关于DCT域水印技术的论文

DCT域水印技术摘要：数字水印技术近年来得到了较大的发展，基于变换域的水印技术是目前研究的热点。

数字水印是利用数字作品中普遍存在的冗余数据和随机性，把标识版权的水印信息嵌入到数字作品中，从而可以起到保护数字作品的版权或其完整性的一种技术。

本文主要介绍了基于DCT域水印的技术研究。

关键词：DCT；水印；1.引言数字水印是通过数字技术在数字产品上实现的。

数字水印是1994年提出的一种新型信息防伪技术，其基本思想是在数字图像、音频和视频等多媒体信息产品中嵌入秘密的信息以便保护数字产品的版权或证明产品的真实可靠性等。

目前，数字水印技术已成为多媒体信息安全研究领域发展最快的热点技术，它的应用主要涉及数字知识产权保护、电子商务等。

2.数字水印概述数字水印技术，是指在数字化的数据化的内容中嵌入不明显的记号。

被嵌入的记号通常是不可见或不可察觉的，但是通过一些计算操作可以被监测或提取。

水印与原数据紧密结合并隐藏在其中，成为不可分离的一部分。

数字水印不仅要实现有效地版权保护，而且加入水印后的图像必须与原始图像具有同样的应用价值。

因此，数字图像的内嵌水印有以下特点：○1透明性：水印后图像不能有视觉质量的下降，与原始图像对比，很难发现二者的区别；○2鲁棒性：加入图像的水印必须承受施加于图像的变换操作，不会因变换处理而丢失，水印信息经检验提取后应清晰可辨；○3安全性：数字水印应该能抵抗各种蓄意攻击，必须能够唯一的标识原始图像的相关信息，任何第三方都不能伪造他人的水印图像。

3.数字水印分类数字水印技术可以从不同的应用角度进行分类，而各种类型的水印之间，是即有联系又有区别的，各种分类方法并不是孤立的，而是相互重叠的。

最常见的分类方法包括以下几类：(1)可见水印与不可见水印(2)脆弱水印与鲁棒水印(3)空域水印和频域水印(4)非盲水印和盲水印(5)私有水印和公开水印(6)对称水印和非对称水印(7)有意义水印和无意义水印4. DCT变换DCT是数字图像处理以及信号处理常用的一种正交变换，具有压缩比高、误码率小、信息集中能力和计算复杂性综合效果较好等优点，是图像编码的核心技术之一。

DCT变换的基本思路是将图像分解为8×8的子块或16×16的子块，并对每一个子块进行单独的DCT变换，然后对变换结果进行量化、编码。

随着子块尺寸的增加，算法的复杂度急剧上升，因此，实用中通常采用8×8的子块进行变换，但采用较大的子块可以明显减少图像分块效应。

在图像压缩中，一般把图像分解为8 X 8的子块，然后对每一个子块进行DCT变换、量化，并对量化后的数据进行Huffman编码。

DCT变换可以消除图像的空间冗余，Huffman 编码可以消除图像的信息熵冗余。

4.DCT变换的原理二维离散余弦反变换公式定义为：实际的图像压缩中，DCT变换的方块尺寸的选择与要求的图像质量、压缩比及实现的复杂度有关。

若要求高的压缩比，则方块应选择大一些；若减小计算的复杂程度，则要求方块小一些。

实际应用时通常折中取方块大小为8x 8，在DCT和IDCT的变换式中，S(x，y)为空域函数，是图像的像素值，S(u，v) 为变换域(频域)函数，是经DCT变换后的系数值，当N=8时有DCT变换是一种线性正交变换，变换核各矢量间单位正交。

二维DCT变换可分解为行列方向的两次一维DCT变换。

DCT变换计算量适中，性能优于DFT等其他变换，去相关压缩能力接近KLT最佳变换，故在数据压缩领域有广泛应用。

现行的图像视频标准多是对8x8数据块进行DCT操作。

5. DCT 变换的系数特点DCT是变换域中的经典技术，目前图像视频数据压缩标准中多采用DCT变换。

JPEG 为有损压缩，是基于DCT去除图像的空间冗余度，利用DCT性质进行压缩域视频合成的。

DCT变换前后的信号熵和能量不变。

DCT变换后的能量集中到为数不多的低频系数中去。

DC分量是直流分量，是DCT系数矩阵中数值最大的。

它代表了图像背景的平均值，即图像亮度值。

AC分量是交流分量，分为低、中、高三个频带。

其中交流分量的低频系数分布在矩阵的左上角，是三个频带中系数值较大的区域，集中了图像大部分能量。

中频、高频依次向外分布。

在DCT域中，通常将水印嵌入到AC分量上，特别是中频系数上。

该方法具有较大的嵌入容量，能更好地隐藏水印信号且不易产生块效应，但是Ac系数的振幅较小，也就意味着可以改变的绝对值较小。

有学者提出在DC分量上嵌入水印，具有更强的鲁棒性。

这种方法中，DC系数振幅较大而且比AC稳健性更强；但是嵌入的容量小且容易产生块效应。

所以在讨论水印的嵌入位置的同时，应结合人类视觉HVS掩蔽特性。

考虑在AC交流系数中嵌入水印信息，则应该将信息嵌入在斟像的OCT中频系数中。

图像在DCT变换后图像主要能量集中在少数低频系数中，纹理和边缘信息集中在中低频系数。

如果在低频嵌入水印，即使图像发生一些失真，但只要主要部分保留(视觉质量不降低)，那么嵌入信息也不会丢失，这样可以保证水印有很好的鲁棒型。

但人眼对低频系数敏感，低频系数的轻微改变会引起察觉，低频系数的改变对图像视觉上的影响远大于高频系数，故考虑到水印的不可见性，不应对水印低频系数作较大改变。

另外，人眼对DCT的高频系数不敏感，这虽有利于水印嵌入的不可见性，但是高频系数接近零值，在滤波和有损压缩时容易丢失，鲁棒性不是很好。

如JPEG压缩是在图像质量下降不明显的前提下获得的较高的压缩比，保留的恰好是对人眼视觉重要的低频系数，而将大部分高频系数量化为零。

JPEG对低频系数不敏感，对高频系数敏感，将信息嵌入高频中可能造成数据丢失。

权衡低频和高频的影响，多数研究算法是将信息嵌入在图像DCT域的中频系数中。

在DCT变换域嵌入信息时，嵌入位置要考虑以下因素：(1)低频系数集中了图像信号的大部分能量，对图像较为重要，因此嵌入水印具有足够的鲁棒性。

由于人眼对低频信号非常敏感，在低频加入过大的水印信息不能保证其不可见性，但只要选择信息量小，对低频系数改变不大的水印信号即可。

而且低频系数通常具有较大的值，信息嵌入后对图像的影响小，有利于保证不可见性。

(2)直流系数代表了块的平均亮度，对直流系数的改变易引起块效应(blockeffects)，对图像的主管质量产生明显影响；但DC系数振幅较大，较AC 系数具有更大的感觉容量。

(3)根据人眼的频域特性，人眼对图像上不同空间频率具有不同灵敏度，对中频响应较高，而对高频响应较低。

本文拟采用对原始图像首先进行DCT分块处理，以增强水印系统的鲁棒性和不可见性。

6. DCT 域数字水印的基本算法DCT变换把空域信号变换到频域中一个DC分量和一系列的AC分量，其中， DC分量表示平均亮度，AC分量集中了原图像块的主要能量。

在JPEG压缩时，首先抛弃的就是AC分量中的高频成分，因此，所有把水印信号嵌入中低频部分的算法一般都具有较好的抗JPEG压缩、抗缩放重采样性。

算法的基本步骤是：（１）对每个IB 块分别做DCT变换，即DCT（IB），得到IB（u，v）.（２）在DCT域中确定水印嵌入位置。

为了提高水印的透明性和鲁棒性， DCT中频系数进行添加水印，这是因为：（ａ）系数低频部分集中了图像信号的大部分能量，是DCT系数矩阵巾最重要的部分，在此添加水印易出现图像失真；（ｂ）高频部分又是各种图像处理最容易去除的部分，在此添加水印很容易被破坏掉。

其次，在每个IB（u，v）块中选取１个中频系数及在Zig-Zag排序中相邻的６个系数，因为根据HVS径向频率彩的排列图，在12<w<20区域所对应的DCT变换系数中嵌入水印信息既能够保证水印的鲁棒性又能够满足其透明性。

设在第k块中选取的１个中频系数是XE(i+3,j+3),则其相邻的６个系数为：X K (i+6,j),XK(i+5,j+1),XK(i+4,j+2),XK(i+2,j+4),XK(i+1,J+5),XK(I,j+6)。

（３）水印嵌入。

为了保证透明性和鲁棒性的良好平衡，本文通过采用部分修改中频系数的方法，将水印信息嵌入到每块选中的系数中。

水印嵌入的具体做法：1）计算XK(i+3,j+3)相邻的6个系数的均值2）利用如下公式进行水印嵌入课程总结信息隐藏也称作数据隐藏(Data Hiding)，是集多学科理论与技术于一身的新兴技术领域。

信息隐藏技术主要是指将特定的信息嵌入数字化宿主信息(如文本，数字化的声音、图像、视频信号等)中，信息隐藏的目的不在于限制正常的信息存取和访问，而在于保证隐藏的信息不引起监控者的注意和重视，从而减少被攻击的可能性，在此基础上再使用密码术来加强隐藏信息的安全性，因此信息隐藏比信息加密更为安全。

应该注意到，密码术和信息隐藏技术不是互相矛盾、互相竞争的技术，而是相互补充的技术，他们的区别在于应用的场合不同，对算法的要求不同，但可能在实际应用中需要互相配合。

信息隐藏主要分为隐密技术和水印技术。

隐密技术，又称为密写术，就是将秘密信息嵌入到看上去很普通的信息中进行传送，以防第三方检测出秘密信息。

水印技术，就是将具有可鉴别的特定意义的标记(水印)永久镶嵌在宿主数据中，并且不会影响宿主数据的可用性。

水印技术主要用于版权保护以及拷贝控制和操作跟踪。

信息之所以能够隐藏在多媒体数据中是因为：一是多媒体信息本身存在很大的冗余性。

从信息论的角度看，未压缩的多媒体信息的编码效率是很低的，所以将这些秘密信息嵌入到多媒体信息中进行秘密传送是完全可行的，并不会影响多媒体信息本身的传送和使用。

二是人眼或人耳本身对某些信息都有一定的掩蔽效应，比如：人眼对灰度的分辨率只有几十个灰度级，对边缘附近的信息不敏感。

利用人的这些特点，可以很好地将信息隐藏而不被察觉。

正是有了这两点，才有了信息隐藏技术。

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