一种基于DCT的鲁棒性数字水印算法

一种鲁棒的数字水印算法龚成清【摘要】数字水印是信息隐藏和版权保护的有效手段。

针对一般数字水印算法的视觉性和鲁棒性无法兼顾的问题，对JPEG 2000的图像格式提出了一种自适应的盲水印算法。

算法使用m+n位的线性反馈移位寄存器对水印图像进行移位置乱，然后利用JPEG 2000图像的特点，对原始图像进行小波变换处理后选择低频子带进行水印的嵌入，在量化处理的同时完成了水印的嵌入，提高了水印嵌入的速度。

根据LSFR的性质，算法对水印进行有效地检测和移位复原，实现了水印的盲提取。

实验表明，该算法具有良好的视觉性和抵抗攻击的鲁棒性。

%Digital watermarking is an effective means of information hiding and copyright protection. For general digital watermarking algorithm can not balance the visuality and robustness,this paper proposes a robust blind watermarking algorithm of JPEG2000 images.It designes a Linear Shift Feedback Register of m+n bits to scramble the watermark image,then choses the low frequency which is processed after the wavelet transform to embed the watermark bit.It completes the watermark embedding with the quantification processing.It improves the watermark embedding speed. According to the nature of LSFR, the watermark is detected and to be shifted to restore the watermark image.So it achieves blind watermark extraction.Experiments show that, the algorithm has a good visuality and robustness.【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】6页(P10-15)【关键词】水印;量化;移位;鲁棒性【作者】龚成清【作者单位】广东女子职业技术学院应用设计系，广州 511450【正文语种】中文【中图分类】TP391.9数字水印技术广泛用于图像、视频和音频作品中的信息隐藏和版权保护。

DCT域图像水印技术1数字水印技术的概念和特点数字水印（Digital Watermark）技术是将与多媒体内容相关或不相关的一些标示信息直接嵌入多媒体内容当中，但不影响原内容的使用价值，并不容易被人的知觉系统觉察或注意到。

通过这些隐藏在多媒体内容中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者，或者是否真实完整。

数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。

作为数字水印技术基本上具有下面几个方面的特点：安全性：数字水印的信息应是安全的，难以篡改或伪造，同时，应当有较低的误检测率，当原内容发生变化时，数字水印应当发生变化，从而可以检测原始数据的变更；当然数字水印同样对重复添加有有强的抵抗性隐蔽性：数字水印应是不可知觉的，而且应不影响被保护数据的正常使用；不会降质；鲁棒性：是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持部分完整性并能被准确鉴别。

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。

主要用于版权保护的数字水印易损水印（Fragile Watermarking），主要用于完整性保护，这种水印同样是在内容数据中嵌入不可见的信息。

当内容发生改变时，这些水印信息会发生相应的改变，从而可以鉴定原始数据是否被篡改。

水印容量：嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息，或购买者的序列号，这样有利于解决版权纠纷，保护数字产权合法拥有者的利益。

尤其是隐蔽通信领域的特殊性，对水印的容量需求很大。

2 基于DCT域的图像数字水印技术离散余弦变换（Discrete Cosine Transform）属于正交变换图像编码方法中的一种。

正交变换图像编码始于1968年。

当时安德鲁斯（Andrews）等人发现大多数自然图像的高频分量相对幅度较低，可完全舍弃或者只用少数码字编码，提出不对图像本身编码，只对其二维傅立叶（DFT）系数进行编码和传输。

但DFT 是一种正交变换，运算量很大，常常使实时处理发生困难，第二年他们就用Walsh-Hadamard变换（WHT）取代DFT可以使运算量明显减少，这是因为WHT 变换只有加减法而无需乘法。

基于BEMD和DCT的图像数字水印算法作者：赵松杰张亚博宣龙健来源：《现代电子技术》2013年第17期摘要：数字水印是解决数字产品版权问题的一个有效手段，不可见性和鲁棒性是数字水印的关键。

为了平衡数字水印的不可见性和鲁棒性，提出了一种基于二维经验模式分解和离散余弦变换的图像数字水印算法。

对原图像做BEMD分解，获得其相应的若干固有模态函数（IMF）和一个余项（Residue），对分解的最后一个固有模态函数进行离散余弦变换，将水印信息嵌入到图像在DCT域的中频分量。

实验结果表明，该算法具有较好的不可见性和抗攻击的鲁棒性。

关键词：数字水印；二维经验模式分解；离散余弦变换；抗攻击鲁棒性中图分类号： TN911.72⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）17⁃0059⁃030 引言随着因特网的迅速发展，多媒体安全和数字版权变得越来越重要。

数字水印技术作为一种能够解决多媒体数据的无版权复制和重新分配问题的可行性方案[1]，在算法设计上除了应当具有良好的不可见性和安全性外，还应该能够对一般的信号处理甚至恶意攻击具有较强的鲁棒性。

目前，水印算法基本可以分为两类[2]：空（时）域算法和变换域算法。

空域算法的主要代表有LSB算法，变换域算法较流行的如基于离散Fourier变换、基于离散余弦变换、基于离散小波变换等。

根据数字水印的特性，本文提出了一种基于BEMD和DCT的数字水印嵌入算法，先将原始图像进行BEMD分解，然后对分解得到的一个固有模态函数进行二维DCT分解，再把水印嵌入到DCT域中，在保证不可见性的基础上，还具有较强的抗攻击能力。

1 算法的基本原理1.1 二维经验模式分解（BEMD）方法EMD方法是由NASA的Norden E Huang等人在1998年提出的一种全新的分析非平稳、非线性信号的方法[3]，通过分解得到的IMF必须满足两个条件：在整个数据序列上，信号极值点的数目和零点数目必须相等，或者最多相差不能超过一个；在任一时间点上，局部极大值包络和局部极小值包络构成的包络均值为零。

一种基于DCT和SVD的防篡改视频水印算法袁世杰;陆剑锋;袁文强;张善卿【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2017(037)001【摘要】为了解决视频内容被篡改的问题,提出了一种防字幕篡改的数字视频水印算法.在算法中引入结构张量对字幕区域进行定位和处理,达到排除字幕背景干扰的目的.考虑到算法的鲁棒性,在水印嵌入过程引入奇异值分解(SVD).首先将视频解码到I帧的亮度(Y)通道;然后将其分块并进行离散余弦变换(DCT)、SVD分解;最后将水印信息嵌入到其中某些SVD分解系数上.实验结果表明,当文字的篡改面积大于15%时能检测出篡改字幕.在不可见性方面,每段视频嵌入水印前后的PSNR均超过44 dB;在鲁棒性方面,受攻击后水印提取正确率在90%以上,具有着较好的不可见性和较强的鲁棒性.【总页数】6页(P51-56)【作者】袁世杰;陆剑锋;袁文强;张善卿【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种基于DCT和SVD的音频水印算法 [J], 朱宪花;雷敏;杨榆;王国鑫2.一种基于多级DCT和SVD的鲁棒数字水印算法 [J], 曲长波;阎妍3.一种自适应的DCT-SVD域视频水印算法 [J], 王晓旭;费耀平;李敏4.基于 DWT-DCT-SVD 的鲁棒盲视频水印算法 [J], 陈玉麟;梁栋;张成;鲍文霞5.一种基于最优块的DWT-DCT-SVD的图像数字水印算法 [J], 黄根岭;刘成;黄海于因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法数字水印技术是一种保护数字媒体作品的方法，其中最常用的是视频数字水印技术。

基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的视频数字水印算法是目前应用较广的两种方法。

下文将分别介绍它们的原理和特点。

一、基于DCT域的视频数字水印算法DCT是一种广泛应用于音频和视频编码的一维变换方法，同时也可用于图像压缩和加密。

在基于DCT的数字水印中，水印信息通常嵌入在视频的低频系数中，因为低频系数对于视频质量的影响较小，使得水印影响恢复的难度也随之增大。

具体实现方式为，在进行DCT变换后，将一部分低频系数修改成水印信息。

这部分低频系数也称作“水印区域”，可以根据水印强度、嵌入率等参数进行调整。

水印的提取便是将水印区域解码并恢复出原始水印。

该方法的优点是隐藏在低频区域的水印不容易被注意到，且强度适中时不会对视频质量产生太大影响。

不足之处是对于经过编辑或压缩后的视频，该水印可能难以恢复或不可用。

二、基于DWT域的视频数字水印算法DWT是一种多维矩阵变换，能够在一定程度上减少信号中冗余信息，并可实现数字水印的嵌入和提取。

相比DCT，DWT 能够更好地处理图像或视频中的边缘和细节。

在基于DWT的数字水印中，水印信息被嵌入到视频的高频系数中，因为高频系数对视频质量的影响较小，同样也增加了水印提取的难度。

具体实现方式为，在进行DWT变换后，将一部分高频系数修改成水印信息，这部分高频系数也称作“水印区域”。

水印区域的位置由DWT的分解层数、水印大小、嵌入率等参数决定。

提取水印时，需要使用同样的分解层数和水印大小等参数。

与基于DCT的水印算法相比，基于DWT的算法更具抗压缩能力，并且能够适应图像或视频的不同尺寸和分辨率，但也存在一定的弱点。

例如，在不同空间域的DWT子带中，水印的韧性也会不同，这需要在具体实现中进行优化和调整。

总之，基于DCT的水印算法更适用于一些对视频质量要求不高的应用场景，例如版权保护等，而基于DWT的算法则更适用于对视频质量和韧性都有较高要求的应用场景。