數(shù)字水印課程設計---數(shù)字水印算法設計

1、<p>　　單片機應用實習任務書</p><p>　　學生姓名： 專業(yè)班級： </p><p>　　指導教師： 工作單位： </p><p>　　題 目：數(shù)字水印算法設計</p><p><b>　　初始條件：</b></p>

2、;<p>　　計算機；matlab軟件等。</p><p>　　要求完成的主要任務: </p><p>　　通過課程設計，培養(yǎng)學生根據(jù)需要選學參考書，查閱手冊，圖表和文獻資料的自學能力，通過獨立思考﹑深入鉆研有關(guān)問題，學會自己分析解決問題的方法。培養(yǎng)嚴謹?shù)墓ぷ髯黠L和科學態(tài)度，使學生逐步建立正確的生產(chǎn)觀點，經(jīng)濟觀點和全局觀點。每個學生在課程設計選題中選做一個專題，學會用MAT

3、LAB 語言編寫信號與系統(tǒng)及數(shù)字信號處理的仿真程序；認真分析每個題目的具體要求；上機前初步編好程序，上機時認真調(diào)試程序；課程設計結(jié)束時提交符合格式要求的課程設計報告。 </p><p>　　學習掌握一種數(shù)字水印算法，選擇兩幅圖像分別作為版權(quán)圖像和水印圖像，采用水印嵌入算法成生含水印圖像。采用水印提取算法，提取出嵌入水印。并對水印算法的魯棒性進行測試。</p><p><b&g

4、t;　　時間安排：</b></p><p>　　2012年6月20日---2012年7月5日</p><p>　　指導教師簽名： 年 月 日</p><p>　　系主任（或責任教師）簽名： 年 月 日</p><p>

5、;<b>　　目錄</b></p><p><b>　　摘要I</b></p><p>　　AbstractII</p><p><b>　　1引言1</b></p><p><b>　　1.1選題背景1</b></p><p&

6、gt;　　1.2數(shù)字水印技術(shù)的研究動態(tài)2</p><p>　　2數(shù)字圖像水印技術(shù)綜述3</p><p>　　2.1數(shù)字水印的定義和基本原理4</p><p>　　2.2基于DCT域的數(shù)字水印技術(shù)5</p><p><b>　　2.3工具選擇7</b></p><p><b>　

7、　3系統(tǒng)實現(xiàn)9</b></p><p>　　3.1水印的嵌入算法9</p><p>　　3.2水印的提取算法9</p><p>　　4.MATLAB仿真9</p><p>　　4.1水印嵌入與提取程序運行結(jié)果10</p><p>　　4.2水印攻擊實驗10</p><p>

8、;<b>　　6總結(jié)14</b></p><p><b>　　7參考文獻15</b></p><p><b>　　附錄：16</b></p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　隨著數(shù)字技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，許多媒體都采用了數(shù)

9、字化的儲存方式，并且通過互聯(lián)網(wǎng)來發(fā)布，這給信息的傳播帶來了很大的便利。但是數(shù)字媒體很容易被非法復制，其版權(quán)保護逐漸成為需要迫切解決的問題。數(shù)字水印技術(shù)被認為是解決此問題最有效的方法，作為版權(quán)保護的重要手段而得到了廣泛的研究和應用，是信息領(lǐng)域的一個研究熱點。數(shù)字水印技術(shù)涉及到大量圖像處理算法數(shù)學計算工具等，用普通編程工具實現(xiàn)上述算法將要花費大量的時間。MATLAB語言是Math Works 公司推出的一種簡單高效功能極強的高級語言，具有高

10、性能數(shù)值計算能力和可視化計算環(huán)境 許多復雜的計算問題只需短短的幾行代碼就可在 中實現(xiàn)。本文基于典型的DCT 離散余弦變換數(shù)字水印算法過程，用MATLAB實現(xiàn)數(shù)字水印的嵌入提取和攻擊測試。</p><p>　　關(guān)鍵詞：數(shù)字水印，DCT, MATLAB</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　Along with

11、the digital technology and the rapid development of Internet technology, many media have adopted digital storage, and through the Internet to release, which give information transmission has brought great convenience.How

12、ever, digital media can be illegally copied, its copyright protection has become an urgent need to address the problem.Digital watermarking technology is considered to be the most effective method to solve this problem,

13、as an important means of copyright protection has</p><p>　　Keywords: digital watermarking, DCT, MATLAB</p><p><b>　　1引言</b></p><p><b>　　1.1選題背景</b></p>

14、<p>　　數(shù)字水印技術(shù)是目前信息安全技術(shù)領(lǐng)域的一個新方向，是一種可以在開放的網(wǎng)絡環(huán)境下保護版權(quán)和認證來源及完整性的新型技術(shù)。它是信息隱藏學的一個重要分支，它用信號處理的方法在多媒體數(shù)據(jù)中嵌入特制的隱蔽的標記，這種標記的嵌入不會引起宿主媒體主觀質(zhì)量下降，不易察覺，人們無法從表面上感知水印，只有專用的檢測器或計算機軟件才可以檢測出隱藏的數(shù)字水印，并且水印具有很強的對抗非法破解的能力。為了保護版機人的經(jīng)濟利益在數(shù)字作品上直接標識

15、版權(quán)人的信息會明顯損害作品的質(zhì)量，而利用文件的附加信息標識版權(quán)又很不安全。相比之下，在不過多損害作品質(zhì)量的前提下，使用數(shù)字水印技術(shù)將版權(quán)管理信息秘密嵌入數(shù)據(jù)中，是一個非常理想的解決方案。</p><p>　　從學術(shù)研究角度而言，數(shù)字水印技術(shù)是一項橫跨信息處理、圖像處理、多媒體技術(shù)、密碼學等多學科領(lǐng)域的高新技術(shù)前沿課題，包括數(shù)字水印在內(nèi)的信息隱藏技術(shù)尚未形成完整的學科理論體系。因此，這是一項重要的應用基礎(chǔ)研究。同時

16、它又是一項與實際應用密切結(jié)合的高新技術(shù)，其成果將成為擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)，發(fā)展為具有自身特色的軟件產(chǎn)品和專用芯片，隨著信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，有著一份廣闊的應用市場。</p><p>　　數(shù)字水印的提出引起了學術(shù)界極大的興趣，到現(xiàn)在短短的幾年時間，就有大量的數(shù)字水印算法被提出來。那么，如何既方便又高效的實現(xiàn)這些算法呢？數(shù)字水印算法涉及大量圖像處理、數(shù)學計算等，如果僅僅采用普遍編程工具所提供的功能嚴實再次地花費大量的時間

17、用在上述算法的編程及調(diào)試上。因此選擇一種高性能的科學與工程計算軟件是很在必要的。目前，在工程計算上應用十分廣泛的MATLAB軟件是首選的編程語言。MATLAB是一個適合多個學科使用的功能強大的軟件，含有十分浩大的函數(shù)，MATLAB語言是Mathworks公司推出的一種簡單、高效、功能極強的高級語言，具有高性能數(shù)值計算能力和可視化計算環(huán)境。許多復雜的計算問題只需短短的幾行代碼就可在MATLAB中實現(xiàn)。本文介紹典型的數(shù)字水印算法，用MATL

18、AB實現(xiàn)數(shù)字水印的嵌入、提取和攻擊測試的方法。</p><p>　　1.2數(shù)字水印技術(shù)的研究動態(tài)</p><p>　　數(shù)字時代的到來，多媒體數(shù)字世界豐富多彩，數(shù)字產(chǎn)品幾乎影響到每一個人的日常生活。信息媒體的數(shù)字化為信息的存取提供了極大的使得，同時也顯著地提高了信息表達的效率和準確度。計算機網(wǎng)絡通信技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，使得數(shù)據(jù)的交換和傳輸變成了一個相對簡單且快捷的過程。人們借助計算機

19、、數(shù)字掃描儀、打印機等電子設備可以方便、迅速地將數(shù)字信息傳達到世界各地，在國際互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布自己的作品，傳遞重要的信息，進行各種學術(shù)交流和電子商務活動等等。如何保護這些與我們息息相關(guān)的數(shù)字作品，如版權(quán)保護、信息安全、數(shù)據(jù)認證以及訪問控制等等，就被日益重視并變得迫切需要了。借鑒普通水印的含義和功用，人們采用類似的概念保護諸如數(shù)字圖像、數(shù)字音樂、數(shù)字文本等這樣的數(shù)據(jù)，因此數(shù)字水印在今天的計算機和互聯(lián)網(wǎng)時代大有可為。</p>&l

20、t;p>　　數(shù)字水印技術(shù)是近十年才發(fā)展起來的，它是信息隱藏學的一個分支（如圖1.1）。隨著國內(nèi)信息化程度的提高和電子商務逐漸走向?qū)嵱茫瑪?shù)字水印技術(shù)將會擁有更加廣闊的應用前景。</p><p>　　圖1.1信息隱藏技術(shù)的分類</p><p>　　2數(shù)字圖像水印技術(shù)綜述</p><p>　　數(shù)字水印是一種數(shù)字標記，可以是數(shù)字、序列號、文字、圖像標志等標識或版權(quán)信息

21、，一般包括版權(quán)所有者的標記或代碼，以用能證實用戶合法擁有數(shù)據(jù)的用戶代碼等基本信息，將它秘密地內(nèi)嵌到數(shù)字產(chǎn)品中可能幫助識別確定產(chǎn)品的內(nèi)容、著作權(quán)、使用權(quán)、完整性等。水印技術(shù)與傳統(tǒng)的信息加密都是把信息的保護轉(zhuǎn)化為對密鑰的保護。因此，水印技術(shù)沿襲了傳統(tǒng)加密技術(shù)的一些基本思想和概念，但兩者采用的保護信息手段不同：傳統(tǒng)的加密算法一般是基于文本數(shù)據(jù)設計的，它把一段有意義的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換成看起來沒有意義的數(shù)據(jù)，如DES（Data Encryption S

22、tandard）和RSA（以三個發(fā)明者的首位字母命名）。由于將明文數(shù)據(jù)加密成密文數(shù)據(jù)，使得在網(wǎng)絡傳遞過程中非法攔截者無法從中獲得信息，從而達到保密的目的。雖然，我們可以把媒體數(shù)據(jù)作為文本數(shù)據(jù)流一樣看待，使用傳統(tǒng)的加密算法進行加密，但是，多媒體數(shù)據(jù)流具有的特性與文本數(shù)據(jù)的特性有很大不同。因此，目前的傳統(tǒng)加密方法如DES、3-DES或RSA等也很難滿足多媒體應用中的實時性等要求。而數(shù)字水印技術(shù)則是把一個有意義的信息隱藏在另一個稱為載體信息的

23、公開信息中，而可能的監(jiān)測者或非法攔截者難以從公</p><p>　　2.1數(shù)字水印的定義和基本原理</p><p>　　從信號處理的角度看，在載體圖像中嵌入數(shù)字水印可以視為在強背景（即原始圖像）下疊加一個視覺上看不到的弱信號（水印），由于人的視覺系統(tǒng)（HVS），分辨率受到一定的限制，只要疊加信號的幅度低于HVS的對比度門限，HVS就無法感覺到信號的存在，因此，通過對載體對象作一定的調(diào)整，就

24、有可能在不引起人感知的情況下嵌入一些信息。</p><p>　　所有水印系統(tǒng)都包括兩個基本的構(gòu)造模塊：水印嵌入模塊和水印提取或檢測模塊。數(shù)字水印技術(shù)實際上是通過對水印載體媒質(zhì)的分析、嵌入信息的預處理、信息嵌入點的選擇、嵌入方式的設計、嵌入調(diào)制的控制等幾個相關(guān)技術(shù)環(huán)節(jié)進行合理優(yōu)化，尋求滿足不可感知性安全可靠性穩(wěn)健性等諸條件約束下的最優(yōu)化設計問題。</p><p>　　2.1.1水印嵌入模塊&

25、lt;/p><p>　　水印嵌入模塊就是把水印信號w嵌入到原始圖像I，從而得到含水印信號。水印嵌入過程如圖2.1所示。</p><p>　　圖 2.1 水印嵌入框圖</p><p>　　2.1.2水印提取或檢測模塊</p><p>　　水印提取或檢測就是判斷某一數(shù)據(jù)中是否含有指定的水印信號，并可能恢復出水印信息。提取或檢測算法主要是設計一個相應于

26、嵌入過程的檢測算法。檢測的結(jié)果或是原水?。ㄈ缱址驁D像等），或是基于統(tǒng)計原理的只能判斷水印存在與否。檢測方案的目標是使錯判與漏判的概率盡量小。為了給攻擊者增加去除水印的難度，目前大多數(shù)水印制作方案都在水印加入、提取時采用密鑰，只有掌握密鑰的人才能讀出水印。水印的提取過程如圖2.2所示，檢測過程如圖2.3所示。</p><p>　　圖2.2 水印提取框圖</p><p>　　圖2.3

27、水印檢測框圖</p><p>　　2.2基于DCT域的數(shù)字水印技術(shù)</p><p>　　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。當時安德魯斯（Andrews）等人發(fā)現(xiàn)大多數(shù)自然圖像的高頻分量相對幅度較低，可完全舍棄或者只用少數(shù)碼字編碼，提出不對圖像本身編碼，只對其二維傅立葉（DFT）系數(shù)進行編碼和傳

28、輸。但DFT是一種正交變換，運算量很大，常常使實時處理發(fā)生困難，第二年他們就用Walsh-Hadamard變換（WHT）取代DFT可以使運算量明顯減少，這是因為WHT變換只有加減法而無需乘法。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，因為其變換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)了人類語言及圖像信號的相關(guān)性。因此，DCT常常被認為是語音

29、與圖像信號變換的準最佳變換。</p><p>　　圖像是二維的，所以在研究時主要用到二維DCT，以及二維IDCT來對圖像進行處理。</p><p>　　2.2.1離散余弦變換（DCT）的定義</p><p>　　數(shù)字圖像X（m,n）是具有M行N列的一個矩陣。為了同時減弱或去除圖像數(shù)據(jù)相關(guān)性，可以運用二維DCT，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到DCT變換域。</p>

30、<p>　　根據(jù)定義，二維離散余弦變換（DCT）定義如下：</p><p><b>　　(1)</b></p><p>　　式中：m，k=0,1,…,M-1; n， =0,1,…,N-1。</p><p>　　二維逆離散余弦變換（IDCT）的定義如下：</p><p><b>　　(2)</

31、b></p><p>　　式中：m，k=0,1,…,M-1; n，=0,1,…N-1。</p><p>　　2.2.2離散余弦變換的特點</p><p>　　在基于DCT的變換編碼中，圖像是先經(jīng)分塊（8×8或16×16）后再經(jīng)DCT，這種變換是局部的，只反映了圖像某一部分的信息。當然也可以對整幅圖像的特點，但是運算速度比分塊DCT要慢。圖像

32、經(jīng)DCT后，得到的DCT圖像有三個特點：</p><p>　　一是系數(shù)值全部集中到0值附近（從直方圖統(tǒng)計的意義上），動態(tài)范圍很小，這說明用較小的量化比特數(shù)即可表示DCT系數(shù)；</p><p>　　二是DCT變換后圖像能量集中在圖像的低頻部分，即DCT圖像中不為零的系數(shù)大部分集中在一起（左上角），因此編碼效率很高。</p><p>　　三是沒有保留原圖像塊的精細結(jié)構(gòu)，

33、從中反映不了原圖像塊的邊緣、輪廓等信息，這一特點是由DCT缺乏時局域性造成的。</p><p>　　圖像DCT變換后大部分參數(shù)接近于零，只有左上角的低頻部分有較大的數(shù)值，中頻部分參數(shù)值相對較小，而大部分高頻參數(shù)值非常小，接近于零。</p><p><b>　　2.3工具選擇</b></p><p><b>　　2.3.1 簡介<

34、/b></p><p>　　Matlab是當前在國內(nèi)外十分流行的工程設計和系統(tǒng)仿真軟件包。它是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的數(shù)值計算和可視化軟件，它集數(shù)值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體，構(gòu)成了一人方便的、界面友好的用戶環(huán)境。</p><p>　　Matlab的推出得到了各個領(lǐng)域?qū)＜?、學者的廣泛關(guān)注，其強大的擴展功能為各個領(lǐng)域的應用提供了基礎(chǔ)。由各個專家

35、學者相繼推出了MATLAB工具箱，其中的信號處理(signal processing)、控制系統(tǒng)(control system)、神經(jīng)網(wǎng)絡(neural network)、圖像處理(image processing)、魯棒控制(robust control)、非線性系統(tǒng)控制設計(nonlinear system control design)、系統(tǒng)辨識(system identification)、最優(yōu)化(optimization)、模

36、糊邏輯(fuzzy logic)、小波(wavelet)、通信(communication)、統(tǒng)計(statistics)等工具箱，這些工具箱給各個領(lǐng)域的研究和工程應用提供了有力的工具，借助于這些“巨人肩上的工具”，各個層次的研究人員可直觀、方便地進行分析、計算及設計工作，從而大大地節(jié)省了時間。</p><p>　　2.3.2MATLAB研究數(shù)字水印的優(yōu)點</p><p>　　集成了DCT

37、、DWT等函數(shù)有豐富的小波函數(shù)和處理函數(shù)，這不僅方便了研究人員，而且使源程序簡潔明了、易實現(xiàn)。</p><p>　　強大的數(shù)學運算功能。能夠方便、高效地實現(xiàn)音頻、視頻中的大量矩陣運算。</p><p>　　提供了圖像處理工具箱、小波分析工具箱、數(shù)字信號處理工具箱。用來編制跨數(shù)字圖像處理技術(shù)、數(shù)字信號處理等多學科的數(shù)字水印技術(shù)是非常好的選擇。</p><p>　　MA

38、TLAB與目前最強大的編程工具——Visual C++具有良好的接口。</p><p>　　2.3.3 MATLAB函數(shù)介紹</p><p>　　在介紹函數(shù)之前，我們必須明確一點：作水印程序時，處理的圖像數(shù)據(jù)是二維信號，而聲音信號是一維信號。這里，我們僅僅簡單介紹與水印有關(guān)的函數(shù)。</p><p><b>　　數(shù)據(jù)輸入輸出函數(shù)</b></

39、p><p>　　imread（）和imwrite（）：可以讀寫bmp,jpg/jpeg, tif/tiff, png, hdf, pcx, wxd格式文件。讀索引文件時，還可以得到相應的調(diào)色板數(shù)據(jù)。</p><p>　　auread（）、auwrite（）、wavread（）和wavwrite（）：可以方便地讀寫au和wav文件，并可控制其中的位及頻率。</p><p>

40、;<b>　?、?圖像顯示</b></p><p>　　imshow()：顯示一幅圖像；imfinfo()：可以得到讀入圖像的信息。如文件的大小、格式、格式版本號、圖像的高度、寬度、顏色類型（真彩色，灰度圖還是索引圖）等。</p><p><b>　?、?變換頻函數(shù)</b></p><p>　　對信號采用不同的變換，是

41、實現(xiàn)頻域法水印的至關(guān)重要的一步，MATLAB中對一維信號和二維信號分別提供了各種變換和逆變換函數(shù)。</p><p>　　離散余弦變換（DCT）</p><p>　　dct(),dct2():分別實現(xiàn)一維信號和二維信號的DCT（離散余弦變換）；</p><p>　　idct(),idct2():分別實現(xiàn)一維信號和二維信號的IDCT（逆向離散余弦變換）；</p&g

42、t;<p><b>　?、芄艉瘮?shù)</b></p><p>　　對算法進行攻擊測試是對水印魯棒性檢測的一種重要手段，一個好的水印算法必須經(jīng)過各種攻擊測試才能對之做出客觀的評價。MATLAB中的許多函數(shù)可以直接用來做攻擊測試。</p><p>　　剪裁：imcrop()可以按精確定位的各點坐標進行剪裁；</p><p>　　jpeg

43、壓縮：imwrite()中jpg和quality參數(shù)能對圖像進行可控jpg壓縮；</p><p>　　加各種噪聲：imnoise()可以對圖像加入各種噪聲，如白噪聲、椒鹽噪聲等，加入噪聲是對水印魯棒性考驗的一種常見的攻擊；</p><p>　　放大/縮小：imresize()可以以指定的插值方法來對圖像進行放大和縮小</p><p><b>　　3系統(tǒng)實現(xiàn)

44、</b></p><p>　　3.1水印的嵌入算法</p><p>　　設X=f（x,y）為原始宿主圖像，大小為;flag為水印圖像，大小為。、分別是、的偶數(shù)倍。水印的嵌入步驟如下：</p><p>　　Step1:將原始宿主圖像分成互不覆蓋的子塊，塊的大小為8x8，記為Xm=fm()。其中m=1，2，…，（/8）x(/8)，0≤，≤8。</p&g

45、t;<p>　　Step2:并根據(jù)載體圖像的塊數(shù)，將大小為、水印圖像w(x,y)分成互不覆蓋的子塊，塊的大小為（x8/）x(x8/)，記為Wm=wm()。</p><p>　　Step3:將載體圖像塊逐一DCT變換，記為</p><p>　　Ym=DCT(Xm)=Fm（u，v），</p><p>　　其中Fm(u，v)為第m個圖像離散余弦變換后空間頻率

46、（u，v）處的大小。Y為從Fm(u，v)中頻選出的加載的位置，1≤r≤（x8/）x(x8/)；Wb(r)為水印Wm= wm()位置坐標。按照加法準則，將水印塊嵌入其中。公式如下：</p><p><b>　　。</b></p><p>　　其中，為強度因子，然后用來代替嵌入水印后的DCT中頻系數(shù)。</p><p>　　Step4:對各子塊DCT

47、反變換，得到嵌入水印后的圖像。</p><p>　　3.2水印的提取算法</p><p>　　水印提取是水印算法中的關(guān)鍵部分，是水印嵌入的逆過程。水印提取過程如下：</p><p>　　首先將含水印圖像分別分成互不覆蓋的子塊，塊的大小為8×8，記為X’m=f’(x’，y’)。其中m=1，2…, （/8）x(/8),0≤x’,y’≤8</p>

48、<p>　　對每一個子塊進行二維DCT反變換，然后提取水印嵌入位置的中頻系數(shù)，利用公式wb(r)=Yr/計算出水印信息，最后合并成整圖。</p><p>　　4.MATLAB仿真</p><p>　　MATLAB中對一維信號和二維信號分別提供了各種變換和逆變換函數(shù)。例如dct()、dct2()分別實現(xiàn)一維信號和二維信號的DCT（離散余弦變換），idct()、idct2()分別實現(xiàn)

49、一維信號和二維信號的IDCT(逆向離散余弦變換)。它們是實現(xiàn)頻域水印算法必不可少的工具。</p><p>　　下面以256×256的灰度圖像lena為原始宿主圖像、以32×32的二值圖像flag為水印圖像為例，給出利用MATLAB實現(xiàn)數(shù)字水印的過程。</p><p>　　4.1水印嵌入與提取程序運行結(jié)果</p><p>　　圖4.1水印嵌入與提取

50、</p><p>　　比較【含水印的圖像】和【原始公開圖像】，仿真結(jié)果表明，嵌入水印后圖像仍有很好的視覺效果，水印對原始圖像的視覺表達幾乎沒有影響，以至于不易覺察。</p><p>　　比較【水印圖像】和【提取的水印】，仿真結(jié)果表明，從圖像中提取出來的水印圖像可以清晰精準識別，驗證了嵌入和提取算法的穩(wěn)定性和有效性。</p><p><b>　　4.2水印攻

51、擊實驗</b></p><p>　　由于數(shù)字水印在實際應用中可能會遭到各種各樣的攻擊，因此對算法進行攻擊測試是衡量一個水印算法優(yōu)劣的重要手段，并測定提取前后水印的峰值信噪比（PSNR）和相關(guān)性。</p><p><b>　　4.2.1壓縮攻擊</b></p><p>　　imwrite(J1,'watermarked1.jp

52、g','jpeg','quality',40')</p><p>　　圖4.1 壓縮攻擊實驗</p><p>　　相關(guān)系數(shù)為： 0.98265 信噪比為： 64.00000</p><p>　　攻擊后的圖像及壓縮攻擊后提取出的水印清晰可辨，相關(guān)系數(shù)趨近于1，信噪比也較高，</p><p

53、>　　說明算法的抗壓縮攻擊性能良好</p><p><b>　　4.2.2噪聲攻擊</b></p><p>　　1）高斯噪聲攻擊實驗</p><p>　　I2=imnoise(J2,'gaussian',0,0.002);</p><p>　　圖4.2 高斯噪聲攻擊實驗</p><

54、;p>　　相關(guān)系數(shù)為： 0.91698 信噪比為： 10.89362</p><p>　　加入均值為0，方差為0.002的高斯噪聲后圖像微變模糊，攻擊后提取出來的水印有較大變化，雖然模糊但仍可辯認，相關(guān)系數(shù)接近1，信噪比為10.89362，說明算法具有較好的抗高斯噪聲性能。</p><p>　　2）椒鹽噪聲攻擊實驗</p><p>　　I3=imno

55、ise(J3,'salt & pepper',0.02);</p><p>　　圖4.3 椒鹽噪聲攻擊實驗</p><p>　　相關(guān)系數(shù)為： 0.83024 信噪比為： 6.02353</p><p>　　加入強度為0.02的椒鹽噪聲后，圖像出現(xiàn)許多黑白小斑點，攻擊后提取的水印也出現(xiàn)許多斑點，但仍勉強可以辨認出來，相關(guān)系數(shù)為0.

56、83024，信噪比6.02353，說明算法能有效抵抗椒鹽噪聲的攻擊。</p><p><b>　　4.2.3剪切攻擊</b></p><p>　　I4(1:100,1:100)=255;</p><p>　　圖4.4剪切攻擊實驗</p><p>　　相關(guān)系數(shù)為： 1.00000 信噪比為： 29.2571

57、4</p><p>　　對圖像進行剪切攻擊，剪切去圖像的一個角，提取出的水印清晰可辨，但也缺了一個角，相關(guān)系數(shù)達到1，信噪比高達29.25714，說明算法抗剪切攻擊性能良好，但剪切程度越高，水印也會丟失越高。</p><p><b>　　4.2.4縮放攻擊</b></p><p><b>　　1）縮小攻擊實驗</b><

58、;/p><p>　　I5=imresize(J5,0.5);</p><p>　　圖4.5縮小攻擊實驗</p><p>　　相關(guān)系數(shù)為： 1.00000 沒有噪聲 </p><p>　　對圖像進行縮小處理后，提取出來的水印清晰可辨，相關(guān)系數(shù)達到1，說明算法具有優(yōu)秀的抗縮小攻擊性能。</p><p><b&

59、gt;　　2）放大攻擊實驗：</b></p><p>　　圖4.6放大攻擊的圖片 圖4.7 放大攻擊實驗結(jié)果</p><p>　　相關(guān)系數(shù)為： 1.00000 沒有噪聲</p><p>　　對圖像進行放大處理后，提取出來的水印清晰可辨，相關(guān)系數(shù)達到1，說明算法具有優(yōu)秀的抗放大攻擊性能。</p><p&

60、gt;<b>　　6總結(jié)</b></p><p>　　數(shù)字水印技術(shù)在多媒體，尤其是圖像的內(nèi)容認證中得到了廣泛的使用，也引起了人們越來越多的重視。本文針對DCT域的圖像數(shù)字水印進行了全面的學習和研究，實現(xiàn)了一個基于DCT域的圖像數(shù)字水印，并模擬各種攻擊驗證該水印算法的魯棒性。</p><p>　　在實驗過程中，學習MATLAB的使用和編程；詳細了解了數(shù)字水印的知識，從數(shù)

61、字水印的發(fā)展歷史到目前最新的研究方向，數(shù)字水印的特點、分類以及幾種主要的算法都有涉及到；針對本課題，更主要的掌握了關(guān)于DCT域水印算法的設計和實現(xiàn)的相關(guān)知識，基于變換域的水印算法的設計方法，HVS在基于變換域水印算法設計中的應用，通用的水印測試方式和主要采取的攻擊方式等等 。實驗表明，基于DCT域的水印算法，可保證水印的不可見性，保持的健壯性，并易于應用。</p><p>　　總之，數(shù)字水印技術(shù)的研究是近幾年發(fā)展

62、很快也很活躍的領(lǐng)域，隨著研究的深入，數(shù)字水印技術(shù)正在發(fā)展成一門頗有現(xiàn)實意義的技術(shù)學科，我們有理由認為，作為一門新的迅猛發(fā)展的技術(shù)，數(shù)字水印技術(shù)必將擁有一個美好的明天。</p><p><b>　　7參考文獻</b></p><p>　　1.王炳錫，陳琦，鄧峰森.數(shù)字水印技術(shù).西安電子科技大學出版社.2003.7</p><p>　　2.王家文,

63、曹宇編著.MATLAB6.5圖形圖像處理.國防工業(yè)出版社.2004.7</p><p>　　3.飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心編著.MATLAB6.5輔助圖像處理.電子出版社.2003.1</p><p>　　4.王愛鈴等編著.MATLAB R2007.電子工業(yè)學出版社.2008.1</p><p>　　5.楊忠澤.MATLAB數(shù)字水印工具箱實現(xiàn).華南理工大學碩士學位論文.2

64、005.5</p><p>　　6.黃繼武，Yun Q SHI,程衛(wèi)東.DCT域圖像水印嵌入對策和算法[J].電子學報.2000.2</p><p>　　7.邵佳，董辰輝編.MATLAB/Simulink通信系統(tǒng)建模與仿真實例精講.電子工業(yè)出版社.2009.6</p><p><b>　　附錄：</b></p><p>

65、　　1.水印嵌入算法程序</p><p><b>　　M=256;</b></p><p><b>　　N=32;</b></p><p><b>　　K=8;</b></p><p>　　subplot(2,2,1);I=imread('lena.bmp',&

66、#39;bmp');imshow(I);title('原始公開圖像');</p><p>　　subplot(2,2,2);J=imread('flag.bmp','bmp');imshow(J);title('水印圖像');</p><p><b>　　for p=1:N</b></p&g

67、t;<p><b>　　for q=1:N</b></p><p>　　x=(p-1)*K+1;y=(q-1)*K+1;</p><p>　　BLOCK=I(x:x+K-1,y:y+K-1);</p><p>　　BLOCK=dct2(BLOCK);</p><p>　　if J(p,q)==0</p

68、><p><b>　　a=-1;</b></p><p><b>　　else</b></p><p><b>　　a=1;</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　BLOCK=BLOCK*(1+a*0.

69、02);</p><p>　　BLOCK=idct2(BLOCK);</p><p>　　I(x:x+K-1,y:y+K-1)=BLOCK;</p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　subplot(2,2,3

70、);imshow(I);title('含水印的圖像')</p><p>　　imwrite(I,'watermarked.bmp','bmp');</p><p>　　2.水印提取算法程序</p><p><b>　　N=32;</b></p><p><b>　

71、　K=8;</b></p><p>　　I=imread('lena.bmp','bmp');</p><p>　　J=imread('watermarked.bmp','bmp');</p><p><b>　　for p=1:N</b></p><

72、;p><b>　　for q=1:N</b></p><p>　　x=(p-1)*K+1;</p><p>　　y=(q-1)*K+1;</p><p>　　BLOCK1=I(x:x+K-1,y:y+K-1);</p><p>　　BLOCK2=J(x:x+K-1,y:y+K-1);</p><

73、p>　　BLOCK1=idct2(BLOCK1);</p><p>　　BLOCK2=idct2(BLOCK2);</p><p>　　a=BLOCK2(1,1)/BLOCK1(1,1)-1;</p><p><b>　　if a<0</b></p><p><b>　　W(p,q)=0;</

74、b></p><p><b>　　else</b></p><p><b>　　W(p,q)=1;</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b&g