周　亮　紀(jì)秀輝

[摘要]首先介紹數(shù)字水印技術(shù)及其特征，對基于空間域、變換域等幾類典型的數(shù)字水印算法進(jìn)行分析比較。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字水印算法空間域變換域

中圖分類號：TP3文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1671-7597(2009)0610081-01

一、引言

數(shù)字水印，屬于信息隱藏技術(shù)，與鈔票水印相類似。它是將信息(水印)隱藏于數(shù)字化媒體(靜止圖像、語音、視頻等)中，從而實現(xiàn)隱藏傳輸、存儲、標(biāo)注、身份識別、版權(quán)保護(hù)等功能。一方面，它可以被用來證明原創(chuàng)作者對其作品的所有權(quán)，作為鑒定、起訴非法侵權(quán)的證據(jù)；另一方面，作者還可以通過對其數(shù)字產(chǎn)品中的水印進(jìn)行探測和分析來實現(xiàn)對作品的動態(tài)跟蹤，從而保證其作品的完整可靠性。

二、數(shù)字水印技術(shù)及特征

數(shù)字水印(Digital Watermark)技術(shù)是在多媒體數(shù)據(jù)(如圖像、音頻、視頻信號等)中添加某些標(biāo)識所有權(quán)信息而不影響原數(shù)據(jù)的視聽效果，并且這些數(shù)字信息可以部分或全部從混合數(shù)據(jù)中恢復(fù)出來，以達(dá)到版權(quán)保護(hù)等作用。它為解決版權(quán)保護(hù)等問題提供了一種潛在的有效解決方法。一般地，數(shù)字水印應(yīng)具有如下的特性：(1)安全性：指將水印信息藏于目標(biāo)數(shù)據(jù)的內(nèi)容之中，而非文件頭等處，防止因格式變換而遭到破壞。(2)魯棒性：數(shù)字水印信息不能因為宿主信息的改動而輕易受到損害。(3)透明性；數(shù)字水印信息不能嚴(yán)重影響宿主信息的有效性。(4)不可感知性：指隱蔽載體與原始宿主具有一致的特性，不能產(chǎn)生可感知的數(shù)據(jù)變化。如具有一致的統(tǒng)計噪聲分布等，以便使非法攔截者無法判斷是否有隱蔽信息的存在。(5)自恢復(fù)性。自恢復(fù)性是指帶水印的圖像在經(jīng)過一些操作或變換發(fā)生破壞后，能自動恢復(fù)隱藏信號，而恢復(fù)過程不需要宿主信號參與。

三、典型的數(shù)字水印算法

(一)空間域水印算法

該類典型算法主要包括Schynde1算法、Patchwork算法等。

Schynde1算法是第一篇在重要會議上發(fā)表的關(guān)于數(shù)字水印的文章，文中闡明了一些關(guān)于水印的重要概念和魯棒水印檢測的通用方法(相關(guān)性檢測方法)，此算法首先把二維水印信號按像素點逐一插入到原始圖像像素值的最低有效位(LSB：Least SignifieantBits)，所以這種算法也被稱為LSB算法。由于水印信號被安排在了最低位上，它是不可見的，但是基于同樣的原因，它可以輕易地被移去，因此也是不穩(wěn)健的。

Patchwork是一種基于改變圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)計特性的方法。該算法首先隨機選取N對像素點。然后通過增加像素對中一個點的亮度值，而相應(yīng)降低另一個點的亮度值來隱藏信息。為增強水印的魯棒性，還可以把像素對擴展為小塊的區(qū)域，通過增加一個區(qū)域中所有像素點的亮度值而相應(yīng)減少對應(yīng)區(qū)域的亮度值來隱藏信息。該算法具有不易察覺性，并且對于有損壓縮(JPEG)和一些惡意攻擊具有抵抗力。但是該算法的前提條件是對圖像有特殊的要求，并且對幾何處理十分敏感，嵌入信息量有限。

(二)變換域水印算法

變換域算法在內(nèi)嵌數(shù)據(jù)前先對多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行某種可逆的數(shù)學(xué)變換，然后用某種規(guī)則按水印的指示對變換域的系數(shù)進(jìn)行修改，再進(jìn)行逆變換得到加水印的多媒體數(shù)據(jù)。這些變換包括DCT、DFT、DWT等正交變換。變換域水印算法在頻率域?qū)崿F(xiàn)水印信號疊加，并借鑒擴頻通訊等技術(shù)對水印信號進(jìn)行有效的編碼，從而提高了透明性和魯棒性，同時還適當(dāng)利用濾波技術(shù)對水印信號引入的高頻噪聲進(jìn)行消除，從而增加了對低頻濾波的抵抗力。

1、DFT變換域的水印算法

傅里葉變換是一種經(jīng)典而有效的數(shù)學(xué)工具，DFT域的算法有利于實現(xiàn)水印的仿射不變性，而且可以利用變換后的相位信息嵌入水印。O.Runnaith提出了兩種DFT域的水印算法。一種是將水印嵌入到DFT系數(shù)的相位信息中，其依據(jù)是Hayers的結(jié)論“從圖像可理解性的角度，相位信息比幅度信息更重要”。另外一種算法實現(xiàn)了水印的平移、旋轉(zhuǎn)和尺度拉伸不變性。但DFT域的方法計算比較復(fù)雜，效率較低，而且與國際壓縮標(biāo)準(zhǔn)不兼容，限制了它的應(yīng)用。

2、DCT變換域的水印算法

離散余弦變換(Discrete Cosine Transform)簡稱DCT，任何連續(xù)的是對稱函數(shù)的博立葉變換值含有余弦項，因此余弦變換域博立葉變換一樣有明確的物理意義。DCT變換避免了博立葉變換中的復(fù)數(shù)運算，它是基于實數(shù)的正交變換。DCT變換矩陣的基向量很近似于Toeplitz矩陣的特征向量，而Toeplitz矩陣又體現(xiàn)了人類語言及圖像信號的相關(guān)性，故DCT常常被視為是對語言和圖像信號的準(zhǔn)最佳變換，同時DCT算法較易于在數(shù)字信號處理器中快速實現(xiàn)，因此它目前在圖像編碼中占有重要的地位，成為一系列有關(guān)圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)(JPEG、MPEG、H.261等)的主要環(huán)節(jié)。

3、DWT變換域的水印算法

DWT域方法由于DWT良好的空間一頻率分解特性(更符合日HVS的特點)而有十分良好的前景。此外，由于MPEG4及JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)的公布，小波已成為其核心技術(shù)，基于小波域的水印算法也越來越多，現(xiàn)在人們對小波的熱情，就像當(dāng)初在JPEG中提倡使用DCT一樣。在小波域嵌入水印的原因是：可以防止由于JPEG2000有損壓縮而造成的水印消除；可以利用信源編碼領(lǐng)域?qū)D像失真的可見性研究成果來控制水印的嵌入位置和強度：可以實現(xiàn)在壓縮域直接嵌入水印。此外，利用小波多分辨分析可以更好地控制水印在宿主圖像中的分布，更好地解決魯棒性和不可見性之間的矛盾。

(三)壓縮域算法

基于JPEG、MPEG標(biāo)準(zhǔn)的壓縮域數(shù)字水印系統(tǒng)可節(jié)省大量的完全解碼和重新編碼過程，在數(shù)字電視廣播及VOD(Video on Demand)中有很大的實用價值。相應(yīng)地，水印檢測與提取也可直接在壓縮域數(shù)據(jù)中進(jìn)行。雖然MPEG-2數(shù)據(jù)流語法允許把用戶數(shù)據(jù)加到數(shù)據(jù)流中，但是這種方案并不適合數(shù)字水印技術(shù)，因為用戶數(shù)據(jù)可以簡單地從數(shù)據(jù)流中去掉，同時，在MPEG-2編碼視頻數(shù)據(jù)流中增加用戶數(shù)據(jù)會加大位率，使之不適于固定帶寬的應(yīng)用。所以，關(guān)鍵是如何把水印信號加到數(shù)據(jù)信號中，即加入到表示視頻幀的數(shù)據(jù)流中。

(四)NEO算法

該算法由NEC實驗室的COX等人提出，該算法在數(shù)字水印算法中占有重要地位，其實現(xiàn)方法是，首先以密鑰為種子來產(chǎn)生偽隨機序列，該序列具有高斯N(0，1)分布，密鑰一般由作者的標(biāo)識碼和圖像的哈希值組成，其次對圖像做DCT變換，最后用偽隨機高斯序列來調(diào)制(疊加)該圖像除直流(DC)分量外的1000個最大的DCT系數(shù)。該算法具有較強的魯棒性、安全性、透明性等。

另外還有生理模型算法，這種算法主要是利用視覺模型與其它算法相結(jié)合，還有基于JPEG、MPEG標(biāo)準(zhǔn)的壓縮域算法，不僅節(jié)省了大量的完全解碼和重新編碼過程，而且在數(shù)字電視廣播及VOD(Video on Demand)中有很大的使用價值，不足之處是該算法人工實驗花費高。

四、各類數(shù)字水印算法的分析比較

從這些算法可以看到，無論是空間域水印算法，還是變換域水印算法，在選取與確定水印信號嵌入位置時，多數(shù)方法都用到偽隨即序列。通常，所選取的圖像系數(shù)個數(shù)要遠(yuǎn)大于要嵌入信號的長度，這樣可以重復(fù)嵌入水印信號并增強魯棒性，由上述介紹可以看出，嵌入域的選擇對水印的魯棒性影響很大。

一般的說，空間域算法運算量小，嵌入的信息量較大，而且隱蔽性好，但是，空間域算法對于一些攻擊方法比如：加噪聲、JPEG壓縮、濾波和縮放重采樣、亮度增強和對比度增強之類的魯棒性較差，但優(yōu)點是當(dāng)圖像被限幅或變換后，水印信號容易恢復(fù)，這在變換域水印算法中是沒有的，在DCT域中也是如此。在DCT域中嵌入水印信號位置很重要，往往決定水印信號的恢復(fù)與提取。

變換域數(shù)字水印算法往往將水印信息通過圖像的某種可逆變換分散到整個圖像之中，因此可以獲得很高的魯棒性。但缺點是需要較多的計算資源，而且在全局變換中，水印信息嵌入強度與圖像局部區(qū)域的特性不相適應(yīng)使得難以采用固體的視覺模型。采用小波變換可以較好的使水印信息適于圖像的局部特性，這是因為小波變換同時具有空間與時間的局部支撐性。

五、結(jié)束語

綜上所述，數(shù)字水印算法正在不斷的發(fā)展和前進(jìn)中日益完善，但是仍然存在許多不足，具有更加深入的發(fā)展空間，這就需要我們在不斷的學(xué)習(xí)和探索中尋找具有更好性能的新算法。