3.1MATLAB简介 (14)3.2MATLAB在数字图像水印中的应用 (14)3.2.1数字图像水印技术 (15)3.2.2图像分析处理 (15)3.3在数字图像水印实现中主要函数 (16)3.3.1图像显示,读取和输出 (16)3.3.2变换频函数 (16)3.3.3攻击函数 (16)3.3.4比较两图像相似度函数 (17)4 数字图像水印攻击分析和评价标准 (18)4.1影响性能的因素 (18)4.2数字图像水印的常见攻击 (18)5 数字图像水印的设计 (21)5.1离散余弦叶变换 (21)5.2离散余弦变换水印嵌入算法及其框图 (23)5.3离散余弦变换水印提取算法及其框图 (25)5.4水印的攻击测试程序与结果 (28)5.4.1不同噪声攻击测试 (28)5.4.2JPEG压缩攻击测试 (30)5.4.3高斯低通滤波攻击 (31)5.4.4其他攻击测试 (31)5.5实验结果分析 (33)致谢 (38)参考文献 (39)附录 (40)1 绪论随着Internet的普及，信息媒体的数字化为信息的存取提供了极大的便利性，同时也显著提高了信息表达的效率和准确性；数据的交换和传输变成了一个相对简单的过程，人们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电子设备可以方便、迅速地将数字信息传输到任何地方。
摘要：数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来在国内外引起了人们极大的兴趣。
但是由于数字水印技术涉及到的知识面比较广，即使是专业人员有时也感到力不从心，那么如何选择一种有效的编程工具便成为一个亟待解决的问题。
本文从数字水印技术本身的特点、一般模型和典型算法出发，简要地介绍了一种可以快速上手的高效的实用语言——Matlab。
最后,作者给出一个用Matlab实现数字水印实例。
关键词：数字水印Matlab Visual C++6.0 DWT DCT1 引言作为传统加密系统的有效补充办法，从1993年Caronni正式提出数字水印到现在短短几年里，无论是在国内还是在国外对数字水印的研究都引起了人们极大的关注。
但数字水印技术的发展还很不成熟，应用也处于初级阶段。
在我国，知识产权问题是一个敏感的话题，只有深入开展数字水印技术的研究，尽快制定我国的版权保护水印标准，才能使我们在未来可能的国际知识产权纠纷中取得主动权。
那么掌握高效的工具，便成为一个必须解决的问题。
本文就针对数字水印本身的特点，介绍了一种高效的实用工具——MATLAB。
2 数字水印技术2.1 数字水印技术的复杂性数字水印技术涉及到通信理论、编码理论、噪声理论、视听觉感知理论、扩频技术（Spre ad Spectrum）、信号处理(Signal Processing ) 技术、数字图像处理(Digital Image Processing)技术、多媒体(Multimedia)技术、模式识别(Pattern Reorganization)技术、算法设计(Algorithm Design)等理论，用到经典的DFT（Discrete Fourier Transf orm）、DCT(Discrete Cosine Transform)变换和近代最先进的数学工具----小波(Wa velet)。
数字水印又是一个横跨计算机科学、生理学、密码学、数字、数字通信等多门学科，并与I nternet的发展密切相关的交叉科学。
小波变换的数字水印算法及其matlab实现1. 概述数字水印技术是信息安全领域的重要研究方向之一，在数字水印技术中，小波变换被广泛应用于数字图像的隐写和水印嵌入。
小波变换是一种时域和频域综合分析的数学工具，它具有多分辨率分析的特点，因此适用于数字水印的隐藏和提取。
2. 小波变换的数字水印算法小波变换的数字水印算法包括水印嵌入和水印提取两个部分。
在水印嵌入部分，首先将原始图像进行小波变换，然后将水印信息嵌入到小波系数中，最后进行逆小波变换得到带有水印的图像。
在水印提取部分，首先对带有水印的图像进行小波变换，然后提取小波系数中的水印信息，最后还原出原始的水印信息。
3. 小波变换的数字水印算法的matlab实现假设我们要对一幅图像进行数字水印嵌入和提取，我们可以使用matlab工具进行实现。
我们可以利用matlab中的小波变换函数对图像进行小波变换，得到小波系数。
我们可以将水印信息以一定的规则嵌入到小波系数中，得到带有水印的小波系数。
利用matlab中的逆小波变换函数将带有水印的小波系数还原成具有水印的图像。
在水印提取部分，我们同样可以利用matlab中的小波变换函数对带有水印的图像进行小波变换，得到小波系数，然后提取出小波系数中的水印信息，最后还原出原始的水印信息。
4. 结论小波变换的数字水印算法是一种具有较高安全性和鲁棒性的数字水印算法，它广泛应用于数字图像的隐写和水印嵌入中。
利用matlab工具实现小波变换的数字水印算法不仅可以加快开发的速度，还可以便于算法的验证和分析。
希望本文可以对小波变换的数字水印算法及其matlab实现有所帮助。
5. 参考文献[1] Cox I J, Miller M L, Bloom J A, et al. Digital Watermarking: Princi-ples Practices. Morgan Kaufmann,2001.[2] 刘昆, 李煜,王裴,等.一种新的基于小波变换的数字图像不可见水印算法[J].计算机应用与软件,2005,22(6):42-44.数字水印技术是一种在数字媒体中隐藏信息的技术，旨在保护作品的版权、完整性、认证及追踪，同时又不会对原始媒体造成太大的修改，因此在当前的数字化信息传输和存储领域具有广泛的应用。
数字水印作为一门新的学科，自 1993 年 Tirkel 等人正式提出到现在十几年里, 国内外对数字水印的研究都引起了极大的关注，从最初的版权保护, 已扩展到多媒体技术, 广播监听， in-ternet 等多个领域.数字水印是永久镶嵌在其他数据( 主要指宿主数据) 中具有可鉴别性的数字信号或数字模式，其存在不能影响宿主数据的正常使用.为了使数字水印技术达到一定的设计要求，当前水印数据一般应具备不可感知性（imperceptible) 、鲁棒性（Robust）、可证明性、自恢复性和安全保密性等特点。
在数字水印技术中, 水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾.理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形。
然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现，实际应用往往只偏重其中的一个方面.如果是为了隐蔽通信，数据量显然是最重要的, 由于通信方式极为隐蔽，遭遇敌方篡改攻击的可能性很小，因而对鲁棒性要求较为不高。
但对保证数据安全来说，情况恰恰相反, 各种保密的数据随时面临着被盗取和篡改的危险, 对鲁棒性的要求很高, 而对隐藏数据量的要求则居于次要地位。
典型的数字水印系统至少包含两个组成部分— - 水印嵌入单元和水印检测与提取单元.将水印信息进行预处理后加入到载体中，称为嵌入。
从水印化数据中提取出水印信息或者检测水印信息的存在性称为水印的提取和检测.数字水印算法主要是指水印的嵌入算法, 而提取算法往往被看成是嵌入算法的逆变换。
当前典型的嵌入算法主要被分为空间域水印算法和变换域水印算法。
DCT 变换域算法是数字水印算法的典型代表, 也是数字水印中较为常用的一种稳健的算法。
其算法思想是选择二值化灰度图像作为水印信息，根据水印图像的二值性来选择不同的嵌入系数, 并将载体图像（原始图像）进行8×8 的分块，再将灰度载体图像( 原始图像）进行DCT变换.然后，将数字水印信息的灰度值直接植入到载体灰度图像的DCT 变换域中, 实现水印的嵌入。
基于小波变换的数字水印与matlab的实现摘要：通过对数字水印的原理和算法的分析，了解信息隐藏的实现手段与效果。
在信息加载和提取过程中，突破传统的加密技术，用更具专业性的检测手段来保护专属的信息产权。
本文利用了水印良好的鲁棒性和不可感知性，致力于对图像的处理，通过实验与测试证实了数字水印可以达到理想的效果，并且运用恰当的算法可以更加简化操作的复杂性。
在此之外，数字水印还可以应用于声音，视频等领域。
其技术手段的实现的更加完善化会带来其更加广阔的应用前景。
关键字：数字水印；信息隐藏；MATLAB;水印检测与提取；JPEG压缩；1 数字水印技术简介1.1数字水印的发展背景随着数字技术和Internet网络的发展，各种形式的多媒体数字作品(图像、视频、音频等)纷纷以网络形式发表，然而数字作品的便利性和不安全性是并存的，它可以低成本、高速度地被复制和传播，而这些特性也容易被盗版者所利用。
因而，采用多种手段对数字作品进行保护、对侵权者进行惩罚己经成为十分迫切的工作。
数字水印技术的研究就是在这种应用要求下迅速发展起来的。
数字水印(digital watermarking)技术也称为数字指纹技术，它将具有特定意义的水印标记不可感知地嵌入到被保护的数字产品中，在产生版权纠纷时，通过相应的算法提取该水印，用以证明作者对该数字产品的所有权，并可作为鉴证、起诉非法侵权的证据。
数字水印技术基本上应当满足隐蔽性、安全性、鲁棒性和水印容量等几个方面的要求。
研究数字水印技术的最初目的是用于保护数字产品的版权，但随着研究的进一步深入，它在信息安全保护领域的应用越来越广泛，并在广播检测、图像认证、盗版跟踪、数字签名、交易水印、拷贝控制、标题与注释等各个领域产生了许多新的用途。
数字水印从正式提出到现在虽然时间不长，但它与传统的密码学相比有明显的优越性，为解决版权保护和内容完整性认证、来源认证、篡改认证、网上发行、用户跟踪等一系列问题提供了一个崭新的研究方向，因此它在数字产品的知识产权保护、商务交易中的票据防伪、声像数据的隐藏标识和篡改提示、隐蔽通信及其对抗等方面具有十分广阔的应用前景。
1.2数字水印的特点（1）鲁棒性：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。
可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数／模与模／数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等（2）隐蔽性：在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，且不易被察觉。
（3）隐藏位置的安全性：水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。
在数字水印技术中，水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾。
从主观上讲，理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形。
然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现，不过这并不会影响数字水印技术的应用，因为实际应用一般只偏重其中的一个方面。
如果是为了隐蔽通信，数据量显然是最重要的，由于通信方式极为隐蔽，遭遇敌方篡改攻击的可能性很小，因而对鲁棒性要求不高。
但对保证数据安全来说，情况恰恰相反，此时，隐藏数据量的要求居于次要地位，各种保密的数据随时面临着被盗取和被纂改的危险，所以鲁棒性是十分重要的。
1.3 数字水印技术的基本原理数字水印的基本原理是将作为标识数据的水印信息嵌入到被保护的宿主数据中，使得水印在宿主数据中不可感知并且足够安全。
通常的水印算法包括三个基本方面：水印的生成、嵌入和提取，并会涉及到水印的选择、水印的验证、基于视觉特性的水印等几项关键技术。
(1)水印的生成水印信号分为无意义水印信号和有意义水印信号两种。
无意义水印信号的产生通常基于伪随机数发生器或混沌系统，产生的水印信号往往需要进一步的变换以适应水印嵌入算法的需要。
有意义水印信号包括二值图像、灰度图像和彩色图像等。
有意义的图像可以直接作为水印嵌入到载体数据中，但是为了增强水印的安全性，一般需要先对水印进行加密预处理，处理的方法包括使用实随机序列进行扩频、对水印信号进行位分解、利用图像的置乱对水印进行预处理等。
数字水印生成过程的一般流程如图1所示。
图1 数字水印生成过程一般流程图(2)水印的嵌入水印的嵌入从数字通信的角度看，可以理解为在一个宽带的信道上用扩频通信技术一个窄带信号，会涉及到嵌入的方法、嵌入的位置、嵌入的信息量等问题。
数字水印嵌入过程的一般流程图如图2所示。
生成水印信息图2数字水印嵌入过程流程图(3)水印的提取与检测水印的提取与检测是一个在有噪信道中弱信号的检测问题，最终目的在于判断水印信号是否存在或把水印提取出来。
在对提取的水印和原始的水印进行判断和检测的过程中，可以通过输出一个0—1决策来判断水印有无。
水印提取与检测过程的一般流程图如图3所示。
图3 数字水印提取检测过程一般流程图1．4数字水印技术的划分(1)按特性划分数字水印的特性可以将数字水印分为鲁棒数字水印和脆弱数字水印两类。
(2)按水印所附载的媒体划分按水印所附载的媒体，我们可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格水印等。
(3)按检测过程划分按水印的检测过程可以将数字水印划分为明文水印和盲水印。
(4)按内容划分按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。
(5)按用途划分不同的应用需求造就了不同的水印技术。
按水印的用途，我们可以将数字水印划分为票据防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印。
(6)按水印隐藏的位置划分按数字水印的隐藏位置，我们可以将其划分为时(空)域数字水印、频域数字水印、时／频域数字水印和时间／尺度域数字水印。
1.5数字水印算法的分类数字水印算法可以分为空间域数字水印算法和变换域数字水印算法两大类。
空间域数字水印算法就是通过改变某些像素的灰度将要隐藏的信息嵌入到其中，把数字水印直接加载到数据上。
这种方法具有算法简单、容易实现、信息隐藏量大和计算速度快等优点，并且许多算法在提取水印和验证水印存在时都不需要原始图像，但通常因为抵抗图像的几何形变、噪声和图像压缩的能力较差而具有较差的鲁棒性。
空间域数字水印的经典算法包括：（1）LSB算法(最低有效位法)，（2）Patchwork方法；（3）纹理映射编码方法；（4）文档结构微调方法等。
变换域数字水印算法是当前数字水印技术领域研究的热点。
它是基于图像的变换利用一个信号可以掩盖另一个较弱的信号这种频率掩盖现象在频域变换中嵌入水印，这些常见变换包括：（1）离散余弦变换(DCT);（2）小波变换(WT);（3）傅氏变换(Fr或FFr);（4）哈达马变换等。
1.6影响水印性能的因素(1) 嵌入信息的数量:嵌入的信息量越多，水印的鲁棒性就越低(2) 水印嵌入强度:在水印嵌入强度和水印可感知性之间有一个均衡。
高鲁棒性需要更强的嵌入，这反过来增大了水印的可感知性。
(3)数据的大小和种类:通常数据的尺寸大小对嵌入水印的鲁棒性有直接的影响。
(4)秘密信息(如密钥):尽管秘密信息的数量对水印的可感知性，鲁棒性没有直接的影响，但在系统安全性方面充当了重要的角色。
密钥空间要足够大，从而使穷举搜索攻击不可行。
考虑这些上述因素，评价水印方法必须在各种不同的测试图像之中进行测试。
此外，为了得到在统计上有效的结果，必须使用不同的密钥和改变水印的强度来对水印系统进行评价。
1.7数字水印技术的攻击问题(1) 简单攻击通常是指普通的图像处理，例如对图像线性和非线性的滤波、有损压缩、图像增强、量化、加噪等。
简单攻击不能识别或分离水印，只可以使水印削弱或删除。
(2) 同步攻击这种攻击通常指几何攻击，如旋转、剪切、平移、二次抽样、缩放等操作。
这种几何攻击实际上并没有去除图像中的水印，但它改变了提取水印所必须的位置信息，使得水印虽然存在，但不能被提取或检测。
(3)伪造攻击这种攻击指试图去伪造原始数据或伪造水印后的数据。
(4)去除水印攻击这种攻击是指通过分析水印后的数据，估计出原始数据或水印数据，从而将水印从水印后的数据中分离出来。
通常采用的方法有:共谋攻击、去噪、特殊的非线性滤波等。
2 小波变换概述2．1小波变换“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。
所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。
与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节小波变换分成两大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波变换 (CWT)。
两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。
从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点：(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)(2)小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性(3)小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口)(4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法)2．2二维小波变换算法讨论当二维空间是可分离的情况下，很容易把一维多分辨率分析推广到二维。
说得具体点就是，二维小波分解算法是：一幅数字化的图像经常可以用一个2维矩阵A表示（经过某种变换），然后行进行一维小波分解，得到新的矩阵B，B由A的水平方向低频，水平方向高频部分组成，再对列进行一位小波分解，得到新的矩阵C，C由B的垂直方向低频，垂直方向高频部分组成，即C由四部分组成：LL（原图像的水平分量低频，垂直方向低频部分），HL（原图像的水平分量高频，垂直方向低频部分），LH（原图像的水平分量低频，垂直方向高频部分），HH（原图像的水平分量高频，垂直方向高频部分）。
为了形象地描绘二维小波分解后的分量，可以见下图：图 3-1图像二维小波分解后的分量其中，LL代表近似部分，HL代表水平细节，LH代表垂直细节，HH代表对角细节。
对于二维小波重构，可以按照分解的逆过程来实现：利用一维小波重构算法先对列重构，再对行重构，就能得到原图像。
2．3常见的小波变换水印算法(1) Barni算法此算法是由 Mauro Barni, Franco Bartolini, Vito Capellini,Alessandro Lippi和Alessandro Piva提出的，算法使用了一般的线性叠加方法。
水印长度由原图像的大小决定，如果原图像的大小为M×N，则Nw=3*M/2*N/ 2，这里Nw表示水印的长度。
