基于matlab的圖像水印算法分析畢業(yè)設(shè)計論文.doc

摘 要摘 要本文對多種數(shù)字水印算法進行了研究、對比和改進首先基于matlab編程進行實際檢驗，驗證算法的可行性，然后從水印的置亂、嵌入和提取三個方面，根據(jù)實際檢驗的參數(shù)對這些算法的魯棒性、抗攻擊性和隱蔽性進行了對比分析，同時測量了各水印算法的數(shù)據(jù)容量，并對部分算法中的瑕疵給出了改進建議其中魯棒性的檢驗主要是對水印后的圖像進行JPEG壓縮、旋轉(zhuǎn)、裁剪等操作，然后觀察提取出的水印圖像是否被破壞，并用實際數(shù)據(jù)表示破壞程度，進行對比分析不同水印算法的數(shù)據(jù)容量的測量主要是通過計算同一原始圖像中可以嵌入的水印圖像的大小，并測量水印圖像的數(shù)據(jù)量來實現(xiàn)關(guān)鍵詞 數(shù)字水??；小波變換；離散余弦變換；奇異值分解；Matlab- I -AbstractAbstractIn this paper, a variety of digital watermarking algorithm is studied, compared and improved. Firstly, based on the MATLAB programming of the actual test, verify the feasibility of the algorithm. And then, from the scrambling, embedding and extracting three aspects, the robustness, anti attack and concealment of these algorithms are compared according to the actual test parameters. Simultaneous measurement of various watermarking algorithm data capacity, and part of the algorithm flaws given suggestions for improvement.The test of robustness is mainly JPEG compression, rotation, clipping and other operations on the image after the watermark, and observe whether the extracted watermark image is being destroyed, and with the practical data, said the damage degree, carries on the contrast analysis. The measurement of the data capacity of different watermarking algorithms is mainly through calculating the size of the watermark image which can be embedded in the same original image, and measuring the amount of the watermark image data to achieve.Keywords Digital Watermarking; Wavelet Transform; Discrete Cosine Transform; Singular Value Decomposition; Matlab目 錄目 錄摘要IAbstractII目錄III第1章 緒論11.1 課題研究背景11.2 數(shù)字水印的應(yīng)用21.3 數(shù)字水印研究現(xiàn)狀41.3.1 發(fā)展現(xiàn)狀41.3.2 算法現(xiàn)狀41.4 本文主要研究內(nèi)容5第2章 離散小波變換和奇異值分解的研究綜述62.1 引言62.2 離散小波變換62.3 奇異值分解7第3章 基于SVD和Radon變換的抗旋轉(zhuǎn)攻擊盲水印算法的分析83.1 算法主體83.1.1 嵌入前的水印圖像置亂83.1.2 水印嵌入過程93.1.3 水印提取103.2 算法仿真實驗113.3 算法性能分析14第4章 一種用哈達(dá)瑪矩陣進行置亂變換的盲水印算法的分析154.1 算法主體154.1.1 嵌入前的水印圖像置亂154.1.2 水印嵌入過程164.1.3 水印提取164.2 算法仿真實驗174.3 算法性能分析21第5章 一種新的小波域盲水印算法的分析225.1 算法主體225.1.1 嵌入前的水印圖像置亂225.1.2 水印嵌入過程225.1.3 水印提取245.2 算法仿真實驗255.3 算法性能分析28第6章 基于子塊區(qū)域分割和自嵌入技術(shù)的全盲多功能圖像水印算法的分析296.1 算法主體296.1.1 水印生成306.1.2 水印置亂306.1.3 水印嵌入過程316.1.4 水印提取326.2 算法仿真實驗326.3 算法性能分析35第7章 算法參數(shù)對比367.1 參數(shù)對比36結(jié)論37參考文獻(xiàn)39致謝40附錄41- III -第1章 緒論第1章 緒論1.1 課題研究背景多媒體存儲和傳輸技術(shù)隨著數(shù)字信息技術(shù)的高速發(fā)展和計算機通信技術(shù)的不斷革新而不斷進步，這也使得數(shù)字化的信息的存儲和傳輸變得更加快速、精確、方便，各種形式的多媒體數(shù)字作品特別是圖像作品、視頻作品、音頻作品紛紛在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表然而數(shù)字信息技術(shù)精準(zhǔn)、大批量的復(fù)制功能和互聯(lián)網(wǎng)強大的信息傳遞能力幫助人們實現(xiàn)信息共享的同時也帶來了各種各樣的問題由于多媒體數(shù)字作品的復(fù)制品和原件近乎完全一致，而且復(fù)制起來非常容易，因此有的個人或團體在沒有得到作品的作者和版權(quán)所有者的授權(quán)的情況下對有版權(quán)的內(nèi)容進行惡意的復(fù)制、傳播和修改，甚至非法地將其用于商業(yè)用途，使作者及版權(quán)所有者的利益受到嚴(yán)重的侵犯，目前這種作品侵權(quán)現(xiàn)象正不斷加劇因此，數(shù)字化作品的知識產(chǎn)權(quán)保護問題引起了計算機科學(xué)界的廣泛重視，并且已經(jīng)成為目前的一個研究熱點以前主要是將多媒體數(shù)據(jù)文件加密成密文后發(fā)布，即通過數(shù)據(jù)加密技術(shù)來實現(xiàn)版權(quán)保護，使得密文中有用的數(shù)據(jù)信息在網(wǎng)絡(luò)中傳遞時不能被出現(xiàn)的非法攻擊者截獲，從而實現(xiàn)版權(quán)和信息安全的保護但通常的加密技術(shù)并不能很好地解決版權(quán)保護問題，僅僅只能預(yù)防，這是因為：（1）無法監(jiān)控多媒體信息的流動傳播情況；（2）加密大批量的多媒體信息時，資源占用嚴(yán)重，且效率低下（3）多媒體信息加密后隱蔽性不高，容易引起攻擊者的注意和好奇，激發(fā)他們解密的興趣和欲望（4）加密的魯棒性不高，如果破解失敗，攻擊者可以將信息破壞，使得合法接收者也無法獲得信息的內(nèi)容；（5）只有在加密狀態(tài)下才能保護多媒體信息，解密后發(fā)生侵權(quán)時，無法提供有效的法律證據(jù)；（6）加密會改變作品的形態(tài)，加密后只有少數(shù)持有解密密鑰的人，才能獲得作品數(shù)據(jù)，作者無法在保護版權(quán)的前提下自由地展示作品為了使解密后的內(nèi)容仍能受到保護，人們開始尋求另一種能夠彌補密碼技術(shù)缺陷的技術(shù)數(shù)字水印技術(shù)是一種密碼技術(shù)的補充技術(shù)，是由信息隱藏技術(shù)發(fā)展而來，是數(shù)字信號處理，圖像處理，密碼學(xué)應(yīng)用，算法設(shè)計等學(xué)科的交叉領(lǐng)域，是一門新興的信息安全技術(shù)這種技術(shù)可以為解密后的數(shù)據(jù)提供進一步的保護，因此能夠彌補密碼技術(shù)的缺陷；另一方面，數(shù)字水印技術(shù)可以在原始數(shù)據(jù)中一次性嵌入大量的秘密信息，這也彌補了數(shù)字簽名技術(shù)的缺陷數(shù)字水印的過程就是將一個有標(biāo)志性的信息嵌入到需要保護的信息中的過程，這個標(biāo)志性信息就是水印只有通過專用的瀏覽器或閱讀器才能提取出嵌入的水印，受到保護的媒體信息的版權(quán)歸屬可以通過這種機制獲得判斷依據(jù)嵌入的水印具有魯棒性，即媒體信息中嵌入的水印不會被常規(guī)的數(shù)據(jù)處理操作完全去除在信息技術(shù)高速發(fā)展的當(dāng)代，數(shù)字產(chǎn)品呈現(xiàn)爆炸式的增長速度，在這個前提下，保護數(shù)字產(chǎn)品作者的版權(quán)，防止數(shù)字產(chǎn)品的非法復(fù)制、惡意篡改等就變得尤為重要數(shù)字水印技術(shù)正是在這樣的背景下發(fā)展起來的技術(shù)由于數(shù)字水印技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景，大量專家學(xué)者在進行這方面的研究，提出的水印算法也多種多樣但這些算法的性能各有優(yōu)劣，不同的應(yīng)用環(huán)境需要不同特性的水印算法，而且具有同一特性的水印算法亦各有優(yōu)劣因此，研究各類算法的特性，以及比較這些算法的優(yōu)劣，就變得尤為重要對這些算法進行研究，找出算法的優(yōu)缺點，明確算法的適用環(huán)境，也是水印技術(shù)的一個重要研究方向1.2 數(shù)字水印的應(yīng)用隨著數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)已經(jīng)成為信息隱藏技術(shù)的一個重要分支，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，目前數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域主要包括：1. 版權(quán)保護數(shù)字作品（如電腦美術(shù)、掃描圖像、數(shù)字音樂、視頻、三維動畫）的版權(quán)保護是當(dāng)前的熱點問題由于數(shù)字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，所以版權(quán)所有者不得不加上肉眼可見的版權(quán)標(biāo)志以保護版權(quán)，但這種做法嚴(yán)重?fù)p害作品的質(zhì)量且這種標(biāo)志很容易被篡改數(shù)字水印技術(shù)利用數(shù)據(jù)隱藏原理隱藏版權(quán)標(biāo)志，能在不損害原作品的前提下保護版權(quán)目前，數(shù)字水印技術(shù)在版權(quán)保護方面的研究已經(jīng)達(dá)到初步實用化標(biāo)準(zhǔn)，但市場上的數(shù)字水印產(chǎn)品還是很容易被破壞或破解，這是因為技術(shù)的發(fā)展還不夠成熟，還要走很長的路才能做到真正的實用2. 數(shù)字信息的隱藏標(biāo)識和篡改提示數(shù)據(jù)的標(biāo)識信息有時比數(shù)據(jù)本身更具有保密價值，數(shù)字水印技術(shù)能夠隱藏標(biāo)識，使得原始文件上的標(biāo)識信息只有使用特殊的閱讀程序才能提取，目前國外一些公開的遙感圖像數(shù)據(jù)庫已經(jīng)采用這種方法現(xiàn)有的信號拼接技術(shù)和信息鑲嵌技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)無痕拼接，達(dá)到肉眼難以分辨的程度，只有通過數(shù)據(jù)的篡改提示才能識別因此，數(shù)據(jù)的篡改提示也是一項很重要的工作，而數(shù)字水印技術(shù)能夠通過辨識隱藏水印的狀態(tài)判斷數(shù)字信息是否被篡改3. 隱蔽通信及其對抗在網(wǎng)絡(luò)通信戰(zhàn)中攻擊者往往會注意到經(jīng)過加密的混亂無序的文件，因此數(shù)字水印的隱蔽性也有了用武之地，利用數(shù)字化聲像信號相對于人的視覺、聽覺冗余來進行各種時空域和變換域的信息隱藏，可以達(dá)到隱蔽通信的目的4. 商務(wù)交易中的票據(jù)防偽各種電子票據(jù)即使在網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)成熟以后也還需要一些非密碼的認(rèn)證方式，數(shù)字水印技術(shù)能夠通過嵌入隱藏的認(rèn)證標(biāo)志增加偽造的難度5. 證件真?zhèn)舞b別水印技術(shù)對于有效辨別證件的真?zhèn)魏苡袔椭?，特別是能夠防止證件的仿制和復(fù)制1.3 數(shù)字水印研究現(xiàn)狀1.3.1 發(fā)展現(xiàn)狀在互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，水印技術(shù)的研究更具有現(xiàn)實意義但是數(shù)字水印技術(shù)的研究目前還很不成熟，在版權(quán)保護方面只能初步從理論轉(zhuǎn)為應(yīng)用，而且應(yīng)用過程中還有大量沒有解決的問題目前有關(guān)數(shù)字水印的設(shè)計和模擬攻擊的理論都很缺乏因此，在國際學(xué)術(shù)界的研究方向中，數(shù)字水印技術(shù)是比較前沿?zé)衢T的，對該技術(shù)的研究還有很長的路要走水印技術(shù)的研究在版權(quán)保護和商業(yè)應(yīng)用方面都具有重要的意義和廣闊的前景，這一研究方向已經(jīng)引起了國內(nèi)外專家和商業(yè)團體的廣泛關(guān)注1.3.2 算法現(xiàn)狀隨著數(shù)字水印技術(shù)的不斷發(fā)展，各類文獻(xiàn)中提出的水印算法也五花八門，這些算法大都是研究數(shù)字水印的產(chǎn)生、嵌入和檢測（提?。┤齻€方面在生成數(shù)字水印時，許多數(shù)字水印算法采用如Gaussian序列、二進制序列和均勻分布序列的偽隨機序列作為水印信號在偽隨機序列中，Gaussian分布的隨機序列與其它分布的等長的隨機序列相比具有更大的自相關(guān)系數(shù)，所以利用Gaussian隨機序列產(chǎn)生的水印具有更好的穩(wěn)健性在討論偽隨機序列水印的同時，有意義水印的研究引起了人們的注意，已有一些算法采用有意義的文字串或一個圖像（如商標(biāo)、印簽等）作為水印信號這種有意義的信號與無意義的偽隨機序列相比，所具有的優(yōu)點是不言而喻的因此，如何在圖像中嵌入有意義的信息將是極具實際價值的研究內(nèi)容早期的研究主要集中在空域上，水印信息直接加載在圖像數(shù)據(jù)上，這種方法的缺點是抵抗圖像幾何變形、噪聲和圖像壓縮1的能力較差但是空域算法的計算速度快，而且隱藏的信息量大近期的研究則主要集中在變換域如離散傅立葉變換DFT2，離散余弦變換DCT3，離散小波變換DWT3中實現(xiàn)在變換域中嵌入水印，信號能量可以擴展到空間域所有像素上，有利于保證水印的不可見性，同時變換域的方法可以與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)兼容，例如，基于DCT的方法可以與JPEG壓縮方法兼容，基于DWT的方法可以與JPEG2000兼容等等從目前的情況看，大多數(shù)研究工作更關(guān)注變換域算法研究根據(jù)水印系統(tǒng)的載體媒體的不同有圖像水印算法、音頻水印算法、視頻水印算法、文本水印算法幾大類在圖像水印算法中，又有灰度圖像水印和彩色圖像水印3根據(jù)水印的應(yīng)用目的，有些水印主要應(yīng)用于版權(quán)保護，身份驗證，這種應(yīng)用要求水印需要有較強的魯棒性，即魯棒性水印4，有些水印主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)的完整性檢測5，以驗證載體作品是否被篡改，這種應(yīng)用要求水印需要有較強的敏感性，則我們就應(yīng)嵌入脆弱性水印6在很多的研究中，那些算法都是基于魯棒性的算法，但也有許多研究工作者對脆弱性水印進行了研究1.4 本文主要研究內(nèi)容由于各類文獻(xiàn)的水印算法層出不窮，但算法的性能卻良莠不齊，對水印算法性能及特性的分析研究也顯得愈發(fā)重要本文的研究工作主要是對選定的幾種水印算法的性能及特性進行分析評估，從而了解它們的優(yōu)缺點，找出它們的適用環(huán)境，并對其中部分算法的瑕疵給出適當(dāng)?shù)母倪M建議本文的結(jié)構(gòu)如下：第1章為緒論簡單介紹數(shù)字水印技術(shù)的研究背景、應(yīng)用及研究現(xiàn)狀；第2章對數(shù)字水印技術(shù)中的常用技術(shù)離散小波變換7和奇異值分解7進行了全面的介紹，詳細(xì)描述了它們的概念、算法和特點8；第3章至第6章的每一章都介紹了一種文獻(xiàn)中的算法，并對算法進行了仿真實驗和簡單的性質(zhì)分析9第7章以表格列出了第3章至第6章的四種算法的仿真實驗的結(jié)果，并對列出的參數(shù)進行了簡單的對比最后為結(jié)論，對本文中提到的四種算法的數(shù)據(jù)容量、隱蔽性、魯棒性和安全性以及適用領(lǐng)域進行了分析和總結(jié)- 3 -第2章 離散小波變換和奇異值分解的研究綜述第2章 離散小波變換和奇異值分解的研究綜述2.1 引言在本章中，介紹了基于離散小波變換（DWT）和一種叫做奇異值分解的廣泛用于分析信號處理應(yīng)用像是數(shù)字水印，人臉識別，指紋識別等的數(shù)值技術(shù)2.2 離散小波變換1945年由Gabor提出了小波理論的基本思想，小波理論的基本思想是根據(jù)比例和時間來分析一個信號傅立葉變換能識別信號中存在的所有頻譜分量，但傅立葉變換的主要缺點是，它不提供相關(guān)組成部分的時間定位的任何信息小波使我們能夠在空間和時間域分解圖像二維的小波變換可以被表示為一個二維尺度函數(shù)和三個二維小波函數(shù)，一個尺寸的圖像的離散小波變換定義為：（2-1）（2-2）其中，是一個任意值在值域內(nèi)定義了一個的低頻系數(shù)，在值域內(nèi)定義了水平，垂直和傾斜細(xì)節(jié)在離散小波變換的幫助下，可以將圖像分解為4個叫做低頻子帶的子帶和屬于三個不同位置的高頻子帶低頻子帶包含了圖像的均值信息和最大能量，而高頻子帶包含了圖像的細(xì)節(jié)相對高頻子帶代表最優(yōu)尺度的小波系數(shù)，低頻子帶表示的是粗略等級的小波系數(shù)為了得到更高的魯棒性，在本文提出的水印方案中選擇了低頻子帶，因為高頻子帶對圖像處理操作沒有表現(xiàn)出抵抗力離散小波變換的主要特征源于在對數(shù)刻度上恒定帶寬的頻率信道中的圖像的分解的多尺度的分析2.3 奇異值分解奇異值分解是一種線性代數(shù)中分析矩陣的重要技術(shù)，被應(yīng)用于許多圖像處理應(yīng)用中，像是圖像壓縮，人臉識別，圖像放大，水印等奇異值分解把一個大小為的矩陣分解為三個矩陣，分別是U，S和V例如：（2-3）這里大小為的U和大小為的V都是單位正交矩陣，也就是每一列的平方和都一致并且所有列都是不相關(guān)的，S是一個大小為的正交矩陣，因此是一個構(gòu)成規(guī)范正交基的列向量，即（2-4）同樣的，V是一個大小為的正交矩陣，因此是一個構(gòu)成規(guī)范正交基的列向量，即（2-5）S是一個大小為的對角矩陣，它的對角線元素是按降序排列的代表圖像亮度的奇異值，U，V部分叫做A的左右奇異向量，的特征向量指定了圖像的幾何學(xué)結(jié)構(gòu)由于一些系數(shù)里的酉元，常態(tài)正交和能量留存特性，使得奇異值分解在圖像處理分析上做出重大轉(zhuǎn)變- 55 -第3章 基于SVD和Radon變換的抗旋轉(zhuǎn)攻擊盲水印算法的分析第3章 基于SVD和Radon變換的抗旋轉(zhuǎn)攻擊盲水印算法的分析3.1 算法主體3.1.1 嵌入前的水印圖像置亂在水印圖像嵌入之前，為了增強水印圖像的安全性，該算法對水印圖像進行置亂處理該算法采用的是仿射變換對水印圖像進行置亂，因為仿射變換的算法復(fù)雜度相較于貓臉變換、排列變換、Fibonacci變換更低一些，而且該變換的逆變換更易求出仿射變換的一般形式為：（3-1）其矩陣形式為：（3-2）其中，為原始像素坐標(biāo)，為變換后的像素坐標(biāo)，為仿射變換的參數(shù)系數(shù)當(dāng)水印圖像矩陣的大小為時，該算法采用的仿射變換為：（1）正變換：當(dāng)時：（3-3）當(dāng)時：（3-4）（2）逆變換：當(dāng)時：（3-5）當(dāng)時：（3-6）置亂效果如圖3-1到圖3-8所示圖3-1 原始水印圖3-2 一次置亂圖3-3 二次置亂圖3-4 三次置亂圖3-5 四次置亂圖3-6 五次置亂圖3-7 六次置亂圖3-8 七次置亂3.1.2 水印嵌入過程1. 對載體圖像矩陣做小波變換，得到載體圖像的低頻子帶、水平細(xì)節(jié)子帶、垂直細(xì)節(jié)子帶、對角線細(xì)節(jié)子帶，公式為（3-7）2. 對前一步驟得到的低頻子帶進行奇異值分解，得到奇異值矩陣，公式為（3-8）3. 使用奇偶量化法進行水印的嵌入操作，對奇異值矩陣進行量化生成新的矩陣，量化方法為（3-9）其中為matlab中的四舍五入取整函數(shù)，為人工預(yù)設(shè)的量化步長，為對應(yīng)矩陣中元素的坐標(biāo)設(shè)置亂后的水印圖像矩陣為，當(dāng)為奇數(shù)時：（3-10）當(dāng)為偶數(shù)時：（3-11）由此得到新的量化矩陣4. 對進行奇異值分解，公式為（3-12）從而可得嵌入水印后的新低頻子帶矩陣（3-13）5. 用代替做逆小波變換，得到嵌入水印后的圖像矩陣，公式為（3-14）3.1.3 水印提取1. 對水印后的圖像矩陣做小波變換，得到含水印的低頻子帶、水平細(xì)節(jié)子帶、垂直細(xì)節(jié)子帶、對角線細(xì)節(jié)子帶，公式為（3-15）2. 對前一步驟得到的低頻子帶進行奇異值分解，得到奇異值矩陣，公式為（3-16）3. 結(jié)合保存的密鑰和重新合成（3-17）4. 對進行量化，生成量化矩陣，提取出置亂后的水印矩陣，量化方法為（3-18）當(dāng)為奇數(shù)時，當(dāng)為偶數(shù)時，從而生成置亂后的水印矩陣5. 對矩陣進行逆仿射變換，生成最終提取出的水印矩陣，逆仿射變換的方法已在前文給出3.2 算法仿真實驗本次仿真實驗選取的載體圖像為512512像素的灰度圖像，選取的水印圖像為256256的二值圖像，設(shè)置水印置亂次數(shù)為5，量化步長為9，水印檢測閥值T為150其中閥值T的計算方法為，對提取的水印圖像與原始水印圖像的每個像素點作差，再求差的絕對值的和，公式如下：（3-19）仿真結(jié)果如圖3-9到圖3-34所示圖3-9 原始載體圖像圖3-10 嵌入水印后圖像圖3-11 原始水印圖3-12 正常提取的水印，T=0圖3-13 高斯噪聲攻擊圖3-14 泊松噪聲攻擊圖3-15 高斯噪聲后提取的水印，T=16344圖3-16 泊松噪聲后提取的水印，T=1042圖3-17 椒鹽噪聲圖3-18 斑點噪聲圖3-19 椒鹽噪聲后提取的水印，T=26926圖3-20 斑點噪聲后提取的水印，T=29546圖3-21 裁剪攻擊圖3-22 12位JPEG壓縮攻擊圖3-23 裁剪后提取的水印，T=150圖3-22 12位JPEG壓縮后提取的水印，T=324圖3-25 右下平移100像素攻擊圖3-26 33小分塊的中值濾波攻擊圖3-27 右下平移后提取的水印，T=477圖3-28 中值濾波后提取的水印，T=137圖3-29 0.2像素值的高斯濾波攻擊圖3-30 30度旋轉(zhuǎn)攻擊圖3-31 高斯濾波后提取的水印，T=0圖3-32 30度旋轉(zhuǎn)后提取的水印，T=141圖3-33 銳化攻擊圖3-34 銳化后提取的水印，T=31483.3 算法性能分析上一小節(jié)只列出了仿真實驗過程中的部分結(jié)果，通過對更多次的仿真實驗的結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)該算法的量化步長不小于9時才能提取出無損的水印圖像，同時水印置亂次數(shù)越多，受損的水印圖像的損壞點分布就越均勻?qū)ι弦恍」?jié)的仿真結(jié)果進行觀察分析可以發(fā)現(xiàn)，該水印算法的隱蔽性較強，水印前后載體圖像的視覺效果幾乎沒有改變，同時該算法對大部分的常規(guī)圖像處理操作如裁剪、JPEG壓縮、位移、中值濾波、高斯濾波、旋轉(zhuǎn)、銳化都有較高的魯棒性，但在多種噪聲攻擊中，只對泊松噪聲攻擊有較高的魯棒性第4章 一種用哈達(dá)瑪矩陣進行置亂變換的盲水印算法的分析第4章 一種用哈達(dá)瑪矩陣進行置亂變換的盲水印算法的分析4.1 算法主體4.1.1 嵌入前的水印圖像置亂該算法采用的水印圖像置亂方法是利用Hadamard矩陣進行置亂，具體方法是使用Hadamard矩陣與水印圖像矩陣相乘，這種置亂方法變換的不是水印圖像矩陣的像素坐標(biāo)位置，而是水印圖像像素的灰度大小二階Hadamard矩陣為或，高階Hadamard矩陣是由迭代生成，迭代公式為（4-1）其中，是的取反置亂步驟為：1. 將二值水印圖像矩陣中的0，1映射為1，-1，即先將1全部替換為-1，再將0全部替換為1，得到矩陣2. 對Hadamard矩陣做上下對稱變換，得到矩陣，這里的Hadamard矩陣的大小要和水印圖像大小一致原算法中是對Hadamard矩陣做行列變換，從而加密Hadamard矩陣，這里采用的是常用變換中的一種3. 將和做乘法運算，得到置亂后的水印圖像矩陣，公式如下（4-2）置亂效果如圖4-1和4-2所示圖4-1 原始水印圖4-2 置亂后4.1.2 水印嵌入過程1. 將水印載體圖像矩陣分割為多個88的小塊2. 對每個小塊做同樣的處理這里以其中一個小塊為例，設(shè)為橫向第縱向第個小塊先對做離散余弦變換得到，然后將水印矩陣的一個像素嵌入到的中頻部分，由于的大小為88，故的中頻部分為和嵌入方法為，取的第行第列的元素，當(dāng)=1時，使；當(dāng)=-1時，使具體計算過程為，當(dāng)=1時（4-3）當(dāng)=-1時（4-4）其中為水印嵌入強度3. 對每個嵌入水印后的矩陣進行反離散余弦變換，得到嵌入水印后的小塊，將所有的組合起來，就得到了嵌入水印后的圖像矩陣4.1.3 水印提取1. 讀取含水印圖像后，將得到的矩陣分割為多個88的小塊2. 對每個小塊做同樣的處理這里以其中一個小塊為例，設(shè)為橫向第縱向第個小塊先對做離散余弦變換得到，當(dāng)時，=-1；當(dāng)時，=1這樣就能提取出置亂后的水印矩陣3. 對做反置亂變換得到提取出的水印矩陣，反置亂的方法為（4-5）其中，為水印置亂時用到的做上下對稱變換后的Hadamard矩陣4.2 算法仿真實驗本次仿真實驗選取的載體圖像為512512像素的灰度圖像，選取的水印圖像為6464的二值圖像其中為水印嵌入強度，T為水印檢測閥值仿真結(jié)果如圖4-3到4-36所示圖4-3 原始載體圖像圖4-4 水印嵌入強度為10的圖像的部分細(xì)節(jié)圖4-5 原始水印圖4-6 n=10時提取的水印，T=25圖4-7 水印嵌入強度為30的圖像的部分細(xì)節(jié)圖4-8 水印嵌入強度為50的圖像的部分細(xì)節(jié)圖4-9 n=30時提取的水印，T=10圖4-10 n=50時提取的水印，T=0圖4-11 n=10時高斯噪聲攻擊后的圖像圖4-12 n=50時高斯噪聲攻擊后的圖像圖4-13 高斯噪聲攻擊后提取的水印圖像，n=10，T=1572圖4-14 高斯噪聲攻擊后提取的水印圖像，n=50，T=373圖4-15 n=50時泊松噪聲攻擊后的圖像圖4-16 n=50時椒鹽噪聲攻擊后的圖像圖4-17 泊松噪聲攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=28圖4-18 椒鹽噪聲攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=494圖4-19 n=50時斑點噪聲攻擊后的圖像圖4-20 n=50時裁剪攻擊后的圖像圖4-21 斑點噪聲攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=737圖4-22 裁剪攻擊后的提取的水印圖像，n=50，T=667圖4-23 12位JPEG壓縮攻擊圖4-24 右下平移100像素攻擊圖4-25 12位JPEG壓縮攻擊后提取的水印，n=50，T=2143圖4-26 右下平移100像素攻擊后提取的水印，n=50，T=2468圖4-27 33小分塊的中值濾波攻擊圖4-28 0.2像素值的高斯濾波攻擊圖4-29 中值濾波后提取的水印，n=50，T=917圖4-30 高斯濾波后提取的水印，n=50，T=0圖4-31 30度旋轉(zhuǎn)攻擊圖4-32 銳化攻擊圖4-33 旋轉(zhuǎn)后提取的水印，n=50，T=2315圖4-34 銳化后提取的水印，n=50，T=16圖4-35 放大2倍（縮放）攻擊圖4-36 縮放后水印同時擴大，無法計算T值，n=504.3 算法性能分析綜合分析仿真實驗的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該算法若要提取出T=0的水印，水印的嵌入強度必不能小于50但水印嵌入強度越高，對載體圖像的視覺效果的影響就會越嚴(yán)重，水印嵌入的強度不大于10時才能保證不破壞載體圖像的視覺效果但是矛盾的是，水印強度不足時，該算法對于常規(guī)圖像處理攻擊的抵抗力十分低該算法只對高斯濾波攻擊和銳化攻擊有較高的魯棒性，是一種脆弱性水印第5章 一種新的小波域盲水印算法的分析第5章 一種新的小波域盲水印算法的分析5.1 算法主體5.1.1 嵌入前的水印圖像置亂該算法采用的置亂方法是混沌序列映射置亂，置亂步驟如下：1. 設(shè)置初始值，使01