基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應用畢業(yè)設計

基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應用基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應用基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應用畢業(yè)設計論文基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應用 畢業(yè)設計中文摘要基于DCT域的數(shù)字水印算法研究與應用摘要：隨著計算機和網(wǎng)絡技術(shù)的普及，數(shù)字產(chǎn)品的保密性及版權(quán)保護等問題逐漸凸顯出來，這使得數(shù)字水印技術(shù)成為熱點問題。本論文研究的是基于離散余弦變換（DiscreteCosineTransformation）域的數(shù)字水印的嵌入與提取問題。文中首先闡述了DCT域數(shù)字水印嵌入與提取的基本思路與方法，然后運用MATLAB軟件實現(xiàn)了可見水印與不可見水印的嵌入與提取，并對兩種水印分別進行了抗攻擊性測試，包括壓縮攻擊、加噪聲攻擊、旋轉(zhuǎn)攻擊等。提取結(jié)果與測試結(jié)果達到了預期的要求。最后還分別從嵌入方法、輸出結(jié)果、提取方法等方面比較了可見水印與不可見水印的同異。關(guān)鍵詞：數(shù)字水印離散余弦變換嵌入提取魯棒性 畢業(yè)設計英文摘要TitleDigitalWatermarkingAlgorithmResearchandApplicationBasedonTheDCTDomainAbstractWiththepopularizationofcomputerandnetworktechnology,digitalproductprivacyandcopyrightprotection,whichmakesgraduallyhighlighteddigitalwatermarkingtechnologytobecomeahotissue.DigitalwatermarkingembeddingandextractingproblembasedontheDCTdomainhasbeenresearchedinthispaper.Firstly,thispaperexpoundsthebasicideaandmethodofdigitalwatermarkandextractionbasedontheDCTdomain.AndthenthevisibleandnotvisiblewatermarkingembeddingandextractingarerealizedbyusingMATLABsoftware.Lastlythetwowatermarksseparatelycarriedontheresistancetoattack,includingcompressiontestattackandnoiseaddingattack,whirlingattack,etc.Expectedresultshavebeenachieved.Finally,thevisibleandnotvisiblewatermarkinghavebeencomparedseparatelyfromembeddingmethod,outputandextractionmethod.Keywords：digitalwatermarkDCTdomainwatermarkextractionrobustness目次緒論1課題的研究現(xiàn)狀及熱點問題1數(shù)字水印的關(guān)鍵技術(shù)及應用2本文的主要研究內(nèi)容5數(shù)字水印的基本原理6DCT域數(shù)字水印嵌入原理6DCT域數(shù)字水印提取原理6本章小結(jié)7數(shù)字水印的嵌入設計7DCT域數(shù)字水印嵌入流程7水印嵌入的結(jié)果8本章小結(jié)11數(shù)字水印的提取設計12DCT域數(shù)字水印提取流程12水印提取的結(jié)果13本章小結(jié)15魯棒性分析16抗噪聲測試16抗壓縮測試20本章小結(jié)21結(jié)論22參考文獻23致謝25附錄A26附錄B281緒論1.1課題的研究現(xiàn)狀及熱點問題隨著計算機的普及，許多傳統(tǒng)媒體內(nèi)容都向數(shù)字化轉(zhuǎn)變，并且在電子商務中即將占據(jù)巨大市場份額，如mp3的網(wǎng)上銷售，數(shù)字影院的大力推行，網(wǎng)上圖片、電子書籍銷售等等，在無線領(lǐng)域，隨著移動網(wǎng)絡由第二代到第三代的演變，移動用戶將能方便快速的訪問因特網(wǎng)上數(shù)字媒體內(nèi)容，基于有線或無線網(wǎng)絡的數(shù)字媒體內(nèi)容的應用即將是信息時代新的傳統(tǒng)。但是，數(shù)字媒體內(nèi)容的安全問題成了瓶頸問題，一度制約著信息化進程。為了有效地解決信息安全和版權(quán)保護等問題,近年來提出了加解密、數(shù)字簽名、數(shù)字指紋、數(shù)字水印等多種技術(shù)。其中數(shù)字水印是20世紀90年代出現(xiàn)的一門嶄新的技術(shù),它通過在數(shù)字產(chǎn)品中嵌入水印信息來確定數(shù)字產(chǎn)品的所有權(quán)或檢驗數(shù)字內(nèi)容的原始性[1]。它彌補了加解密技術(shù)不能對解密后的數(shù)據(jù)提供進一步保護的不足,彌補了數(shù)字簽名不能在原始數(shù)據(jù)中一次性嵌入大量信息的弱點,彌補了數(shù)字指紋僅能給出版權(quán)破壞者信息的局限[2]。國際上一些成立了專門的機構(gòu)，如拷貝保護技術(shù)工作組（CPTWG,CopyProtectionTechniqueWorkingGroup）從1995年開始致力于基于DVD的視頻版權(quán)保護研究，安全數(shù)字音樂創(chuàng)始（SDMI,SecureDigitalMusicInitiative）從1999年開始研究音頻的版權(quán)版護，數(shù)字水印是其中的核心關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字水?。―igitalWatermarking）是往多媒體數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、視頻信號等，中添加某些數(shù)字信息（水?。┒挥绊懺瓟?shù)據(jù)的視聽效果，此處我們只討論人們普遍關(guān)心的不可見水印，并且這些數(shù)字信息可以部分或全部從混合數(shù)據(jù)中恢復出來，以達到版權(quán)保護等作用。一般地，數(shù)字水印應具有如下的特性：安全性，即嵌入在宿主數(shù)據(jù)中的水印是不可刪除的，且能夠提供完全的版權(quán)證據(jù)。魯棒性，即水印對有意或無意的圖像操作與失真具有一定的抵抗力，以及不可覺察性，水印對人的感覺器官應是不可覺察的，或者說是透明的。保真性，即加入水印后，并不會損害原來的媒體內(nèi)容價值[3]。水印算法識別被嵌入到保護對象中的所有者的有關(guān)信息，如注冊的用戶號碼、產(chǎn)品標志或有意義的文字等，并能在需要的時候?qū)⑵涮崛〕鰜?，用來判別對象是否受到保護，并能夠監(jiān)視被保護數(shù)據(jù)的傳播、真?zhèn)舞b別以及非法拷貝控制等，這實際上是發(fā)展水印技術(shù)的基本動力。盡管版權(quán)保護是發(fā)展數(shù)字水印技術(shù)最重要的原動力，事實上人們還發(fā)現(xiàn)數(shù)字水印還具有其它的一些如真?zhèn)舞b別、秘密通信、標志隱含等重要應用。數(shù)字水印技術(shù)與古老的信息隱藏和數(shù)據(jù)加密技術(shù)關(guān)系非常密切，這些技術(shù)的發(fā)展以及融合為今后信息技術(shù)的發(fā)展提供必不可少的安全手段。1.2數(shù)字水印的關(guān)鍵技術(shù)及應用1、從技術(shù)上講，目前的數(shù)字水印算法可以分成兩類：空域水印算法和頻域（變換域）水印算法。在檢測水印時，也要首先對信號作相應的數(shù)學變換，然后通過相關(guān)運算檢測水印[4][5]?？沼蛩惴▽⑺⌒畔⒅苯盈B加到圖像的空間域上的算法叫空域算法。水印在空域算法中,考慮到人類視覺特性,在載體圖像變化較平穩(wěn)處不隱藏或少隱藏水印信號,而在圖像較復雜處隱藏水印信號。它的優(yōu)點在于對載體影響很小,計算速度較快,隱藏的信息較多,且適合多種媒體。缺點是魯棒性較差,抗幾何變形,噪聲和有損壓縮等常見信號處理能力較差。但這一特點可用于嵌入脆弱水印?？沼虻牡湫退惴?最低有效位算法(LSB)水印算法和Patchwork水印算法[6]。變換域算法等借鑒擴頻通信技術(shù)[7],把水印擴展到很多頻率段上,每個頻率段上的水印信息都小到不可檢測的程度。檢測時,可以把這些水印信息集中起來,得到一個較高能量的輸出；水印信息應嵌入到載體數(shù)據(jù)中對人的感覺最重要的部分(如頻域的低頻部分)；水印信號應由具有高斯分布的隨機實數(shù)序列組成。在變換域內(nèi)實現(xiàn)擴頻相對容易,而且容易利用人類視覺特性,實現(xiàn)自適應嵌入。與空域算法相比,變換域水印有如下優(yōu)點:a、變換域水印算法通常有很好的魯棒性；b、變換域上嵌入的水印能量可以分布到空域的所有像素上,有利于水印(其中x=0,1,2…N-1)（公式2）其中a(u)由下式定義：（公式3）注：x為空域點的順序，f(x)為圖像的空域值，u為變換域點的順序，C(u)為變換域的值，a(u)為系數(shù)，N為采樣點數(shù)。b、二維DCT由下式定義：(其中u,v=0,1…N-1)（公式4）(其中x,y=0,1…N-1)（公式5）注：x、y為空域點坐標位置，f(x,y)為空域點的值，u、v為變換域坐標位置，C(u,v)為變換域值，a(u)、a(v)為系數(shù)，N為采樣點數(shù)。（2）水印的生成常用的數(shù)字水印一般具有兩種形式:一種是用密鑰生成的偽隨機序列,具有良好的統(tǒng)計特性；另一種是可識別的有意義的圖案或文字。但后者數(shù)據(jù)冗余太大,且易被攻擊者預測,一般用二值圖像,使用灰度圖像則數(shù)據(jù)量太大,需預處理[14]。下面是一些水印信號生成的方法:a、偽隨機序列的生成以個人信息作為種子,采用一般隨機序列產(chǎn)生的方法,來生成偽隨機序列。這樣的隨機序列有可能被偽造。而利用混沌電路以初值作為密鑰,產(chǎn)生的確定的,類似隨機的,非相關(guān)的,可再生的混沌序列,既非周期又不收斂,而且對初始值有極敏感的依賴性?；煦绾瘮?shù)還具有伸長和折回的性質(zhì),故具有不可預測性。例如用Logistic方程等產(chǎn)生的序列。b、水印置亂水印信號在嵌入前采用某種變換,改變每個像素的空間位置,即消除像素的空間相關(guān)性。置亂后的水印能更均勻地分布于載體中,可提高水印的魯棒性,同時使水印的保密性更強。c、灰度水印壓縮。水印嵌入的討論在實際應用中,圖像經(jīng)過二維DCT變換之后,DC直流分量及AC交流分量的中頻部分集中了圖像的大部分能量[15]。人眼視覺系統(tǒng)對DCT系數(shù)的低頻部分也相對敏感。因此一般來說,不能使低頻部分有大的改變；另一方面,高頻系數(shù)在JPEG壓縮中將受到很大的影響。所以,一般將水印加入DCT系數(shù)的中頻部分[16]。另外，DCT變換處理起來速度較慢，在實際應用中會受到一些限制，所以最好采用一種DCT的快速算法進行處理。為了提高魯棒性，應對帶嵌入的水印在嵌入之前進行相應的預處理，例如先將帶嵌入的水印之亂，再將其嵌入，以提高其抗攻擊性。又如，確保在一些有意或無意的攻擊下，2個位置DCT系數(shù)大小關(guān)系不會改變，當2個DCT系數(shù)的差值較小時,做增大處理；同時,當引起圖像降質(zhì)問題的差值較大時，做減小處理[17]。在DCT域嵌入水印后，進行反變換，即可輸出嵌入了水印的圖像。1.3本文的主要研究內(nèi)容本文主要完成以下內(nèi)容：第一章介紹數(shù)字水印的基本內(nèi)容，基本原理，發(fā)展歷程，現(xiàn)階段的發(fā)展狀況，以及未來的發(fā)展方向，介紹離散余弦變換的基本思想與方法。第二章提出實現(xiàn)課題所要求任務的基本框圖，明確各模塊的基本功能及所要完成的任務。第三章提出基于DCT域數(shù)字水印嵌入的一般流程，編寫程序?qū)崿F(xiàn)水印的嵌入，并對隱性和顯性水印的嵌入結(jié)果進行對比分析。第四章提出基于DCT域數(shù)字水印提取的一般流程，編寫程序?qū)崿F(xiàn)隱性和顯性水印的提取，并對隱性和顯性水印的提取結(jié)果進行對比分析。第五章對本課題所實現(xiàn)的數(shù)字水印進行魯棒性測試，并對測試結(jié)果進行討論。第六章給出畢業(yè)設計過程中所得到結(jié)論。2數(shù)字水印的基本原理2.1DCT域數(shù)字水印嵌入原理嵌入可見水印的原理框圖如圖嵌入可見水印的原理框圖如圖1所示。首先對原圖像進行預處理，將預處理的結(jié)果進行DCT變換，與此同時，將水印圖像進行DCT變換，并將變換的結(jié)果進行預處理。然后，將水印圖像的變換域的值疊加到原圖像的變換域的指定頻段，可見水印與不可見水印的嵌入位置的選擇不同。之后再進行DCT反變換，即可輸出一幅嵌入可見水印后的圖像。其中預處理部分不是必須的，對原圖像進行預處理的目的是提高處理速度，對水印圖像的預處理是提高水印的保密性。且預處理的位置也不是固定的，對水印圖像的預處理如果放在DCT變換之后，則對變換域進行置亂，如果放在DCT變換之前，則是對水印圖像的空域進行置亂。圖1可見水印嵌入的原理框圖原圖像預處理（進行縮放）水印圖像預處理（置亂）DCT變換DCT域疊加嵌入DCT變換DCT反變換2.2DCT域數(shù)字水印提取原理水印提取的原理框圖如圖2所示，首先將嵌入水印后的圖像進行離散余弦變換，與此同時將原圖像也進行離散余弦變換，然后將兩幅圖像變換后輸出的DCT域的結(jié)果進行相減，此時相減后得到的結(jié)果需要進行位置調(diào)整才能在經(jīng)過后面的反變換后輸出正常的水印圖像。例如如果嵌入時選擇的是中低頻嵌入，即嵌入不可見水印，那么相當于是把水印圖像DCT域的整體放在了原圖像中低頻以上的區(qū)域，這樣，相減后水印圖像的DCT域不是從零頻開始的，而是從中低頻開始向后延續(xù)的，所以需要經(jīng)過位置調(diào)整將相減后的結(jié)果調(diào)整至從零頻開始。圖2提取數(shù)字水印的原理框圖嵌入水印的圖像原圖像DCT變換DCT域相減提取DCT變換DCT反變換位置調(diào)整2.3本章小結(jié)本章簡述了基于本章簡述了基于DCT域數(shù)字水印的基本原理，包括水印嵌入原理與水印提取原理。同時提出了基于DCT域數(shù)字水印的原理框圖，包括嵌入原理框圖和提取原理框圖。3數(shù)字水印的嵌入設計3.1DCT域數(shù)字水印嵌入流程將原圖像與帶嵌入圖像變?yōu)榛叶葓D像完成一行疊加？對灰度圖像進行DCT變換在原圖像DCT域的指定位置按每行從左到右的順序?qū)⑺〉腄CT域的值疊加上去換行完成所有行列疊加？結(jié)束是開始否否是圖3可見水印嵌入流程圖圖3是數(shù)字水印嵌入的流程圖。程序開始后首先將原圖像與水印圖像進行灰度處理，這是因為彩色圖像的空域所對應是三個二維數(shù)組，每一個二維數(shù)組對應于彩色圖像一個基色，而經(jīng)過灰度處理后的圖像只有一個二維數(shù)組，這樣就避免了對彩色圖像的三個基色分別進行討論，后續(xù)只需對單一的灰度圖像的一個二維數(shù)組進行處理。之后對兩幅灰度圖像進行離散余弦變換，將水印圖像的DCT域的值按照先行后列的順序疊加到原圖像的DCT域，此時完成水印的嵌入。當然，在完成嵌入后還要進行離散余弦反變換，輸出嵌入水印后的圖像的空域值，繼而輸出一幅嵌入了水印后的圖像。3.2水印嵌入的結(jié)果3.2.1不可見水印嵌入不可見水印的嵌入算法如圖4與圖5所示。根據(jù)人眼對不同頻率光的敏感程度不同的特點，同時考慮到圖像壓縮后對高頻分量的影響較大這個因素，選擇人眼較不敏感的中低頻段進行水印嵌入，而沒有選擇人眼同樣不敏感的中高頻段和高頻段，這樣既保證了水印的不可見性，同時還避免了在圖像壓縮時對水印的損傷。另外，在中低頻嵌入時，嵌入起點的選擇也能使水印帶有一定的保密性，因為只有嵌入者才知道水印是從哪一頻率點開始嵌入的，所以也就只有潛入者才能知道該從哪一頻率點開始提取水印。首先按照圖4所示的方法進行預嵌入，將水印DCT域的值保存在一個全零的數(shù)組的中低頻段，該全零數(shù)組的大小要與原圖像的DCT域的大小相同。在保存時，當遇到既不是行尾也不是列尾元素時，按照先行后列的順序進行保存。如果是全零數(shù)組行尾，則在執(zhí)行換行動作后，指向全零數(shù)組下一行的行首繼續(xù)保存。當執(zhí)行到水印圖像DCT域的最后一個元素時保存結(jié)束。在正式嵌入時如圖5所示，只需將已經(jīng)包含了水印DCT域信息的數(shù)組直接疊加到原圖像的DCT域即可。圖6是經(jīng)灰度處理后的原圖像，圖7是水印圖像，圖8是嵌入了不可見水印后的圖像。3.2.2可見水印嵌入不可見水印的嵌入算法如圖9與圖10所示。由于人眼對低頻分量的光較為敏感，所以選擇低頻段進行水印嵌入。在嵌入時，首先按照圖9所示的方法進行預嵌入，將水印DCT域的值保存在一個全零的數(shù)組的低頻段，該全零數(shù)組的大小要與原圖像的DCT域的大小相同。在保存時，當遇到既不是行尾也不是列尾元素時，按照先行后列的順序進行保存。如果是全零數(shù)組行尾，則在執(zhí)行換行動作后，指向全零數(shù)組下一行的行首繼續(xù)保存。當執(zhí)行到水印圖像DCT域的最后一個元素時保存結(jié)束。在正式嵌入時如圖10所示，只需將已經(jīng)包含了水印DCT域信息的數(shù)組直接疊加到原圖像的DCT域即可?？梢娝〉那度虢Y(jié)果如圖11所示。圖9不可見水印的預嵌入+=c包含水印DCT域信息的數(shù)組b水印DCT域的值a全零數(shù)組+= a原圖像DCT域的值 b包含水印DCT域信息的數(shù)組 c水印嵌入后的圖像圖10不可見水印的預嵌入3.2.3嵌入所得結(jié)果對比在完成上述不可見與可見水印的嵌入后，對比圖8和圖11可以明顯的看出不可見水印與可見水印的區(qū)別。在圖8所示的嵌入不可見水印后的結(jié)果中，看不出水印圖像，而在圖11所示的嵌入可見水印后的結(jié)果中可以明顯的看到水印圖像。另外，對比圖6與圖8可以看到，嵌入不可見水印后的圖像與原圖像無明顯區(qū)別，這是由于經(jīng)過離散余弦變換后，原圖像的能量集中到了幾個低頻分量系數(shù)上，中低頻以上的頻段所包含的圖像能量較少，而在嵌入不可見水印時，正是在原圖像的中低頻分量疊加水印圖像的DCT域值，所以對含有原圖像較多信息的低頻區(qū)域的影響不大。3.3本章小結(jié)本章首先敘述了基于DCT域數(shù)字水印嵌入的一般原理，其中對不可見和可見水印的嵌入原理分別進行了說明。然后給出了基于DCT域水印嵌入的一般流程。最后，在前面的基礎(chǔ)上，完成了不可見與可見水印的嵌入，并對結(jié)果進行了分析說明。圖11嵌入可見水印后的圖像4數(shù)字水印的提取設計4.1DCT域數(shù)字水印提取流程提取數(shù)字水印的流程圖如圖12所示。程序開始執(zhí)行后，首先讀取嵌入水印后的圖像與原圖像。讀取成功之后對兩者進行灰度變換，使兩幅圖像成為簡單的灰度圖像，然后對灰度圖像進行離散余弦變換，得到兩幅灰度圖像所對應的變換域的值。將嵌入水印后的圖像的DCT域的值減去原圖像的DCT域的值，相減后得到的是水印圖像所對應的DCT域的值，但此時得出的水印圖像的DCT域的值可能并不是從零頻開始向后延續(xù)的，所以需要進行相應的位置調(diào)整，才能輸出正常的水印圖像。將調(diào)整后的結(jié)果進行DCT反變換，得到空域上的水印圖像。其中位置調(diào)整這一步不是必需的，如果水印不是從零頻開始嵌入的，那么在提取時需要進行相應的位置調(diào)整。假如水印就是從零頻開始嵌入的，那么相減提取后的結(jié)果也是從零頻開始的，這樣就不再需要進行位置調(diào)整。用嵌入水印圖像的DCT域的值減去原圖像的DCT域的值開始讀取嵌入水印后的圖像與原圖像將相減后的結(jié)果調(diào)整到從零頻開始對調(diào)整后的結(jié)果進行DCT反變換對灰度圖像進行DCT將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像結(jié)束圖12提取水印流程圖可見水印的提取算法示意圖如圖16所示，在嵌入可見水印后的圖像的DCT域上減去原圖像的DCT域的值，等到的是水印圖像的DCT域的值。為了說明方便，圖16的水印圖像是從零頻開始的，如果相減后的結(jié)果是從低頻開始的，那么如前所述要進行相應的位置調(diào)整。圖17是提取出的水印圖像。4.2.3提取所得結(jié)果對比不可見水與印可見水印的提取結(jié)果如圖15和圖17所示。圖15是不可見水印的提取結(jié)果，在提取過程中，為了使水印圖像顯示清晰，提取時使用了中值濾波，并對圖像進行了銳化。在圖15所提取得到的水印圖像中，圖像有一些模糊，這是由于經(jīng)過離散余弦變換后，原圖像能量的大部分都集中到了低頻分量的幾個系數(shù)上，中低頻及以上的分量包含的能量較少，這時在往中低頻疊加水印信息，對原圖像的影響較大。另外，在后續(xù)存儲嵌入水印后的圖像時有一步四舍五入的過程，這樣當頻域相減提取水印時，由于原圖像中低頻段本身所包含的能量就較少，加上四舍五入造成的誤差，導致相減后的頻域值與水印圖像的頻域值出現(xiàn)偏差。而在圖17看到的一幅提取出的清晰水印，這是因為可見水印嵌入到了能量較為集中的低頻段，再往上疊加水印信息對原圖像的頻域影響不大，即使在存儲時進行四舍五入，也不會造成相對于原圖像的誤差，所以嵌入可見水印后的圖像頻域與原圖像頻域相減后，可以提取出清晰的水印圖像。圖17中水印圖像底色的變化是由于MATLAB軟件中imshow函數(shù)的顯示范圍所致，但這并不影響結(jié)果。4.3本章小結(jié)本章首先敘述了基于DCT域數(shù)字水印提取的一般原理，其中對不可見水印和可見水印的提取原理分別進行了說明。然后給出了基于DCT域水印提取的一般流程。最后，在前面的基礎(chǔ)上，完成了不可見與可見水印的提取，同時對結(jié)果進行了對比和分析，并對影響提取結(jié)果的因素進行了分析。5魯棒性分析數(shù)字水印的魯棒性是指在經(jīng)歷多種無意或有意的信號處理過程后，數(shù)字水印仍能保持部分完整性并能被準確鑒別。可能的信號處理過程包括信道噪聲及有損壓縮編碼等[18]。5.1抗噪聲測試噪聲是信號處理中不可避免的負面因素，圖像處理作為數(shù)字信號處理的一種，也必須考慮噪聲所帶來的負面影響。大量的實驗研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字圖像受離散的脈沖、椒鹽噪聲和零均值的高斯噪聲的影響較嚴重。本文中的抗噪聲測試主要從椒鹽噪聲，高斯噪聲這兩種圖像處理中最常見的噪聲來研究[19]。圖18是抗噪聲測試的系統(tǒng)框圖。經(jīng)過嵌入程序處理后，水印被嵌入到原圖像中，然后對嵌入了水印的圖像加入噪聲，之后再從加入了噪聲的圖像中提取水印。嵌入水印后的圖像 加入噪聲 提取水印圖18噪聲測試的系統(tǒng)框圖5.1.1椒鹽噪聲測試椒鹽噪聲主要是由于自然界中存在的干擾源引起的，在進行椒鹽噪聲測試時，運用了MATLAB圖像工具箱中的imnoise函數(shù)，函數(shù)格式為imnoise(I,'salt&pepper',d)，其中d是參數(shù)，d的選擇如表格1所示。輕度噪聲的參數(shù)一律選為0.02，模擬受到一般噪聲影響的情況；重度噪聲測試時的參數(shù)d取為0.25，模擬受到嚴重噪聲影響時的情況。表格1椒鹽噪聲測試參數(shù)選擇輕度噪聲重度噪聲可見水印0.020.25不可見水印0.020.25圖19對嵌入不可見水印后的圖像加入輕度椒鹽噪聲圖20從圖19中提取出的結(jié)果圖21對嵌入不可見水印后的圖像加入重度椒鹽噪聲圖22從圖21中提取出的結(jié)果圖23對嵌入可見水印后的圖像加入輕度椒鹽噪聲圖25對嵌入可見水印后的圖像加入重椒鹽噪聲圖24從圖23中提取出的結(jié)果圖26從圖25中提取出的結(jié)果抗噪聲性能測試如圖19至圖26所示。圖19和圖23是分別對嵌入不可見水印和嵌入可見水印的圖像加入輕度噪聲攻擊后的結(jié)果，其中的椒鹽噪聲強度為0.02，模擬的是一般的噪聲強度。圖20和圖24是從輕度噪聲攻擊的圖像中提取出來的結(jié)果。圖21和圖25是加入重度噪聲攻擊后的嵌入水印圖像，椒鹽噪聲強度為0.25，模擬受到嚴重噪聲影響時的情況。圖22和圖26是從重度噪聲攻擊后的圖像中提取出來的水印。考慮到噪聲對可見水印與不可見水印的影響機理相同，下面只以不可見水印為例進行說明。通過對比圖19和圖21可以看到，噪聲強度的增強使圖像變得模糊，圖21所示的圖像已經(jīng)明顯變得模糊不清。另外對比圖20和圖22，可以得出隨著噪聲強度的增加，提取出來的水印也變得越來越模糊，圖22中的有些文字已經(jīng)變得模糊，但仍可以分辨出來。所以可以得出，水印即使在嚴重椒鹽噪聲的環(huán)境下，仍然可以分辨出來。5.1.2高斯噪聲測試高斯噪聲是最常遇到的一種噪聲，本文所采用的是較為常見的均值為零的高斯白噪聲。測試時使用了MATLAB圖像處理工具箱中的imnoise函數(shù)，函數(shù)格式為imnoise(I,'gaussian',m,v)，其中的m、v是參數(shù)，m是噪聲均值，v是噪聲強度。由于選擇的是均值為零的高斯白噪聲，所以m取值為0，v的選擇如表格2所示。輕度噪聲測試時，參數(shù)v選擇0.01，模擬輕度的高斯噪聲干擾；重度噪聲測試時，參數(shù)v取0.1，模擬受到嚴重的高斯噪聲干擾。表格2高斯噪聲測試參數(shù)選擇輕度噪聲重度噪聲可見水印0.010.1不可見水印0.010.1圖27在嵌入不可見水印后的圖像中加入輕度高斯噪聲圖28從圖27中提取出的結(jié)果圖29在嵌入不可見水印后的圖像中加入重度高斯噪聲圖30從圖29中提取出的結(jié)果圖31在嵌入可見水印后的圖像中加入輕度高斯噪聲圖33在嵌入可見水印后的圖像中加入重度高斯噪聲圖32從圖31中提取出的結(jié)果圖34從圖33中提取出的結(jié)果抗高斯噪聲性能測試如圖27至圖34所示。本文所采用的是較為常見的均值為零的高斯白噪聲。圖27和圖31是在嵌入水印后的圖像中加入輕度高斯噪聲，噪聲強度為0.01，模擬輕度的高斯噪聲干擾。圖28和圖32是從加入輕度高斯噪聲的圖像中提取出的水印。圖29和圖33是在嵌入水印后的圖像中加入重度高斯噪聲，噪聲強度為0.1，模擬受到嚴重的高斯噪聲干擾。圖30和圖34是從加入重度高斯噪聲的圖像中提取出的結(jié)果。如前所述，由于噪聲對可見水印與可見水印的影響機理相同，所以還以不可見水印為例。對比圖27和圖29可以看出，隨著高斯噪聲強度的增加，圖像變得越來越模糊。對比圖28和圖30可以看出，噪聲強度越大，提取出的水印也越來越模糊，但在嚴重高斯噪聲的情況下，水印仍然可以分辨。5.2抗壓縮測試在實際應用中，為了節(jié)省數(shù)字圖像的存儲空間，不可避免的要對數(shù)字圖像進行壓縮，所以有必要考慮圖像在嵌入水印后的抗壓縮性能，使數(shù)字水印具有實際的應用價值[20]。圖35是抗壓縮測試的原理框圖。嵌入水印后的圖像圖像壓縮提取水印圖35抗壓縮測試的原理框圖圖36和圖39是從壓縮比為50%的圖像中提取出來的水印，圖37和圖40是從壓縮比為25%的圖像中提取的水印，圖38和圖41是從壓縮比為15%的圖像中提取的水印。橫向?qū)Ρ瓤梢娝〉娜鶊D可以看出，壓縮比越小提取出的水印越模糊。這是由于，圖像壓縮時首先被壓縮的是包含圖像能量較小的高頻分量，這樣可以盡可能的保留原圖像的大部分信息，而不可見水印是嵌入在圖像DCT域的中低頻段上的，所以在壓縮圖像的過程中，當壓縮比較大時，圖像的中低頻段的信息不會嚴重丟失，不可見水印也就不會嚴重受損；隨著壓縮比的減小，圖像將被嚴重壓縮，中低頻段的部分信息將被丟掉，從而不可見水印的部分信息也將隨之丟失，所以隨著壓縮比的減小，提取出的不可見水印變得模糊。作為對比，列出了三幅可見水印在相同壓縮比下的提取結(jié)果?？梢钥吹?，由于可見水印是從零結(jié)論本文分析了基于DCT域數(shù)字水印的一般原理，提出了水印嵌入與提取的一般流程，探討了可見水印和不可見水印的嵌入與提取方法，成功實現(xiàn)了基于DCT域數(shù)字水印的嵌入和提取，并對水印的魯棒性進行了測試與分析。本文的主要結(jié)論如下：1.在嵌入時，可見水印與不可見水印的區(qū)別在于水印嵌入的位置不同，可見水印是嵌入在圖像的低頻段，不可見水印是嵌入到圖像的中低頻段，因此，提取不可見水印一定需要進行位置調(diào)整，可見水印如果是從零頻開始嵌入則不需要進行位置調(diào)整，如果不是則同樣需要進行位置調(diào)整。2.由于圖像的能量主要集中在DCT域的低頻段，所以將水印嵌入到圖像的低頻段對其的影響較小，提取出的結(jié)果也比較好。3.在進行抗噪聲測試和抗壓縮測試時，可見水印的抗噪聲性能優(yōu)于不可見水印。究其原因主要是因為圖像能量的大部分集中在了低頻段，另外，在圖像壓縮時中低頻段比低頻段更容易被壓縮。隨著數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護需求的不斷擴大，數(shù)字水印技術(shù)已成為保護數(shù)字版權(quán)的一種趨勢。而基于DCT域的數(shù)字水印技術(shù)由于其簡單易行、便于操作等的優(yōu)點，成為目前使用較為廣泛的一種數(shù)字水印，并且今后將有著十分廣闊的應用前景。參考文獻Langelaar,G.,I.SetyawanandR.Lagendijk."WatermarkingDigitalImageandVideoData:AState-of-ArtOverview"IEEESignalProcessingMagazine[J],2000,17(5):20-46.向德生,楊格蘭,熊岳山.數(shù)字水印技術(shù)研究[J].計算機工程與設計,2005,26(2):326-328,334李永全.基于MATLAB的DCT域數(shù)字水印技術(shù)實現(xiàn)[J].信息技術(shù),2005,(4):66-71胡彥，陳昭.MATLAB在數(shù)字水印中的應用[J].計算機工程，2003,(7):184-186周熠.數(shù)字水印及其方法研究[J].通信技術(shù),2003,(10):124-125許文麗.基于版權(quán)保護的圖像數(shù)字水印研究[D].西安電子科技大學，2007:29-31杜江.信息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)研究[D].西安電子科技大學，2001:60-68Ejima,M.andA.Myazaki."Ontheevaluationofperformanceofdigitalwatermarkinginthefrequencydomain"[C].Proc.oftheIEEEInt.Conf.onImageProcessing,2001,2:546-549.任曉揚,韓勇.基于DCT數(shù)字水印算法的Matlab實現(xiàn)[J].儀器儀表用戶,2009,(1)：116-117黃曉,李純厚,李毅.基于DCT數(shù)字水印的Matlab仿真實現(xiàn)[J].電子技術(shù)，2008,(11)：58-59歐陽琦,李炳法,林春薔,龐堅,高東妮.基于DCT域的圖像數(shù)字水印技術(shù)[J].信息技術(shù),2005,(9):20-23徐奔.基于MATLAB的DCT域數(shù)字圖像水印技術(shù)[J].計算機安全,2003,(8):35-37楊帆等.數(shù)字圖像處理與分析[M].北京航空航天大學出版社，2007:49-50曹華.圖像和視頻水印嵌入新方法研究[D].華中科技大學，2006:30-35Nikolaidis,A.andI.Pitas."AsymptoticallyoptimaldetectionforadditivewatermarkingintheDCTandDWTdomains"[C].IEEETrans.ImageProcessing,2003,2(10):563-571.徐先傳,張琦.一種基于DCT域的數(shù)字水印方案研究[J].微計算機信息,2007,(12):59-61徐金東,黎洪松,倪夢瑩.一種基于關(guān)系的DCT域數(shù)字水印改進算法[J].北京師范大學學報(自然科學版),2007,(1):57-59曾高榮.數(shù)字水印的魯棒性評測建模和算法研究[D].北京交通大學，2010:25-35楊樹國.魯棒圖像數(shù)字水印技術(shù)的研究[D].哈爾濱工程大學，2003:2620Voloshynovskiy,S.,S.PereiraandT.Pun."AttacksonDigitalWatermarks:Classification,Estimation-BasedAttacks,andBenchmarks"[J].Comm.Magazine,2001,39(8):118-126.致謝首先對我的指導老師王楊老師表示深深地敬意和由衷的感謝，感謝王老師在畢業(yè)設計期間給予我的深深教誨、無私的關(guān)懷和悉心的指導。王老師淵博的學識、敏銳的思維、嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度和孜孜不倦的工作作風，都令我受益匪淺，為我以后踏入社會打下了堅實的基礎(chǔ)。通過這次畢業(yè)設計，我不僅在圖像處理方面學到了更深的知識，并且在數(shù)字水印及MATLAB軟件應用方面有了比較大的提高，培養(yǎng)了自己的自學能力，這些進步對在以后的工作學習中起到了很好的幫助。同時，感謝我周圍的同學們，是他們營造出積極向上的學習環(huán)境和溫暖如家的生活氛圍，給我鼓勵和關(guān)懷，并且還要感謝所有在論文完成期間支持我，幫助我、鼓勵我的朋友。向參加論文評審、答辯的專家和老師表示衷心的感謝！附錄A以下是不可見水印的嵌入程序，由于基本原理相同，只是在嵌入的位置有所不同，所以省去了可見水印的嵌入程序。%嵌入前的準備 Y1=imread('Img0021.jpg'); %原圖像 Y2=imread('SYM.bmp'); %待嵌入的水印圖像figure(1);subplot(2,1,1);imshow(Y1); subplot(2,1,2);imshow(Y2); G1=rgb2gray(Y1); %將彩色圖像變成灰度圖像G2=rgb2gray(Y2);figure(2);subplot(2,1,1);imshow(G1); subplot(2,1,2);imshow(G2); D1=dct2(G1); %進行DCT變換D2=dct2(G2);%嵌入水印[x,y]=size(D1);%求出原圖像DCT域的數(shù)組的行列數(shù)[m,n]=size(D2);%求出帶嵌入水印DCT域的數(shù)組的行列數(shù)x1=round(x/300);%假設前1/300后為中低頻D0=zeros(x,y);%創(chuàng)建全零數(shù)組，為嵌入水印做準備i=1;%i為待嵌入水印的變換域的行坐標，初始值為1j=1;%j為待嵌入水印的變換域的列坐標，初始值為1foru=x1:1:xforv=1:1:yD0(u*x+v)=D2(i,j); %將水印DCT域的值寫到零數(shù)組的中頻段，為把水印%嵌入原圖的中頻段做準備 ifj==n %j=n時表示到達了一行的行尾ifi==m%i=m表示到達了最后一列break;%j=n并且i=m時代表到達了最后一個元素，退出內(nèi)層循環(huán)else %若不是最后一個元素，僅是行尾，但不是列尾j=1; %列指向列首i=i+1;endelse%行指向下一行j=j+1; endend%不是一行的末尾元素，則指向下一個元素ifj==n&&i==m%既是列尾，又是行尾break;%則為最后一個元素，退出外層循環(huán)endend OD=D0*0.3+D1; %包含水印頻域信息的零數(shù)組與原圖像的變換域相疊加，0.3為衰減數(shù)。%寫入文件O=idct2(OD);UO=uint8(round(O)); %轉(zhuǎn)換為無符號整數(shù)，為保存嵌入水印后的圖像做準備imwrite(UO,'001.jpg','jpg')%將嵌入水印后的圖像寫入文件保存附錄B以下是不可見水印的提取程序，由于基本原理相同，只是提取的位置有所不同，所以省去了可見水印的提取程序。%水印的提取前的準備clc;clear; Y1=imread('Img0021.jpg'); %原圖像 Y2=imread('001.jpg'); %已嵌入水印后的圖像 G1=rgb2gray(Y1); %將彩色圖像變成灰度圖像G2=Y2; D1=dct2(G1); %進行DCT變換D2=dct2(G2);%提取水印D0=D2-D1;%頻域相減，提取水印[x,y]=size(D0); %求出相減后的行列數(shù)[m,n]=size(D3); %求出水印DCT域的行列數(shù)x1=round(x/300); %只有嵌入者知道水印是從何處開始嵌入的u=x1;%u是水印提取后在頻域的行起點位置v=1; %v是提取后在頻域的列號，初始值為1 OD=zeros(m,n); %構(gòu)建與水印的變換域相同大小的零數(shù)組，用來裝載水印fori=1:1:mforj=1:1:n OD(i,j)=D0(u*x+v).*3.4; %將處于中頻的水印調(diào)整到從零頻開始，并增強ifv==yv=1; %如果為最后一列，換行u=u+1;else v=v+1; %如果不是最后一列，不換行，但要指向下一行 end %因為原圖的變換域一定大于水印的變換域，所以不會出現(xiàn)最后一%行最后一列的情況endendO=idct2(OD);h=fspecial('average',[44]);%均值濾波O=imfilter(O,h);h=fspecial('unsharp',0.3);%銳化O=imfilter(O,h,'replicate');imshow(O,[0,255]);

畢業(yè)設計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設計（論文），是我個人在指導教師的指導下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得及其它教育機構(gòu)的學位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。作者簽名：日期：指導教師簽名：日期：使用授權(quán)說明本人完全了解大學關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權(quán)保存畢業(yè)設計（論文）