第三章 圖像數(shù)字水印的方案

3.1 圖像數(shù)字水印的技術(shù)方案

在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)在國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)上傳輸?shù)乃D像一般會(huì)被壓縮，有時(shí)達(dá)到很高的壓

縮比。因此，數(shù)字水印算法所面臨的第一個(gè)考驗(yàn)就是壓縮。JPEG和EZW(Embedded Zero-Tree Wavelet)壓縮是最常見的兩種壓縮方法。JPEG是基于離散余弦變換域的壓縮方法，而EZW是基于小波變換域的壓縮方法。前人的研究證明采用與壓縮算法相同的變換域水印方法，對(duì)于壓縮的穩(wěn)健性較強(qiáng)。因此，我研究圖像文件水印算法主要集中在變換域算法及利用人眼視覺(jué)特性上。

數(shù)字水印的嵌入要求即要考慮視覺(jué)透明性，又要保證嵌入水印后圖像的穩(wěn)健性，這

兩個(gè)方面存在著矛盾。保證視覺(jué)透明性，就要將水印嵌入到人眼不敏感區(qū)，也就是嵌入到圖像的高頻分量中。而多數(shù)圖像處理方法對(duì)于圖像高頻部分的損壞程度較高，如有損壓縮、高頻濾波等。水印很容易在經(jīng)歷圖像處理的過(guò)程中丟失。這樣，則無(wú)法保證圖像數(shù)字水印的穩(wěn)健性。如果要獲得很好的穩(wěn)健性，數(shù)字水印應(yīng)加在人眼敏感的低頻部分，圖像的大部分能量集中在低頻部分，如果對(duì)于低頻部分進(jìn)行處理，水印固然會(huì)失去，而圖像也沒(méi)有了利用價(jià)值，然而，水印的嵌入會(huì)對(duì)圖像的質(zhì)量有非常大的影響，這又無(wú)法保證視覺(jué)透明性。

數(shù)字水印算法的實(shí)現(xiàn)基本分為三個(gè)部分：宿主圖像的變換，水印的嵌入和水印的檢

測(cè)，分別描述如下。

3.2 基于DCT域的圖像數(shù)字水印技術(shù)

離散余弦變換(Discrete Cosine Transform)屬于正交變換圖像編碼方法中的一種。正交變換圖像編碼始于1968年。當(dāng)時(shí)安德魯斯(Andrews)等人發(fā)現(xiàn)大多數(shù)自然圖像的高頻分量相對(duì)幅度較低，可完全舍棄或者只用少數(shù)碼字編碼，提出不對(duì)圖像本身編碼，只對(duì)其二維傅立葉(DFT)系數(shù)進(jìn)行編碼和傳輸。但DFT是一種正交變換，運(yùn)算量很大，常常使實(shí)時(shí)處理發(fā)生困難，第二年他們就用Walsh-Hadamard變換(WHT)取代DFT可以使運(yùn)算量明顯減少，這是因?yàn)閃HT變換只有加減法而無(wú)需乘法。但是更有意義的是離散余弦變換和離散正旋變換的出現(xiàn)，它們具有快速算法，精確度高。其中最重要的是1974年提出的DCT，因?yàn)槠渥儞Q矩陣的基向量很近似于托伯利茲矩陣的特征向量，而托伯利茲矩陣又體現(xiàn)了人類語(yǔ)言及圖像信號(hào)的相關(guān)性。因此，DCT常常被認(rèn)為是語(yǔ)音與圖像信號(hào)變換的準(zhǔn)最佳變換。

圖像是二維的，所以在研究時(shí)主要用到二維DCT，以及二維IDCT來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行處理。

總結(jié)

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